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  • pdf文档 2025国家数据基础设施技术路线研究报告

    AI、谷歌办公应用,以 及数据分析应用平台BigQuery等。其中,BigQuery是Google Cloud构建的高效安全数据流通平台。 BigQuery平台通过EDC组件并嵌入联邦学习,可以提供数据存储、数据处理、数据分析等全流程服务,以实现数据的 高效利用与处理。既能满足互操作性的要求,通过实现不同系统和平台之间能够无缝对接,从而推动数据的流通和共享,也 能确保数据自主权的实现,即保证参与者能够使用 限的控制权。BigQuery数据流通平台的技术特点有以下 三方面: (1) BigQuery云数据仓库 BigQuery作为Google Cloud的企业数据仓库,是Google Cloud数据处理的核心枢纽,具备诸多显著优势。它是完全 托管和无服务器的,这一特性赋予了它最大程度的灵活性与可扩展性,使其能够支持从千兆字节到艾字节规模的存储和SQL查 询。消费者可以将数据便捷地上传至Big 训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时,利用多方数据进行模型训练,适用于数据孤岛场景,使企业能够在保护用户隐 私的同时,使用分散的数据源进行模型训练。在Google Cloud的架构中,联邦学习嵌入整个数据处理流程,与BigQuery和 EDC紧密配合。当服务提供商利用EDC访问BigQuery中的消费者数据时,联邦学习技术确保数据仅在本地进行计算,交换的 只是模型参数而非原始数据。 (4)数据自主控制
    10 积分 | 38 页 | 6.07 MB | 5 月前
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