2024年面向6G的多维融合的数据编织技术演进白皮书-6GANA

随着5G向6G的演进，网络的组成已发生明显的变化。未来的空天地一体化演进，将传统的陆地移动通信的组网范畴从地表扩大向高空和太空，建立地面、空中、卫星组成的空间立体维度的通信网络。不仅通信的形式将改变，网络的组网、资源的编排调度等都将形成新的格局。同时，随着网络算力提升和物联网的高速发展，多类型传感器增加了网络对环境更强的感知力，通信、感知、算力的融合，为未来6G网络提供了前所未有的全方位信息交互和信息处理环境。如何充分利用和管理好空天地、通感算带来的新数据维度、新交互模式，为6G通信网络智能化提供多维度融合的数据和信息，成为当下数据信息技术演进的重要话题。本白皮书从6G系统视角分析其数据诉求，分析数据编织演进方向和面临的挑战，尝试列出关键数据使能技术以实现6G时代的数据智能。摘要 21.数据编织概述 61.1数据编织的现状 61.2.数据编织的定义 61.3.数据编织的应用价值 72.以6G系统视角看数据 82.1.6G多维数据的价值 82.2.系统自身产生的大数据 82.3.系统智能化的数据诉求 2.4.新技术引入的多维数据 2.5.多维度数据融合与数据编织成为6G数据治理的重要突破口 3.面向6G的数据编织技术演进方向 3.1.6G对数据编织提出的技术挑战 3.1.1.多维度数据与数据融合 3.1.2.数据检索性能要求 3.1.3.数据有效性要求 3.1.4.数据主权 3.2.面向6G的数据编织技术演进 4.面向6G的数据编织框架与功能 4.1.面向6G的数据编织框架 4.2.关键功能与组件 5.数据编织演进使能技术 5.1.语义知识图谱 5.2.主动元数据 5.3.数据编排 5.5.数据虚拟化访问 6.挑战及风险 7.总结与展望 7.1.总结 7.2.展望 参考文献 缩略语 1.1数据编织的现状数据是企业数字化转型重要驱动因素，在去中心化、分布式的网络架构趋势下，大量的数据产生于分布式模式下的多个节点中，数据源以及数据量不断增加。同时，不同的系统和应用程序可能会独立存储和管理其数据，导致数据孤立和难以整合，数据和应用孤岛的数量不断增加，多维数据的连接、协同、融合充满挑战。缺乏全面的数据访问和使用会导致智能化业务的能力难以开展，预测数据的可用性、可靠性降低，以及分析效率低下。企业必须使用一种新型的数据管理来应对企业数据资产日益加剧的多样化、分布式、规模、复杂性等问题。正是基于上述问题，数据编织应运而生，用于解决数据的多样性、分散性、规模和复杂性不断增加带来的一系列问题。数据编织作为一种有前途的数据管理解决方案而受到越来越多的关注，有分析机构甚至认为数据编织(DataFabric)架构是数据管理的未来，也是数据治理的福音。1.2.数据编织的定义数据编织是一种新兴的数据管理和数据集成设计理念，是为应对复杂的混合数据环境所面临的挑战而设计的一种架构方式，侧重于实现统一多样化和分布式数据资产的功能，强调自动化的数据集成、整合和治理，以支持跨云环境下的便捷交付部署。数据编织基础理念是通充当数据端点之间的虚拟连接组织，它通过一个通用的架构，连接所有物理的、虚拟的、云化的环境，将可信数据从所有相关数据源、以灵活且业务可理解的方式交付给所有相关数据消费者，从而提供比传统数据管理更多的价值。Gartner将数据编织定义为包含数据和连接的数据操作层，通过对存储的、可感知和可预测的元数据进行不断地分析，支持数据系统跨平台的设计、部署和使用，从而可以自发现地将数据提供需要的使用者[1]。IBM认为数据编织的本质是一个数据管理平台，包括数据发现、治理、管理和编排在内的、全面的集成数据管理功能。数据编织通过结合AI、ML(MachineLearning)和数据科学的技术，改善分布式数据的访问，并进行智能的管理和编排，有助于简化数据访问，促进自助式数据使用[2]。数据编织应该能做到在正确的时间，任意位置，将正确的数据与正确的人连接起来，从而全面释放数据价值[1]-1.3.