「AI一天，人間一年」。在AI的浪潮以前所未有的速度重塑產業格局的今天，市場的目光大多聚焦於大模型的參數規模、推理速度與應用場景的創新。
然而，應用層之下，企業AI基礎設施的深刻變革正在悄然發生。對於絕大多數企業而言，AI不是可以即插即用的「應用軟體」，而是需要深度整合到底層數據架構的「系統級工程」。
Cloudera大中華區技術總監劉隸放描繪出Cloudera的願景：在開源的基石上，為企業構建一個穩定、安全、開放的「數據作業系統」。
Cloudera大中華區技術總監 劉隸放
而這個「OS」的使命，就是在AI時代的複雜性與不確定性中，為企業提供統一、可靠的數據環境，將混亂的數據和AI組件，整合為可控的生產要素。
01 「核心」之治：以SDX為核心，終結開源「叢林法則」
作業系統的核心是核心（Kernel），它負責管理系統中的所有硬體資源，並為上層應用提供統一接口。在Cloudera構建的「數據作業系統」藍圖中，承擔這一「核心」角色的，正是其多年潛心打造的 SDX（Shared Data Experience）平台。
坦白地說，企業在擁抱開源時面臨的最大困境之一，是「整合的代價」。許多企業樂於採用開源組件，但當系統中集成了四五十個來自不同社區、擁有獨立開發體系與安全流程的組件後，問題便隨之而來——它們各自為政，難以協同。
這就像一台沒有統一核心的電腦，各個程序都在爭搶資源、各行其是，但結果是效率低下、漏洞頻出。為了打通這些組件，企業往往不得不依賴複雜的流程和大量「人肉運維」，導致後期成本飆升，甚至不得不在安全策略上做出妥協。
SDX的出現，正是為了解決這種「叢林法則」，讓不同的數據組件能夠在同一框架下協同工作、共享安全與治理標準。具體而言，其在底層建立出統一的「交通法規」：
其一是統一的安全管控。 無論是數據倉庫、數據湖還是流式計算引擎，所有的數據訪問都遵循同一套權限策略，能夠實現細粒度到行列級別的數據控制。
其二是統一的元數據治理。 SDX作為所有數據的「戶籍中心」，可記錄每一份數據的來源、定義和血緣關係（Lineage）。這使得數據從產生到消費的全鏈路可追溯，不僅是技術上的需求，更是滿足《數據安全法》、GDPR等國內外法規的剛需。
其三是統一的AI模型治理。隨著AI深入企業運營，治理的範疇從數據擴展到了模型。Cloudera的Model Registry功能，將模型的版本、訓練參數、疊代歷史都納入SDX的治理體系，實現了「模型有源」，為解決AI倫理和可解釋性問題提供技術基礎。
從商業視角看，SDX這一「核心」的價值在於，其將企業從管理幾十個開源組件的複雜性中解放出來，用確定性的機制替代了高昂且不可靠的「原始信任機制」，在數據和AI應用呈爆炸式增長的背景下，確保整個平台的安全與合規。
02 「系統」之變：從HDFS到Iceberg，為AI備好通用「糧倉」
如果說SDX是核心，那麼數據存儲層就是這個作業系統的「文件系統」。這一「文件系統」也經歷了深刻的革命。在Hadoop時代，其解決了海量非結構化數據的存儲問題，但讀寫模式單一，難以支持多樣化的分析需求。
自CDP 7.1.9 起，Cloudera平台的核心存儲底座正全面擁抱以Apache Iceberg為代表的開放表格式，構建真正的數據湖倉一體架構。這場技術演進，對企業AI戰略意義重大：
一方面，其打破了數據湖（存儲非結構化數據）和數據倉庫（存儲結構化數據）之間的壁壘，為AI模型提供了統一的數據入口。正如劉隸放所強調的那樣：「AI時代，我們需要更大程度地兼容非結構化數據。」
具體到場景中，無論是用於RAG（檢索增強生成）的文本、文檔，還是未來的視覺大模型需要的圖片、影片，都能與傳統的結構化業務數據存儲在同一個「糧倉」中，並被統一管理和調用。
