摘要：东南亚物流巨头能者物流(NinjaVan)采用云器Lakehouse湖仓一体架构升级原有Spark+Presto开源数据平台，实现了显著性能提升和成本优化。新架构通过数据湖兼容方案免除数据搬迁，支持99%语法兼容实现平滑迁移。实际效果显示：ETL任务性能提升6倍，BI查询提速2-10倍，总成本降低三分之二。动态库存管理支持秒级资源扩容，解决了业务峰谷资源浪费问题。该方案以嵌入式升级方式实现了

摘要：数据业务正成为SaaS厂商新增长点，Salesforce DataCloud年度营收增长120%。国内厂商如探迹科技基于1.8亿企业数据构建智能销售服务，但面临数据实时性、一致性及运维管理三大挑战。新一代增量计算平台Lakehouse通过统一批流处理架构，将探迹科技数据处理成本降低18倍，解决双链路不一致问题。该平台还支持结构化与非结构化数据整合，结合大模型能力可实现智能开发运维，为SaaS

数据湖技术正经历AI驱动的第三次革命，解锁半非结构化数据处理能力。文章从技术架构演进和AI需求视角，探讨数据湖的过去、现在与未来：1）数据湖本质是统一开放的系统，已发展到湖仓一体阶段；2）存储系统转向云对象存储，表格式标准呈现多元竞争；3）AI重塑数据处理范式，推动架构向"召回驱动"转变；4）云器科技推出AI驱动数据湖解决方案，整合多模态数据。未来数据湖将更智能化，企业需关注技

Apache Iceberg C++ 0.1.0正式发布，填补了原生C++实现空白。该版本为ClickHouse、StarRocks等C++数据处理引擎和AI框架提供高效接口，消除JNI性能瓶颈。采用模块化双层架构设计（核心库+捆绑库），支持跨平台运行，遵循C++23标准。此次发布标志着Iceberg生态扩展至C++领域，为实时数据分析等高性能场景提供支持。云器科技作为项目重要贡献方，正推动开放湖

因为传统数据平台不适合高维向量的相似性搜索，图片等非结构化数据，经模型转换后的特征向量，则必须存入专门的向量数据库（如Milvus）进行索引当需要混合检索时，应用层需先在向量库中进行相似性搜索，获得候选图片ID，再返回数据平台，与主数据进行关联查询。Lakehouse 基于增量计算的一体化引擎，通过 MCP 协议 与 AI 生态工具集成，实现仅凭一句自然语言指令，就能启动数据爬取、完成数据入仓并快

【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

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