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

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

AI时代的数据平台演进：从Lambda到D+A融合架构 在AI技术浪潮下，企业数据平台面临架构转型的关键抉择。当前主流Lambda架构存在存储割裂、计算冗余和管理复杂三大痛点，而AI带来的概率性计算、暗数据解锁和查询模式转变更凸显了现有架构的不足。新一代D+A（Data+AI）融合架构提出五大原则：聚焦数据投资、多模态融合、采用奖牌架构、通用增量计算和AI-Centric设计。实践表明，通过湖仓一

云器Lakehouse迎来重大更新，全面提升数据处理能力。性能方面支持分区刷新和BITMAP类型，显著提升UV统计效率；AI能力增强包括原生向量检索和多模态混合检索，简化AI应用架构；生态集成实现与Snowflake、Databricks等平台的互通。同时优化了BYOS自助配置、长时作业路由等功能，提升用户体验。未来将持续优化性能、深化AI能力并拓展生态互联。

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