Stockage prêt pour l'IA
Stockage objet et formats de table ouverts organisés pour que l'analytique, le retrieval et l'entraînement lisent du même substrat gouverné.
Les charges IA se brisent quand le stockage est optimisé pour un consommateur (BI, archives, base d'application) et copié pour tous les autres. Un stockage prêt pour l'IA est un lakehouse avec Parquet sur stockage objet sous Iceberg, Delta ou Hudi — un substrat, plusieurs lecteurs.
Ce que ça résout
Supprime la copie de données par consommateur : pipelines de retrieval, tableaux de bord BI, entraînement ML et agents opérationnels lisent les mêmes tables. Les chiffres cessent de désaccorder parce qu'il n'y a qu'un seul ensemble.
Comment nous construisons
Choix du format de table selon la pile existante (Iceberg pour le plus large support moteur, Delta sur Databricks, Hudi pour les upserts streaming lourds). Migration des tables analytiques d'abord, puis greffe des index de retrieval. Politiques de cycle de vie, stratégie de partition et compaction dimensionnées à la charge, pas copiées d'un gabarit.
- Parquet sur S3, GCS ou Azure Blob
- Format de table Iceberg, Delta ou Hudi
- Stratégie de partition et compaction par table
- Politiques de cycle de vie et de rétention en code
Ce qui change
Les nouveaux cas d'usage IA n'exigent plus de pipelines neufs. Retrieval, évaluations et entraînement tirent des tables gouvernées au lieu de dumps ad hoc.