你是一个程序员，如果最近面试的时候，面试官问你，怎么在AI时代下设计一个数据平台，你会怎么回答？

不要怀疑，他只是想在你答不出来的时候，将他在腾讯全球数字生态大会上，听到的Data Platform 数据平台解决方案，再讲一遍给你听而已。

我来抢答一下。

构建数据湖

数据平台，最重要的是数据。AI时代下，视频，文本，音乐等一系列文件数据，都需要在一个统一的存储池上存储和处理，这个地方就是对象存储COS。

对象存储可以提供海量结构化、非结构化、半结构化数据的统一存储，构成了庞大的数据存储中心，这就是所谓的数据湖。

使用数据万象处理数据

有了数据湖之后，我们需要对数据进行批量处理与管理，这部分能力在Data Platform上叫数据万象。

它包含Data Engine和MetaInsight双引擎。

Data Engine提供图片极智压缩、图片数字水印，视频边转边播等工作流批量处理能力。

处理完成后，在AI大模型能力的加持下，MetaInsight提取文件特征，生成多维云端索引，实现文搜图，图搜图等一系列 跨模态分析 能力。

数据加速器 GooseFS

数据加速器 GooseFS 能够大幅提升数据访问性能，加速从存到用的最后一公里。

需要从海量数据中通过计算任务提取有效信息，训练模型的时候，使用 GooseFS 可以更高效地访问到目标数据。GooseFS 可以通过将数据调度到本地计算节点，大大提升数据读写能力，大大缩短大数据任务和模型训练时间，效率拉满！

使用日志服务监控数据平台

怎么监控数据平台的运行过程呢？自然是通过日志啦，使用日志服务CLS可以集中采集、监控平台日志。

CLS还可以使用SQL对日志进行统计分析，比如COS文件访问分布、模型训练成功率、任务执行耗时变化等等。最妙的是CLS还可以通过混元大模型智能生成SQL语句，各种统计分析So Easy！

以上只是Data Platform 数据平台解决方案的一小部分能力。