算法倉庫是什么？近年來，隨著大數據和人工智能技術的逐漸成熟和廣泛應用，AI服務對計算能力的需求越來越大，算法迭代速度不斷加快，新的算法框架層出不窮，基于場景的算法應用越來越豐富。面對日益復雜的海量算法

算法倉庫是什么？

近年來，隨著大數據和人工智能技術的逐漸成熟和廣泛應用，AI服務對計算能力的需求越來越大，算法迭代速度不斷加快，新的算法框架層出不窮，基于場景的算法應用越來越豐富。面對日益復雜的海量算法應用場景，如何構建更加高效、可持續(xù)的算法資源管理平臺，幫助企業(yè)實現(xiàn)算法生命周期管理，成為各大企業(yè)在AI應用過程中面臨的重大挑戰(zhàn)。

為了幫助企業(yè)實現(xiàn)算法的統(tǒng)一管理和算法在企業(yè)應用中的全生命周期支持，提高企業(yè)資源的利用率和開放性，構建算法管理生態(tài)圈，袁婷科技針對行業(yè)痛點推出了算法倉庫平臺服務。

算法倉庫簡介

1.什么是算法倉？

"三個計算 "人工智能包括力計算、材料計算和算法，分別對應于力計算倉、材料計算倉和算法倉。

其中，算法倉庫是管理算法模型的倉庫，集中管理所有AI算法模型并提供AI分析服務能力，實現(xiàn)多廠商、多版本算法的快速集成并提供算法的生命周期管理能力。

2.算法倉庫是用來做什么的？

算法倉庫提供統(tǒng)一的算法管理服務和生命周期管理能力，實現(xiàn)了終端設備、平臺、算法和應用之間的完全解耦。通過設計分層架構和提供標準化接口，以模塊化服務的形式向不同應用提供各種能力進行靈活調用，實現(xiàn)算法與應用、算法與數據、算法與硬件的解耦。同時通過統(tǒng)一的API接口開放能力，實現(xiàn)數據共享和生態(tài)協(xié)作。算法倉庫架構使得算法分析能力不再固化在應用產品中，具有系統(tǒng)可用性高、資源利用率高、算法靈活開放的優(yōu)點。

大數據的流式處理和大數據數據倉庫，哪個方向好？

很多公司在大數據部門都有這樣明確的分工。數據倉庫主要負責公司 的統(tǒng)一數據存儲，包括業(yè)務數據和日志數據。作為公司統(tǒng)一的數據倉庫，需要去各個業(yè)務部門深入了解業(yè)務及其原始業(yè)務數據含義，然后做數據同步和etl，為數據建立事實維度表，為各個業(yè)務部門提供基于主題的分析支持。這個崗位一半以上是了解各個業(yè)務部門的業(yè)務內容，剩下的就是數據的清理、轉換、建模。

流數據處理更多的是根據業(yè)務需求完成業(yè)務功能或者輔助業(yè)務功能。例如，我使用火花流來完成公司 s網站流量或其他監(jiān)控功能，而暴風作為一種技術參與實時推薦。兩個職位沒有優(yōu)劣之分，看你的興趣了。