AI를 위한 확장 가능하고 안전한 데이터 아키텍처 구축 방법을 설명합니다.
Jörg Schad는 데이터 관리의 복잡성을 해결하고 AI를 위한 확장 가능하고 안전한 아키텍처를 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 자율 데이터 제품이 데이터에 대한 컨테이너 역할을 하여 파이프라인, 스키마 및 메타데이터를 캡슐화하는 방식을 공유합니다. 또한 MCP와 같은 프로토콜을 통한 진보적인 도구 발견이 어떻게 컨텍스트 부패를 제한하고 거버넌스 정책을 시행하며 신뢰할 수 있는 다중 모드 접근을 보장하는지를 알아봅니다.
Explains how to build scalable and safe data architectures for AI.
Jörg Schad discusses how to tackle the complexity of data management to create scalable and secure architectures for AI. He shares how autonomous data products serve as containers for data, encapsulating pipelines, schemas, and metadata. Additionally, he reveals how progressive tool discovery through protocols like MCP limits context rot, enforces governance policies, and ensures reliable, multi-modal access.