专访｜Cloudera致力于打造AI时代的企业级“数据操作系统” 原创

“AI一天，人间一年”。在AI的浪潮以前所未有的速度重塑产业格局的今天，市场的目光大多聚焦于大模型的参数规模、推理速度与应用场景的创新。

然而，应用层之下，企业AI基础设施的深刻变革正在悄然发生。对于绝大多数企业而言，AI不是可以即插即用的“应用软件”，而是需要深度整合到底层数据架构的“系统级工程”。

Cloudera大中华区技术总监刘隶放描绘出Cloudera的愿景：在开源的基石上，为企业构建一个稳定、安全、开放的“数据操作系统”。

Cloudera大中华区技术总监 刘隶放

而这个“OS”的使命，就是在AI时代的复杂性与不确定性中，为企业提供统一、可靠的数据环境，将混乱的数据和AI组件，整合为可控的生产要素。

01  “内核”之治：以SDX为核心，终结开源“丛林法则”

操作系统的核心是内核（Kernel），它负责管理系统中的所有硬件资源，并为上层应用提供统一接口。在Cloudera构建的“数据操作系统”蓝图中，承担这一“内核”角色的，正是其多年潜心打造的 SDX（Shared Data Experience）平台。

坦白地说，企业在拥抱开源时面临的最大困境之一，是“整合的代价”。许多企业乐于采用开源组件，但当系统中集成了四五十个来自不同社区、拥有独立开发体系与安全流程的组件后，问题便随之而来——它们各自为政，难以协同。

这就像一台没有统一内核的计算机，各个程序都在争抢资源、各行其是，但结果是效率低下、漏洞频出。为了打通这些组件，企业往往不得不依赖复杂的流程和大量“人肉运维”，导致后期成本飙升，甚至不得不在安全策略上做出妥协。

SDX的出现，正是为了解决这种“丛林法则”，让不同的数据组件能够在同一框架下协同工作、共享安全与治理标准。具体而言，其在底层建立出统一的“交通法规”：

其一是统一的安全管控。 无论是数据仓库、数据湖还是流式计算引擎，所有的数据访问都遵循同一套权限策略，能够实现细粒度到行列级别的数据控制。

其二是统一的元数据治理。 SDX作为所有数据的“户籍中心”，可记录每一份数据的来源、定义和血缘关系（Lineage）。这使得数据从产生到消费的全链路可追溯，不仅是技术上的需求，更是满足《数据安全法》、GDPR等国内外法规的刚需。

其三是统一的AI模型治理。随着AI深入企业运营，治理的范畴从数据扩展到了模型。Cloudera的Model Registry功能，将模型的版本、训练参数、迭代历史都纳入SDX的治理体系，实现了“模型有源”，为解决AI伦理和可解释性问题提供技术基础。

从商业视角看，SDX这一“内核”的价值在于，其将企业从管理几十个开源组件的复杂性中解放出来，用确定性的机制替代了高昂且不可靠的“原始信任机制”，在数据和AI应用呈爆炸式增长的背景下，确保整个平台的安全与合规。

02  “系统”之变：从HDFS到Iceberg，为AI备好通用“粮仓”

如果说SDX是内核，那么数据存储层就是这个操作系统的“文件系统”。这一“文件系统”也经历了深刻的革命。在Hadoop时代，其解决了海量非结构化数据的存储问题，但读写模式单一，难以支持多样化的分析需求。

自CDP 7.1.9 起，Cloudera平台的核心存储底座正全面拥抱以Apache Iceberg为代表的开放表格式，构建真正的数据湖仓一体架构。这场技术演进，对企业AI战略意义重大：

一方面，其打破了数据湖（存储非结构化数据）和数据仓库（存储结构化数据）之间的壁垒，为AI模型提供了统一的数据入口。正如刘隶放所强调的那样：“AI时代，我们需要更大程度地兼容非结构化数据。”

具体到场景中，无论是用于RAG（检索增强生成）的文本、文档，还是未来的视觉大模型需要的图片、视频，都能与传统的结构化业务数据存储在同一个“粮仓”中，并被统一管理和调用。

