数据处理架构：分层解耦的高效流水线

数据处理架构：分层解耦的高效流水线

采集层 （INGESTION LAYER）

构建多源异构数据的统一接入网关，无缝整

合API接口、数据库快照、日志文件及I0T实

时数据流，实现数据的零遗漏汇聚。

C 训练层 （TRAINING LAYER）

提供标准的数据集封装与版本管理服务，

支持TENSORFLOW/PYTORCH等主流框

架，实现数据与模型训练的无缝对接。

处理层（PROCESSING LAYER）

执行ETL核心逻辑，通过自动化脚本完成数

据清洗、噪声过滤与格式转换，并引入特征

工程实现数据增强，提升数据价值密度。

品 应用层（APPLICATION LAYER）

基于数据资产构建业务应用，涵盖模型效

果评测、数据资产看板及业务指标可视化，

让数据价值直接驱动业务决策。

标注层（ANNOTATION LAYER）

搭建人机协同标注中台，利用预标注技术降

低人工成本，建立严格的标注质检流程，确

保标签数据的高精度与一致性。

架构核心优势

采用微服务化分层设计，各模块独立演进、

灵活扩展，支持TB级数据吞吐量，保障系

统高可用与弹性伸缩。