数据编织的应用价值数据编织其实质上是一种数据管理架构思想，其真正价值在于是打破了企业内部的数据孤岛，通过动态改善数据的使用，最大化释放数据价值。据Gartner预测：数据编织利用分析功能来持续监控数据管道，通过对数据资产的持续分析，支持各种数据的设计、部署和使用，缩短集成时间30％，缩短部署时间30％，缩短维护时间70％[1]。数据编织架构是以业务导向的一个灵活的数据架构，它形成的是一个系统性、动态的数据资产知识网络，在需要时根据需求交付所需的数据，而无需在发生改变时重新定义数据流，降低了数据管理成本。通过数据编织架构保障了数据供给的一致性和质量，有效支撑了企业在多云环境下多类型数据存储、多场景分析等诉求，提高数据可用性。数据编织利用先进的技术和工具，如知识图谱和语义技术，加快数据的访问速度，并促进数据在组织内部和外部的安全共享。数据编织支持数据素养和自服务分析，鼓励业务用户快速找到、整合、分析和共享数据，从而推动数据驱动的决策和创新。同时，数据编织为集成新兴技术（如人工智能、机器学习等）提供了基础，使组织能够利用这些技术来增强数据分析和业务智能[2]。通过数据编织能使企业以最有效和最自动化的方式实现“数据驱动”，让企业的数据资产可见、可用，最大化释放数据的价值，满足“用上数据和用好数据”的核心需求，提升了业务效率。2.1.6G多维数据的价值在6G时代，数据将成为系统的核心，推动数字化与智能化的融合。6G多维数据可分为通信数据、感知数据和计算数据。通信数据是用户的通信载荷，包括各种通信场景中产生的数据。感知数据涵盖了各种感知测量数据，如基站与终端之间基于空口信号的测量数据，以及无线感知结果，如感知目标的定位、速度和成像等信息，同时还包括了来自传感器、摄像头等设备的多种模态感知结果，如温度、压力、图像、视频等。计算数据则包括了模型训练数据、算法模型数据以及网络外的数据计算处理结这些数据将从各个维度产生和流动，成为推动智能化应用和服务的基础，为各行各业带来前所未有的变革和发展机遇。随着6G网络的发展，数据将不断增长，并呈现出多样性和复杂性。通过充分利用这些多维数据，6G系统将实现更深层次的智能化，为各行业提供更加精准、高效的服务和应用支持。2.2.系统自身产生的大数据随着6G时代的到来，未来将衍生出诸多新型产业和场景，部署各种新型应用，如通信感知一体化、内生AI(ArtificialIntelligence)等。同时由于通信感知融合，终端和传感器无处不在，网络自身也成为海量数据的生产者[4]。6G网络中产生的数据分为感知数据、AI数据、IoT(InternetofThings)数据和网络操作维护数据四类。其中感知数据指通信感知一体化数据，包括原始数据、感知测量数据、预处理数据、感知结果以及非3GPP感知数据（如LiDar,LightLaserDetectionandRanging数据等）。AI数据指模型数据、AI元数据，训练测试推理数据集，训练过程中产生的中间数据。IoT数据包括智能穿戴设备、家居设备、工业物联网设备、智能医疗设备等产生的数据。网络操作维护数据包括配置、告警、性能、CHR、MR以及各类系统日志等。据IDC的预测，到2025年，全球将有557亿连接设备，其中75%为IoT设备，到2025年它们将产生73.1ZB。随着智能连接设备的普及，连接智能场景将产生和消费大量的数据，如一辆自动驾驶车辆，其配置的各类车载传感器，包括摄像头、激光雷达、声纳、雷达、GPS等，每天产生约4TB数据。据statista预测，到2025年全球产生和消费的数据总量将达到181ZB。而据华为预测，到2030年全球每年产生的数据总量将达到1YB，相比2020年增长23倍。如何“开采”和“提炼”以挖掘和实现数据价值，是6G网络面临的挑战。当前运营商网络运维中主要还是以专家人工模式为主，网络问题发生后，通过客户投诉驱动，专家通过OSS(OperationSupportingSystem)、网管、知识突破或工具辅助进行人工建、维、优”各个阶段相对独立的，上下游之间依靠流程和人工传递，缺乏全流程的数据共享与智能来保障全生命周期的体验。