另一方面，Iceberg等開放格式的特性（Iceberg、Delta Lake、Hudi均支持計算與存儲分離），確保了計算與存儲的徹底分離。這意味著，上層的計算引擎（如Spark、Trino）可以自由選擇和疊代，而無需改動底層數據。這種靈活性，使得企業可以隨時引入最新的AI框架或分析工具，而數據本身保持穩定和獨立。
整體來看，這種「系統」的進化，為企業構建「單一可信的數據源」（Single Source of Truth，SSOT）。其從根本上解決了數據孤島問題，保證了AI模型訓練數據的質量和一致性。更重要的是，其開放性避免了被單一框架鎖定，企業的數據資產可以真正掌握在自己手中，靈活地對接任何上層應用生態。
03 「生態」之策：開放包容，做AI創新的「使能者」
一個作業系統的生命力，最終取決於其上運行的應用生態是否繁榮。Cloudera深諳此道。劉隸放強調，Cloudera的價值在於提供「開放式的平台」。
這一戰略在技術層面的體現，正是其面向AI開發與運維（AIOps）的核心產品——Cloudera AI。Cloudera AI可以被視作企業的「AI操作空間」，其既是數據科學家與工程師協同創新的「集成開發環境（IDE）」，也是企業內部可持續擴展的「應用商店」，讓不同角色在統一的數據與治理體系下開展工作。具體來看：
第一，可接納主流框架。Cloudera AI支持 PyTorch、TensorFlow、Hugging Face、NVIDIA RAPIDS ，所以無論是市場上的開源大模型，還是NVIDIA、DELL等硬體廠商的算力加速方案，平台都能通過適配器快速集成。
第二，覆蓋開發生命周期。從為數據科學家設計的Notebook工作檯，到低代碼/零代碼的RAG開發工具，再到模型的部署、推理和監控，Cloudera AI提供了生命周期的工具支撐。
第三，容器化底座。全面擁抱Kubernetes等雲原生技術，使得AI工作負載可以彈性伸縮，資源調度更加高效，這對於動輒需要海量算力的模型訓練至關重要。
如今，Cloudera實質上為「數據作業系統」補上了「AI的一環」——在底層以SDX 構建統一的數據秩序，在上層以Cloudera AI打通智能應用的開發與運維閉環。兩者共同形成了一個從「數據治理」到「智能創新」的完整操作體系。
反觀這一策略，也凸顯出Cloudera向客戶傳遞的核心價值：無論未來AI技術如何演變，「數據作業系統」都能提供穩定的支持，保護投資，讓企業專注於業務創新，而非疲於應對底層技術的更迭。
此外，毋庸置疑的是，「數據作業系統」的商業模式是訂閱制。
劉隸放坦言，訂閱制「讓軟體企業有長期的規劃」。如果採用一次性買斷的資產銷售方式，軟體公司的收入與市場波動強相關，研發投入難以持續，最終損害產品質量和客戶利益。
對於企業而言，訂閱制意味著他們購買的不再是一個靜態的軟體版本，而是整個平台持續的進化能力、安全保障和專家服務。這與作業系統的理念不謀而合——用戶期待的是Windows或macOS的不斷更新，而不是永遠停留在某個舊版本。在AI技術日新月異的今天，這種持續進化的價值尤為突出。
04 寫在最後
從核心（SDX）到系統，再到開放的應用生態和訂閱制的商業模式，Cloudera致力於尋求的是，在紛繁複雜的開源世界和企業對安全、穩定、高效的苛刻要求之間，找到最佳平衡點，打造屬於AI時代的企業級「數據作業系統」。
在這一「作業系統」之上，企業可以回歸「道」的本源。古人云，「大道至簡，衍化至繁」，Cloudera正是勘破海量數據與開源工具的「繁」，為企業構建起一個至簡至強的數字基座。於此之上，企業方能實現真正的「無為而治」——不必再為底層基礎而煩惱，從而「無不為」，將全副心力專注於利用AI解決實際的業務問題，最終將寶貴的數據資產，真正轉化為驅動增長的「先進生產力」，實現從數據到智能的良性循環。
