【摘要】OpenLakehouseMiniSummit闭门会议聚集了ApacheSpark、DeltaLake等开源项目核心开发者，围绕数据架构未来展开深度讨论。会议重点探讨了IcebergV3的技术突破：通过跨社区协作实现DeltaLake、Parquet与Spark的深度互操作性，包括删除向量标准化、行级血缘兼容等创新。云器科技分享了参与Variant和地理空间类型标准制定的实践经验，强调开放

再到Lakeflow和Lake bridge在数据集成和迁移⽅⾯的突破，以及Lake base在传统数据库领域的拓展，Databricks正致⼒于构建⼀个统⼀、开放、智能的数据与AI平台。而且即使部署成功，缺乏统一的评估和优化机制，导致AI应用的效果难以持续改进。Databricks Data+AI Summit 2025于6月9-12日在旧金山举行，作为数据和AI领域的年度重要会议，吸引了超过2

再到Lakeflow和Lake bridge在数据集成和迁移⽅⾯的突破，以及Lake base在传统数据库领域的拓展，Databricks正致⼒于构建⼀个统⼀、开放、智能的数据与AI平台。而且即使部署成功，缺乏统一的评估和优化机制，导致AI应用的效果难以持续改进。Databricks Data+AI Summit 2025于6月9-12日在旧金山举行，作为数据和AI领域的年度重要会议，吸引了超过2

摘要：云器科技CTO关涛指出传统Lambda架构存在成本高、复杂度大、数据一致性差等问题，提出"通用增量计算（GIC）"作为解决方案。该技术通过单引擎实现流批处理一体化，已在长安汽车、小红书等案例中实现成本降低75-80%、响应时间缩短至分钟级等显著效果。关涛认为大数据技术正从组合期迈向一体化阶段，增量计算将成为第四代计算范式，不仅能解决当前实时与成本的矛盾，还将为AI时代的数

本文探讨了AI时代数据架构面临的"不可能三角"挑战（效率、实时性、性能），提出以通用增量计算(GIC)为核心的新一代数据引擎解决方案。GIC通过统一计算范式，将增量概念系统化引入关系代数，实现批处理、流计算和交互查询的统一。文章详细阐述了GIC原理、关键技术及在小红书案例中的实践效果，展示了资源、开发和存储成本均降低2/3的显著优势。GIC技术为AI时代提供了统一高效的数据底座

云器Lakehouse与N8N通过MCP协议实现深度集成，构建AI自动化数据分析工作流：用户用自然语言提问→AI生成调用→N8N编排流程→Lakehouse高效执行→AI反馈结果。该方案突破传统插件模式，实现认知层-编排层-执行层全链路自动化，显著降低技术门槛。实测表明，系统可流畅完成环境查询、切换等操作，响应时效达秒级，推动数据分析从"技术驱动"向"业务驱动&quo

小红书数据架构演进历程：从1.0的ClickHouse即席分析到4.0的增量计算架构，实现三大突破。在300PB数据规模下，新一代架构通过通用增量计算替代Lambda架构，降低1/3复杂度与资源成本，开发效率提升3倍。核心创新包括动态表技术统一流批处理、智能Z-Order优化查询性能10倍、非结构化数据高效分析等，支撑社区/电商/算法等核心业务场景，使分钟级数据处理成本与T+1离线计算持平，为AI

摘要：在外滩大会"Gen-AI时代下DataInfra重构与机遇"圆桌中，专家指出AI时代数据基础设施面临三大变革：从结构化到非结构化数据处理（90%数据）、计算范式从SQL转向智能检索、使用方式从专业工具转向自然语言交互。新一代Lakehouse架构需具备双引擎协同、非结构化存储和智能检索能力。平台方应构建"数据神经中枢"，实现元数据统一管理与可插拔引擎。

云器Lakehouse与Dify集成实现一站式AI开发解决方案。传统方案需分别配置存储、向量检索等多套系统，存在配置复杂、数据一致性难保障、混合检索性能差等问题。云器Lakehouse通过统一平台整合存储、向量检索和计算能力，提供单Provider配置、自动数据同步和一体化混合检索。该方案显著降低系统复杂度，提升性能表现（TPC-H测试性能达Trino的9.84倍），并具备多云兼容特性。这种集成模

云器Lakehouse与N8N通过MCP协议实现深度集成，构建AI自动化数据分析工作流：用户用自然语言提问→AI生成调用→N8N编排流程→Lakehouse高效执行→AI反馈结果。该方案突破传统插件模式，实现认知层-编排层-执行层全链路自动化，显著降低技术门槛。实测表明，系统可流畅完成环境查询、切换等操作，响应时效达秒级，推动数据分析从"技术驱动"向"业务驱动&quo