因此网络数字化是实现网络自动化执行能力的基本前提，为网络态势感知、分析，以及AI训练与推理活动提供网络操作数据，包括网络的资源、业务数据，配置数据，也包括运行状态、故障、日志等动态实时数据。利用网络大数据以及AI的能力构建数字孪生智能网络保障网络运维，实时优化网络将成为未来网络规划、运行、管理和运营的新方向。2.3.系统智能化的数据诉求数智化是数字化加智能化，是在数字化的基础上通过引入先进技术而对企业的创新和发展提出的更高诉求。6G系统智能化的数据诉求是实现数字世界与物理世界深度融合，为工业智能控制、无人驾驶、虚拟现实等高新技术相关的各行各业提供可靠的网络运行。6G系统智能化要求数据具有准确性、一致性、安全性、可访问性和可扩展性，从而让数据驱动业务变得更精准、更有效，以便提升决策效率、优化业务流程、增强客户体验、降低运营成本以及促进创新发展。“数据驱动”已经成为企业在6G时代提高自适应性和创造力以应对未来挑战的必然选择。随着网络技术的发展以及网络设施的不断完善，人工智能、大模型、物联网等领域得到快速发展，系统智能化需要高质量的数据来支持其决策和操作。企业数据在物理上支离破碎，带来了越来越复杂的数据管理需求，系统智能化需要确保不同来源、不同格式的数据保持一致性，使散落各处的数据孤岛都能被统一发现和使用，企业须在合规和治理方面表现出更高的要求。同时，随着6G向各行各业加速渗透，数据深入到业务各个环节，让企业数据资产多样性、分散性、规模和复杂度不断上升，系统智能化需要确保数据易于访问和共享，以便不同部门和人员能够快速获取所需的数据。6G业务需要准确、实时的洞察来支持业务决策，帮助业务发现或者创造机会，系统智能化需要确保数据能够随着业务的发展而扩展，以满足不断增长的业务需求。2.4.新技术引入的多维数据未来6G网络将引入通信感知计算一体化服务，增加卫星通信、高空平台通信并实现多种通信技术与陆地移动通信之间的融合统一。新的空口技术、智能超表面等新型无线通信设备的引入，将进一步增加6G系统内部数据种类的多样性和复杂程度。利用软硬件资源、多种网络设施的协同与共享实现多维感知、多网络协作通信、智能计算功能的深度融合和互惠增强，从而能够对物理世界进行观测并采样，开启物理世界与数字世界融合的通道，提供定位、测距、测速、成像、检测、识别等多元化能力。卫星通信和智能超表面等技术丰富了传统网络中的通信数据种类。此外，通感算一体化服务还引入了感知数据和计算数据，并且需要完成对多网络多类型的通信数据、感知数据和计算数据的采集、预处理、存储和内外协同，统管数据的全生命周期，提升海量网络数据的流动效率、保障用户服务质量并且增加数据服务的安全性。海量感知数据的引入和快速计算的需求，使得网络需要数据采集、数据处理、数据存储和数据协同能力。根据不同感知协同方式，包括系统组网多点感知的不同方式，以及不同模式的感知方式，需要支持6G网络内不同域、终端与网络、6G网络内部与外部功能之间的跨域数据协作。需要支持感知数据在任意节点进行处理，可以采用集中处理的方式或根据不同节点处理能力的差异来智能分配处理任务，以实现对感知数据的精细化采集、实时处理、高效传输、分布式协同和弹性存储，统管感知数据的全生命周期管理，从而提升感知数据利用率与6G网络的数据化服务能力。通感算一体化数据对6G网络的安全性提出了挑战。通感算一体化网络将拥有超海量的感知端点，数据的来源和特征都具有多样性特点，通感算一体化服务数据的真实性和安全性对6G网络系统的安全至关重要。高精度的定位和感知业务将会获取到大量来自个体或者组织的数据，需要遵循对个数数据权限保护的法律，数据的权限管理将会变得更加广泛而复杂。2.5.多维度数据融合与数据编织成为6G数据治理的重要突破口数字化趋势中，数据与分析技术越来越深入的与业务交织在一起，当我们使用数据时，还会遇到不同数据源、类型、结构、环境、平台等挑战。6G系统将实现真正的万物互联，支持如卫星网络、行业网络、体域网等异构网络和海量终端，实现包括陆海空天在内的全球无缝覆盖[5]。