14、数据转换与模型训练：挑战与解决方案

数据转换与模型训练：挑战与解决方案

在当今的数据驱动时代，从原始数据中提取有价值的信息是企业和组织的核心需求。数据转换和模型训练是实现这一目标的关键步骤，但它们也面临着诸多挑战。本文将深入探讨数据转换服务和模型训练服务的相关内容，包括当前状态评估、功能和非功能需求、实现模式以及面临的挑战和解决方案。

数据转换服务

当前状态评估

数据转换服务的当前状态评估主要分为三个类别：
- 实现转换逻辑的当前状态 ：关键指标包括修改现有转换逻辑的时间、验证实现正确性的时间、优化新转换实现的时间，同时需列出数据湖中使用的不同数据格式。
- 执行转换的当前状态 ：需考虑需要实时转换（而非传统批量转换）的用例数量、读写的数据存储、现有的处理引擎、现有的编程模型（如 Apache Beam）以及平均并发请求数。
- 操作转换的当前状态 ：关键指标有检测问题的时间、调试生产问题的时间、违反服务级别协议（SLA）的事件数量以及与转换正确性相关的问题。

功能需求

数据转换服务的关键功能需求如下：
1. 自动化转换代码生成 ：数据用户只需指定转换的业务逻辑，无需担心实现的代码细节。
2. 批量和流式执行 ：可根据用例需求将转换逻辑作为批量或流式运行，并且能大规模高效执行。
3. 增量处理 ：能够记住上一次调用中处理的数据，并对新的增量数据进行处理。
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