在Streaming Lakehouse Meetup中，Apache Paimon PMC叶俊豪分享了Paimon多模态数据湖创新：首创列分离架构（基于全局Row ID），解决AI场景下结构化特征动态变更难题；引入Blob类型，实现非结构化数据物理分离、跨引擎统一抽象与blob-as-descriptor流式加载；已支撑淘宝日均10PB多模态数据，并规划Deletion Vector、Blob

阿里云Fluss是面向分析场景的新一代列式流存储系统，填补“分析型+流处理”空白。它原生支持Schema、实时更新与Changelog，通过Union Read实现湖流一体，与Paimon/Iceberg无缝协同，提供秒级新鲜度、低成本回溯与统一SQL查询能力。

在 Flink Forward Barcelona 2025 大会上，我们宣布：阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 四家数据流领域的领军企业正式携手，共同推进 Apache Flink Agents 的开发与共建 —— 这是 Apache Flink 社区推出的全新开源子项目，致力于将 AI 智能体（Agents）引入实时、事件驱动的系统世界。AI 的未来不仅是更

我们发现周边数据基础设施不完善，我们就一个个去填补空白，最终构建了一个完整的流式数据处理生态，涵盖了核心数据处理、数据同步、数据分析，包括面向流式分析的结构化流存储，以及面向流式更新和实时更新的。因此，目前我们的主要策略并非直接优化模型本身，而是希望通过将大数据与大模型技术相结合，打造智能化的数据处理系统和决策系统，从而解决实际生产中的问题。这使得在实时数据分析过程中，我们可以将文本、语音、图片等

摘要：本文整理自抖音集团数据工程师陆魏老师和流式计算工程冯向宇老师，在Flink Forward Asia 2024 流式湖仓（二）专场的分享。内容分为以下三个部分：Tips：关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料～01背景及现状抖音生活服务是抖音集团重要的业务板块，主要通过抖音直播、短视频、团购以及本地同城等流量入口，引导用户进行线上下单支付，并进而引导用户线下消费履约，最终完成线上

摘要：本文整理自京东零售技术专家张颖老师，在 Flink Forward Asia 2024 生产实践（二）专场中的分享，介绍了基于Flink构建的推荐系统数据，以及Flink智能体系带来的智能服务功能。内容分为以下六个部分：样本特征可解释指标Tips：关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料～京东推荐系统的数据体系极其复杂，从召回、模型到策略和效果评估，每个环节都需要强大的海量数据处理

在AI融合领域，阿里云通过 Spark + DLF 全模态湖仓实现文本、音频、视频等多模态数据的统一治理与AI模型训练，而 Flink + Milvus + LLM 构建的实时智能分析决策系统，则支持舆情分析、直播监控等场景的毫秒级AI决策。在企业级治理能力方面，覆盖存储、计算、开发、安全多维度，事前、事中、事后等全方位治理能力；，在支持 Paimon、Iceberg 等主流湖表格式的基础上，将存

蚂蚁实时数仓架构师马年圣，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。

本文整理自畅捷通总架构师、阿里云MVP专家郑芸老师在 Flink Forward Asia 2023 中闭门会上的分享。

12月10日，Streaming Lakehouse Meetup Online EP.2重磅回归，聚焦StarRocks与Apache Paimon深度集成，探讨Lakehouse Native数据引擎的构建。活动涵盖架构统一、多源联邦分析、性能优化及可观测性提升，助力企业打造高效实时湖仓一体平台。