在6G时代，随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据量将呈现爆炸式增长，数据类型也将更加复杂多样[6]。因此，如何有效地管理和治理这些数据，成为了6G时代面临的重要挑战。6G环境下数据格式由原来的结构化数据为主，逐步改变为由混合、多样和不断变化的数据主导，需要通过引入新的方法、工具降低数据质量的风险和运维成本，节省计算和存储的开销。在6G数据治理中，多维度数据融合有助于整合来自不同来源、不同类型的数据，使得数据更具有完整性和一致性。6G环境使跨域数据汇聚流程冗长、汇聚工具自动化水平不高等问题更加凸显，难以快速响应业务需要。需要通过将企业全域数据进行自动化关联和融合编排，充分复用数据模型最大限度地降低复杂性并隐藏异构性。在6G数据治理中，数据编织有助于将分散在各个系统中的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。通过数据编织支持跨业务数据的即时有效访问，实现业务间有效协作，快速回答和解决新的问题和诉求，从而保持业务的竞争优势[7]。3.1.6G对数据编织提出的技术挑战随着业务数字化运营不断深入，数十倍的用数人群、数百倍的数据规模增长和复杂多变的数字化应用，带来了效率、性能、风险、成本、安全、用户隐私保护等诸多问题[8]。6G时代的数据来源将更加广泛，包括各种传感器、设备、应用等。如何将这些数据进行整合和关联，形成完整、准确的数据视图，是数据编织需要解决的关键问题。在6G环境下将面临着越来越复杂的数据管理需求，多云中的更多数据增加了碎片和复杂性，使得数据在物理上支离破碎，自动化是解决大规模数据碎片化和复杂性的唯一可行选择。通过实现数据集成自动化，能够根据工作负载和数据策略智能选择最适合的集成方法,从而减少数据孤岛。通过建设可扩展的、知识图谱驱动的数据模型支持不同数据集成样式的自动化组合，实现自服务式的数据的准备和访问，并利用活动元数据、知识语义和ML来增强数据集成设计和交付。集中式的数据研发与供给跟不上多变的业务需求节奏，而业务自助用数又得不到有序引导，导致数据无序增长严重、数据故障频发，数据供给侧挑战愈发明显。6G环境下爆炸的业务需求、复杂的数据工程使得数据编目、查找、集成和使用变得困难，需要一种解决策略，其能在数据之间建立动态的虚拟链接来连接孤立的数据源，通过数据和连接过程的自动化集成，提升数据的查询性能。数据编织的目标是实现跨异构数据源的数据集成和共享，通过构建知识图谱形式的数据目录，从而使得数据目录更加智能化和自动化，帮助数据消费者从企业的数据环境中更加有效检索数据。数据消费者不需要关注数据位于何处，通过浏览数据目录选择他们需要的数据，使企业每个数据资产的所有上下文都可以以可理解的形式进行使用和呈现,降低数据被滥用或者误解的可能性和风6G网络的数据传输速度将达到每秒1TB，这将对数据编织的处理速度提出更高的要求。如何快速、有效地处理如此大规模的数据，确保数据的一致性和完整性，是6G时代数据编织面临的重要挑战。6G对新数据的需求中，不同部门数据输入规范不同，造成数据冲突，业务人员将大量时间浪费在寻找数据和确认不信任的数据来源上，让数据的使用变得困难，无法用于决策。面向企业复杂的数据环境下数据管理敏捷性变得至关重要，需要通过自助式为企业内外部提供业务越来越复杂、实时性稳定性要求高且大量的数据应用访问需求。通过数据生命周期管理展示数据流转过程及治理成效指标，保障数据生命周期精细化管理运营高效稳定推进。通过一个公共层将可信数据从所有相关数据源传递给所有相关数据消费者，从而以有效的方式整合许多不同的数据源，克服在维护多样化的数据存储方面的技术挑战。数字信息始终受到数据存储的国家/地区法律的制约，如何充分挖掘数据的内在价值，为各种业务提供精确支撑的同时兼顾隐私保护，尊重数据主权，已成为近年来的热门话题。在数据权属方面，以数据交易所和知识产权局为代表的机构提出了数据资产登记的要求，需要持续加强法律方面的建设。在数据安全和合规性上，随着各种数据安全和隐私保护法律出台以及内部的数据泄露隐患，各个企业都感受到了越来越大的压力，需要重新审视企业信息控制权利。