可获得性 (LA)

可获得性（Availability）在机器学习与算法语境下，超越了传统图书馆学或通用IT的静态资源定义，特指算法模型、训练数据或推理服务在动态生产环境中可被持续访问、加载与调用的综合属性。它强调资源在时间维度上的连续性（无长时间不可用）和空间维度上的可达性（网络延迟、带宽限制），同时隐含了经济可行性（获取成本）与技术可行性（部署门槛）。该概念是评估算法工程化落地成熟度的关键指标，直接关联到模型服务的SLA（服务等级协议）与业务连续性。

在现代计算架构中，可获得性构成了机器学习系统从实验室走向生产环境的基石。随着大模型与实时推理需求的爆发，单纯拥有模型权重已不足够，系统必须具备高可用的API网关、弹性伸缩的推理集群以及容错的数据加载机制。可获得性不仅关乎技术层面的高可用性（High Availability），更涉及业务层面的“可被使用性”，即开发者能否在合理成本下快速集成并运行算法。它是衡量算法产品化能力、决定模型能否真正产生商业价值的关键生态位，也是构建云原生AI基础设施的核心考量维度。