以联邦学习赋能数据网格
机器学习
2024-03-28 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
数据架构的演进见证了数据湖的兴起，旨在解决数据管理瓶颈并促进智能决策。然而，这种集中式架构受数据源日益增多以及对及时分析和处理需求日益增长的限制。一种新型数据范式——数据网格（Data Mesh）被提出以克服这些挑战。数据网格将领域视为一等公民，通过将数据所有权从中心团队分配到各数据领域，同时保持联邦治理以监控领域及其数据产品。许多数百万美元的组织如 PayPal、Netflix 和 Zalando 已经基于这种新架构转换了其数据分析管道。在这种分布式架构中，数据由各数据领域团队本地保留，传统的集中式机器学习无法对多个领域进行有效分析，尤其是针对安全敏感组织。为此，我们引入一种开创性方法，将联邦学习融入数据网格。据我们所知，这是首个开源应用工作，标志着将联邦学习方法集成到数据网格范式中的关键性进步，凸显了数据网格架构中面向隐私保护和去中心化数据分析策略的前景。
引用
@article{arxiv.2403.17878,
title = {Empowering Data Mesh with Federated Learning},
author = {Haoyuan Li and Salman Toor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.17878},
year = {2024}
}