另一方面，Iceberg等开放格式的特性（Iceberg、Delta Lake、Hudi均支持计算与存储分离），确保了计算与存储的彻底分离。这意味着，上层的计算引擎（如Spark、Trino）可以自由选择和迭代，而无需改动底层数据。这种灵活性，使得企业可以随时引入最新的AI框架或分析工具，而数据本身保持稳定和独立。

整体来看，这种“系统”的进化，为企业构建“单一可信的数据源”（Single Source of Truth，SSOT）。其从根本上解决了数据孤岛问题，保证了AI模型训练数据的质量和一致性。更重要的是，其开放性避免了被单一框架锁定，企业的数据资产可以真正掌握在自己手中，灵活地对接任何上层应用生态。

03  “生态”之策：开放包容，做AI创新的“使能者”

一个操作系统的生命力，最终取决于其上运行的应用生态是否繁荣。Cloudera深谙此道。刘隶放强调，Cloudera的价值在于提供“开放式的平台”。

这一战略在技术层面的体现，正是其面向AI开发与运维（AIOps）的核心产品——Cloudera AI。Cloudera AI可以被视作企业的“AI操作空间”，其既是数据科学家与工程师协同创新的“集成开发环境（IDE）”，也是企业内部可持续扩展的“应用商店”，让不同角色在统一的数据与治理体系下开展工作。具体来看：

第一，可接纳主流框架。Cloudera AI支持 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、NVIDIA RAPIDS ，所以无论是市场上的开源大模型，还是NVIDIA、DELL等硬件厂商的算力加速方案，平台都能通过适配器快速集成。

第二，覆盖开发生命周期。从为数据科学家设计的Notebook工作台，到低代码/零代码的RAG开发工具，再到模型的部署、推理和监控，Cloudera AI提供了生命周期的工具支撑。

第三，容器化底座。全面拥抱Kubernetes等云原生技术，使得AI工作负载可以弹性伸缩，资源调度更加高效，这对于动辄需要海量算力的模型训练至关重要。

如今，Cloudera实质上为“数据操作系统”补上了“AI的一环”——在底层以SDX 构建统一的数据秩序，在上层以Cloudera AI打通智能应用的开发与运维闭环。两者共同形成了一个从“数据治理”到“智能创新”的完整操作体系。

反观这一策略，也凸显出Cloudera向客户传递的核心价值：无论未来AI技术如何演变，“数据操作系统”都能提供稳定的支持，保护投资，让企业专注于业务创新，而非疲于应对底层技术的更迭。

此外，毋庸置疑的是，“数据操作系统”的商业模式是订阅制。

刘隶放坦言，订阅制“让软件企业有长期的规划”。如果采用一次性买断的资产销售方式，软件公司的收入与市场波动强相关，研发投入难以持续，最终损害产品质量和客户利益。

对于企业而言，订阅制意味着他们购买的不再是一个静态的软件版本，而是整个平台持续的进化能力、安全保障和专家服务。这与操作系统的理念不谋而合——用户期待的是Windows或macOS的不断更新，而不是永远停留在某个旧版本。在AI技术日新月异的今天，这种持续进化的价值尤为突出。

04  写在最后

从内核（SDX）到系统，再到开放的应用生态和订阅制的商业模式，Cloudera致力于寻求的是，在纷繁复杂的开源世界和企业对安全、稳定、高效的苛刻要求之间，找到最佳平衡点，打造属于AI时代的企业级“数据操作系统”。

在这一“操作系统”之上，企业可以回归“道”的本源。古人云，“大道至简，衍化至繁”，Cloudera正是勘破海量数据与开源工具的“繁”，为企业构建起一个至简至强的数字基座。于此之上，企业方能实现真正的“无为而治”——不必再为底层基础而烦恼，从而“无不为”，将全副心力专注于利用AI解决实际的业务问题，最终将宝贵的数据资产，真正转化为驱动增长的“先进生产力”，实现从数据到智能的良性循环。