在业务应用方面，数据风险越发呈现隐匿化、复杂化趋势，为适应6G业务所需的信息的持续流动，需要提供针对范围内云服务的相关数据传输、汇聚的合同保证。3.2.面向6G的数据编织技术演进6G技术的发展对数据编织提出了一系列技术挑战，主要包括多维度数据融合、数据检索性能、数据有效性以及数据主权等方面。首先，在多维度数据融合方面，随着数字化运营的深入，数据规模和复杂性显著增长，需要通过自动化和知识图谱驱动的数据模型来整合和关联来自不同来源的数据，以减少数据孤岛并提高数据管理效率。其次，针对数据检索性能的要求，6G环境下业务需求的爆炸性增长和数据工程的复杂性要求数据编织能够通过动态虚拟链接连接孤立的数据源，并提升查询性能，实现智能化和自动化的数据目录，帮助数据消费者高效检索所需数据。第三，数据有效性的挑战在于6G网络的高速数据传输要求数据编织能够快速处理大规模数据，并确保数据的一致性和完整性。这需要通过数据生命周期管理来保障数据的精细化管理和运营效率。最后，数据主权问题涉及到数据存储的法律制约、数据资产登记、数据安全和合规性等方面。随着数据安全和隐私保护法律的出台，企业需要加强法律建设，审视信息控制权利，并为6G业务所需的信息流动提供合同保证，同时尊重和保护数据主权。综上所述，6G技术对数据编织提出了更高的技术要求，需要通过自动化、智能化的数据管理和集成策略，以及强化法律和合规性措施，来应对多维度数据融合、提升数据检索性能、保证数据有效性和尊重数据主权等方面的挑战。4.1.面向6G的数据编织框架面向6G通信系统的数据编织框架将专注于实现高度动态、实时且分布式的数据管理和分析，以支持6G通信系统的特点，如极高的数据传输速率、低延迟和海量连接。未来的数据编织框架应具备如下关键能力：边缘数据智能：利用数据智能与自动化集成，在6G环境中的边缘计算节点实施实时数据处理和分析，减少中心化处理的需要，从而降低延迟。多域数据整合：通过与主数据管理（MDM）的整合，保证在6G通信网络中跨多个域（如用户、设备、网络功能等）的数据一致性和信任度。动态数据连接：使用图引擎支持在高度动态的6G环境中，实时地连接和编排来自各种数据源（包括传感器、设备、服务等）的数据。实时数据质量保障：实现实时数据质量与转换，确保6G通信系统中的数据传输和处理的准确性和效率。事务性数据管理：在全球分布的6G网络中，通过全球事务管理模块保障数据一致性和事务的原子性。跨域数据产品开发：促进跨领域的数据产品开发，支持6G通信系统中的新业务模型和服务创新。此外，这一框架需要考虑6G通信的安全性和隐私保护要求，实施先进的数据加密、访问控制和隐私保护技术，确保数据的安全传输和处理。图1面向6G通信系统的数据编织框架详细分层框架包括：1.基础设施层（InfrastructureLayer）网络连接：包括高速、低延迟的6G无线连接和有线网络，以及边缘计算的实现。资源虚拟化与动态调度：使用云计算资源和边缘计算节点，实现资源的即时调度和网络功能与服务虚拟化：利用SDN和NFV技术，提供高度灵活和可配置的网络服2.数据管理层（DataManagementLayer）数据采集与整合：汇总多样化的数据源，包括IoT设备、用户设备、网络日志等。数据存储与优化：构建高效的数据存储解决方案，保障数据高可用性和一致性。数据安全性与治理：确保数据的安全传输和存储，包括加密、访问控制和数据合规3.服务层（ServiceLayer）智能数据处理：运用AI和机器学习进行数据分析，预测和模式识别，实现智能化实时数据服务：基于实时数据流提供分析服务，确保即时反馈和响应。资源管理与优化：自适应资源管理算法，动态调配计算、存储和网络资源，提升能4.应用层（ApplicationLayer）高级数据应用：利用高速率的数据流，支持如AR、VR、自动驾驶等高级应用场景。用户体验与交互：提供友好的用户界面和交互设计，增强用户体验和服务可接受性。创新服务开发：开发和部署支持6G特性的新服务，推动技术创新和业务发展。