論文の概要: Aixel: A Unified, Adaptive and Extensible System for AI-powered Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12642v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 15:34:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.376649
• Title: Aixel: A Unified, Adaptive and Extensible System for AI-powered Data Analysis
• Title（参考訳）: AIを活用したデータ分析のための統一的で適応的で拡張可能なシステムAixel
• Authors: Meihui Zhang, Liming Wang, Chi Zhang, Zhaojing Luo,
• Abstract要約: 我々はAIを利用したデータ分析のための統一的で適応的で準最適システムであるAixelを提案する。 システムはアプリケーション、タスク、モデル、データという4つのレイヤにまたがる作業を整理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.890247907455178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A growing trend in modern data analysis is the integration of data management with learning, guided by accuracy, latency, and cost requirements. In practice, applications draw data of different formats from many sources. In the meanwhile, the objectives and budgets change over time. Existing systems handle these applications across databases, analysis libraries, and tuning services. Such fragmentation leads to complex user interaction, limited adaptability, suboptimal performance, and poor extensibility across components. To address these challenges, we present Aixel, a unified, adaptive, and extensible system for AI-powered data analysis. The system organizes work across four layers: application, task, model, and data. The task layer provides a declarative interface to capture user intent, which is parsed into an executable operator plan. An optimizer compiles and schedules this plan to meet specified goals in accuracy, latency, and cost. The task layer coordinates the execution of data and model operators, with built-in support for reuse and caching to improve efficiency. The model layer offers versioned storage for index, metadata, tensors, and model artifacts. It supports adaptive construction, task-aligned drift detection, and safe updates that reuse shared components. The data layer provides unified data management capabilities, including indexing, constraint-aware discovery, task-aligned selection, and comprehensive feature management. With the above designed layers, Aixel delivers a user friendly, adaptive, efficient, and extensible system.
• Abstract（参考訳）: 現代のデータ分析のトレンドは、正確性、レイテンシ、コスト要件によってガイドされた、データ管理と学習の統合である。 実際には、アプリケーションは様々なフォーマットのデータを多くのソースから引き出す。 一方、目標と予算は時間とともに変化する。 既存のシステムはこれらのアプリケーションをデータベース、分析ライブラリ、チューニングサービスにまたがって処理する。 このような断片化は、複雑なユーザインタラクション、限定された適応性、サブ最適パフォーマンス、コンポーネント間の拡張性の低下につながる。 これらの課題に対処するために、AIによるデータ分析のための統一的で適応的で拡張可能なシステムであるAixelを紹介します。 システムはアプリケーション、タスク、モデル、データという4つのレイヤにまたがる作業を整理する。 タスク層は、ユーザインテントをキャプチャするための宣言的インターフェースを提供し、実行可能なオペレータプランに解析される。 オプティマイザは、このプランをコンパイルして、正確性、レイテンシ、コストの特定の目標を満たすようにスケジュールする。 タスク層はデータとモデルオペレータの実行をコーディネートし、再利用とキャッシュを内蔵して効率を向上させる。 モデルレイヤはインデックス、メタデータ、テンソル、モデルアーティファクトのバージョニングストレージを提供する。 適応的な構成、タスクアラインドリフト検出、共有コンポーネントを再利用する安全な更新をサポートする。 データレイヤは、インデックス作成、制約認識検出、タスク整列選択、包括的な機能管理など、統一されたデータ管理機能を提供する。 上記の設計したレイヤにより、Aixelはユーザフレンドリで、適応性があり、効率的で拡張可能なシステムを提供します。

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