結合 AI Inference、Trino 與 Data Visualization，推動企業從 Lakehouse 邁向「數據智能平台」時代
文／Cloudera
全球唯一致力於讓 AI 走入任何數據所在地的平台公司 Cloudera，宣布將 Cloudera AI Inference 與具備 Trino 的 Cloudera Data Warehouse（CDW） 擴展至地端環境，協助企業直接在自有資料中心內安全部署與擴展 AI 與分析工作負載，並同步強化 Cloudera Data Visualization 的 AI 能力，加速企業從傳統數據湖倉（Lakehouse）升級至新一代 數據智能平台（Data Intelligence Platform）。
打破 AI 落地瓶頸：把模型帶到資料所在地
隨著企業從 AI 概念驗證（PoC）邁向規模化生產，關鍵挑戰已不再只是資料儲存，而是如何在兼顧資安、治理與合規的前提下，讓 AI 安全且受控地存取資料。尤其對金融、政府、電信與製造等產業而言，資料主權與內部治理要求，已成為 AI 能否落地的關鍵。
Cloudera 採取「將 AI 模型帶向資料，而非搬移敏感資料」的策略，協助企業在既有治理框架下推動 AI 應用，降低資料外流風險與跨平台搬移成本，同時提升 AI 生產化的效率與可控性。
此外，Cloudera AI Inference 可支援部署於企業私有雲（VPC）與地端隔離環境（air-gapped environment），讓組織在高敏感場域中，仍能建立具備彈性與可擴展性的 AI 推論能力。
攜手 NVIDIA 強化地端 AI 推論效能與彈性
此次擴展中，Cloudera AI Inference 已支援地端部署，並整合 NVIDIA 技術堆疊，包括：
- NVIDIA Blackwell GPU
- NVIDIA Dynamo-Triton Inference Server
- NVIDIA NIM 微服務（NIM Microservices）
企業可在自有防火牆內快速部署與擴展多種 AI 模型，包括開源大型語言模型（LLM），在確保資料隱私與治理一致性的同時，兼顧推論效能與成本可預測性。
Cloudera AI Inference 不僅可支援生成式 AI 模型，也能承載傳統機器學習與預測模型，協助企業以統一平台管理不同類型的 AI 推論工作負載，降低架構複雜度並提升營運效率。
Trino 進入數據中心，實現跨環境一致分析治理
在分析能力方面，具備 Trino 的 Cloudera Data Warehouse（CDW） 正式擴展至地端資料中心，為企業提供跨多雲、邊緣與地端環境的一致化查詢能力、安全治理與觀測機制。
這項能力可有效降低跨環境數據分析的治理與維運成本，讓企業在混合架構下仍能維持一致的權限控管、稽核可視性與效能管理，為 AI 與分析工作負載建立更穩固的基礎。
從 Lakehouse 邁向數據智能平台
Cloudera 指出，企業資料平台正從傳統 Lakehouse 模式進一步演進。現代資料不再只是供查詢的靜態資產，而是能驅動即時決策、自動化流程與 AI 行動的營運核心。
新一代數據智能平台具備以下特性：
1) 共享數據層與開放格式
基於 Apache Iceberg 等開放表格式，企業可讓 SQL 分析、大規模資料處理與 AI 引擎共用同一份資料與治理策略，減少資料副本與工具分散問題，提升一致性與效率。
2) 內建治理與情境脈絡
透過中繼資料（Metadata）與資料血緣追蹤（Lineage），治理規則、資料來源與業務脈絡可隨資料流動，提升 AI 應用的可靠性、可審計性與可追溯性。
3) AI 與分析工作負載整合運作
在同一平台上統一管理 AI 推論、資料處理與分析工作負載，可加速企業從資料到洞察、從洞察到決策的閉環流程，提升 AI 實際業務價值。
Cloudera Data Visualization 升級，強化 AI 驅動洞察與可溯源性
為協助企業更快速地將資料洞察轉化為行動，Cloudera Data Visualization 同步推出多項更新功能，簡化分析流程並提升治理透明度：
- AI 自動註釋：自動為圖表生成摘要與情境見解，提升判讀效率與決策速度
- 可溯源性強化：記錄每筆 AI 查詢的 ID 與時間戳記，提升透明度與稽核能力
- 簡化管理：透過 SSO 基礎設定移除硬編碼憑證，優化管理流程與安全性
支援高敏感、高合規與低延遲場景的 AI 生產化需求
Cloudera AI Inference 的地端與隔離部署能力，特別適用於對資料安全、法規遵循與即時性要求極高的應用場景，包括：
- 政府與國防單位：於隔離環境中部署 AI 助理，支援機密文件分析與知識檢索
- 金融服務業：在內部治理框架下進行敏感文件理解、客服輔助與多語應用
- 公部門與大型企業：建置內部 AI 問答與作業支援系統，確保資料與輸出結果皆留在可控範圍內