在此框架中，每一层都密切关联，相互支撑，共同构成一个可靠、灵活、智能的6G数据编织系统。从基础设施到数据管理，再到服务层，每一步都注重提高效率、增强安全和改善用户体验。最终在应用层，框架将能够满足未来的商业需求和创新应用，实现6G环境下的全新体验。4.2.关键功能与组件该框架各层关键功能与组件包括：1.智能元数据引擎（IntelligentMetadataEngine）利用主动元数据辅助自动化，通过元数据分析和建议充当智能编排引擎，促进数据在不同部署选项、用例和架构方法之间的快速访问和共享。2.生成式AI工作台（GenerativeAIWorkbench）使用组织自己的数据训练生成式AI模型，提供全面的数据见解，加强客户关系管理和决策支持，尤其在金融服务领域3.实时数据分析平台（Real-timeDataAnalyticsPlatform）实时分析大量数据，识别可疑数据并采取风险减缓措施，维护应用的稳定性和安全性。4.客户体验增强器（CustomerExperienceEnhancer）通过自动化流程和数据编织技术，简化客户交互、减少错误并提供个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。5.私有AI平台（PrivateAIPlatform）确保AI获得高质量的数据，支持AI和人类共同做出重要决策，优先考虑数据质量和流程优化。6.语义知识图谱构建器（SemanticKnowledgeGraphBuilder）组织和管理知识，通过图形结构表示实体之间的语义关系，提供全面的数据地图，帮助用户理解数据的含义、来源和使用方式。7.数据编排中心（DataOrchestrationHub）将多个存储位置中孤立的数据组合起来并呈现给数据分析工具，涉及组织、转换及激活数据的三个主要步骤。8.数据准备与交付（DataPreparationandDataDelivery）“DataOrchestrationHub”中心依据“IntelligentMetadataEngine”进行数据编排，通过“DataPreparationandDataDelivery”和“DataVirtualizationGateway”完成数据整合和访问。9.数据虚拟化网关（DataVirtualizationGateway）支持物理分散、逻辑统一的数据访问方式，在多云或混合云情况下统一连接和访问数据。通过这些组成部分的紧密协作，数据编织系统框架能够实现数据的高效管理、自动化处理和智能化分析，同时确保数据的安全性和合规性，为金融机构等组织提供强大的数据支持。5.1.语义知识图谱语义知识图谱是一种用于组织和管理知识的技术，它通过图形结构来表示实体之间的各种语义关系。在数据编织的上下文中，语义知识图谱特指利用图谱技术来组织数据资产的元数据、数据之间的关系以及数据与其业务含义之间的联系。这种图谱不仅包含了数据的结构和属性，还包括数据的语义信息，即数据的意义和上下文。通过这种方式，语义知识图谱能够提供一个全面的、可查询的数据地图，帮助用户理解数据的含义、来源和使用方式。语义知识图谱技术具备以下特征：1.图谱结构：语义知识图谱基于图论，使用节点（Node）来表示实体（如数据表、列、报告等使用边（Edge）来表示实体之间的关系（如数据流向、依赖关系等）。这种结构使得知识图谱能够灵活地表示复杂的关系网络。2.语义标注：为了增强数据的语义信息，语义知识图谱中的实体和关系会被赋予明确的语义标签。这些标签基于预定义的本体（Ontology）和词汇表（Vocabulary本体定义了实体类别和关系类型的框架，词汇表提供了具体的标签和属性。3.推理和查询：利用图谱中的语义信息，可以通过推理（Reasoning）来发现实体之间隐含的关系，或者通过语义查询（SemanticQuery）语言（如SPARQL）来检索特定的数据和关系。这种基于语义的推理和查询能够提供比传统数据库查询更加丰富和精确的数据检索能力。4.集成和互操作性：语义知识图谱支持使用标准化的数据格式（如RDF）和接口（如SPARQL端点这使得不同来源的数据和知识图谱能够轻松集成，提高了数据的互操作性。5.2.主动元数据元数据是描述数据的数据，可以用来描述数据的属性、结构、来源、含义、关系等信息。而主动元数据是一种特殊的元数据，指的是在数据生产过程中主动收集和记录的元数据，它是一种动态的、自我更新的元数据形式。它不仅描述数据的结构和含义，还能够监控数据的流动、使用情况等，并根据数据的变化和访问模式自动更新自身。主动元数据技术具备以下特征：1.实时性：主动元数据技术能够实时监控数据环境的变化，并及时更新元数据信息，以确保元数据与数据状态保持同步。2.智能化与自动化：元数据的智能化即利用机器学习和知识图谱等底层人工智能技术，完成元数据提取、自动分类、数据内容智能解析、数据使用状况分析，以及面向业务语义的智能发现和推荐、异常探测等功能。3.高度可扩展性：主动元数据管理建立在主动查找、丰富、清点和使用所有元数据的前提下，需打通元数据与旧数据、元数据与外部数据的各个通道，在实时数据系统中提出建议、生成警报和智能操作。5.3.数据编排数据编排是将多个存储位置中孤立的数据组合起来并呈现给数据分析工具的过程。数据编排分为三个主要步骤：组织，转换及激活数据。数据编排涉及来自多个源的数据。数据编排过程将始终从指导程序了解它们将使用的数据的性质及其性质和数量开始。这些细节对于数据编排程序正确理解并因此组织它们将要处理的信息至关重要。当数据来自多个孤岛时，它们的格式可能并不完全相同。例如，如果正在处理数字，可能出现以多种不同方式编写的相同整数，即意义相同但是格式不一致。此阶段的重点是将所有数据转换为相同的格式。最后，激活数据阶段主要涉及将编译和转换的数据转换为与其将使用的工具兼容的格式。在激活阶段，处理后的数据将发送到对应的应用程序和工具。例如，这可能包括分析工具或其他旨在将数据处理和合成为可用形式的软件。可以在数据编排中使用智能自动化，以有效地将这些工作流程从人类员工手中转移到机器上。最适合数据编排的自动化依赖于机器学习。数据编排可以有效的节约时间，节省资源，有效提升运行效率。5.4.DATAOPSDataOps（DataOperations）是一种面向流程的自动化方法，以提高数据质量并缩短数据分析的周期时间，它不是一个工具或产品，而是一种方法论或者最佳实践，类似软件开发中的“敏捷方法”。DataOps通过将敏捷开发、DevOps、人员和数据管理技术相结合，构建数据研发运营一体化的数据开发新范式，提高人们使用数据的效率并降低使用数据的门槛，并且充分利用数据的价值[9]。DataOps从搭建基础架构到使用数据应用的结果，通常需要实现以下功能：1.部署：包括基础架构和应用程序。无论底层硬件基础设施如何，配置新系统环境都应该快速而简单;2.运维：系统和应用程序的可扩展性，可用性，监视，恢复和可靠性。用户不必担心运维，可以专注于业务逻辑;3.治理：数据的安全性，质量和完整性，包括审计和访问控制。所有数据都在一个支持多租户的安全环境中以连贯和受控的方式进行管理。4.可用：用户应该能够选择他们想要用于数据的工具，并根据需要轻松运行它们。应将对不同分析/ML/AI框架的支持整合到系统中;5.生产：通过调度和数据监控，可以轻松地将分析程序转换为生产应用，构建从数据抽取到数据分析的生产级数据流水线，并且数据的使用应该很容易并由系统管理。5.5.数据虚拟化访问数据虚拟化访问技术是现代数据管理中的一项变革性技术，特别适用于需要快速访问和分析各种数据类型和来源的场景。与传统的数据集成方法不同，后者通常需要物理地将数据整合到一个位置，数据虚拟化涉及创建统一的、按需的数据访问，无需物理移动或复制数据。数据虚拟化从使用数据的应用程序中抽象出存储数据的技术细节，如格式、位置和访问协议。这一层允许用户操作数据而无需了解其底层的具体信息。它能够实时或近乎实时地集成来自多个异构源的数据，包括数据库、大数据结构、云服务和APIs，而无需复制实际数据。通过集中数据访问层，数据虚拟化为所有数据查询提供了一个单一访问点，无论数据的物理位置在哪里，从而简化了数据架构和治理。通过解耦数据与底层存储系统，增强了敏捷性。存储或数据格式的变更不会影响应用程序的业务逻辑。数据虚拟化平台内的高效缓存管理确保了频繁访问的数据能够快速获取，减少了高需求查询的延迟[10]。数据虚拟化在BI和分析领域得到了广泛使用，决策者可以从各种数据孤岛中获取洞见，而无需承受传统ETL过程的开销。在云计算环境中，数据可能分散在多个平台上，数据虚拟化确保了无缝集成和可访问性。对于受到监管合规和数据隐私法律约束的企业，数据虚拟化允许统一地应用数据治理规则到所有数据源。通过提供客户数据的全面视图，组织能够提供个性化的体验和服务，从而提高客户满意度。由于敏捷方法论强调快速和适应性强的开发周期，数据虚拟化与此相符，通过提供对多样化数据源的快速访问，支持更快的迭代。它使创建可供多个应用程序使用的数据服务成为可能，从而在组织内促进服务导向架构（SOA）。数据虚拟化访问是使组织通过敏捷和智能的数据管理获得竞争优势的关键使能者。通过抽象化底层数据结构的复杂性，它使企业能够专注于从他们的数据资产中提取价值，同时确保数据保持安全、合规并易于访问。在实现面向6G通信系统的数据编织框架时，会遇到一系列技术、企业数据现状、落地执行以及企业文化方面的挑战与风险。技术本身的挑战与风险数据整合与管理：需要有能力整合来自不同源（如传感器、社交媒体、智能设备）的数据，这不仅涉及到技术问题，还有数据格式和标准化的问题。安全性与合规性：保护敏感数据以满足越来越严格的法规要求，需要在保持数据易用性的同时，实施先进的加密和数据掩盖技术。实时数据处理：由于6G环境下数据的高速生成，需要实施可以即时响应的数据处理和分析能力。企业数据现状的挑战数据分散性：由于企业数据跨多个仓库和云服务分布，如何确保数据一致性和准确性是一大挑战。数据重复和一致性问题：分布式存储导致数据冗余，确保全局一致性是关键。落地困难的挑战技术选型和集成：选取合适的技术和工具来构建数据编织架构，确保它们可以无缝集成并协同工作。技能和知识缺乏：构建和维护数据编织框架需要专业知识，这可能需要对现有员工进行培训或招募具有这些专门技能的新员工。文化转变困难：组织需要从以应用程序或存储为中心转变为以数据为中心的运营模式，这需要大幅调整现有流程和观念。企业文化的挑战新技术的抗拒：员工和管理层可能会对放弃久经考验的技术和流程感到不适，对新技术持保守态度。组织惯例与阻力：企业内部的既有惯例和文化可能会阻碍数据编织的采用和推广。数据所有权和治理：数据编织需要跨部门协作和数据共享，这要求改变现有的数据所有权和治理结构。综上所述，在面对6G时代的数据编织挑战时，需要系统地解决技术难题，同时对数据管理策略进行重新思考，克服落地困难，并促进组织文化的转型，以便完全利用6G带来的机遇。在本文中，我们深入探讨了面向多维融合的数据编织技术演进，特别是在6G通信系统的背景下。我们分析了6G系统的数据诉求、数据编织技术的现状与挑战、技术演进方向、以及关键的数据编织框架与功能。现在，让我们对全文进行总结，并对未来的发展趋势提出展望。7.1.总结6G通信系统的到来预示着一个全新的数据密集型时代。随着网络的演进，数据的规模、种类和处理需求将呈指数级增长。在这个背景下，数据编织技术成为了实现数据高效管理和利用的关键。数据编织不仅能够整合和融合多维度数据，还能够提供实时、动态和智能化的数据服务，满足6G系统对于数据处理的严苛要求。我们分析了数据编织技术的现状，包括其定义、应用价值和技术挑战。数据编织通过自动化的数据集成、整合和治理，支持跨云环境下的便捷交付部署。它的核心价值在于打破数据孤岛，最大化释放数据价值，并支持数据驱动的决策和创新。在技术演进方向上，我们指出了6G对数据编织提出的多维度挑战，包括数据融合、检索性能、有效性和数据主权等。这些挑战要求数据编织技术必须不断发展和创新，以适应6G通信系统的特点和需求。我们还详细介绍了面向6G的数据编织框架与功能，包括智能元数据引擎、生成式AI工作台、实时数据分析平台等关键组件。这些组件共同构成了一个可靠、灵活、智能的6G数据编织系统，能够实现数据