湖仓与存储🔥8.0
阿里云描绘Agent时代数据基础设施完整链路:OpenLake与Lakebase各司其职
📋总体概括
该微博梳理了Agent时代数据基础设施的完整链路:从采集接入的OpenLake全模态湖仓实现一份数据多引擎平权计算,到清洗转换环节由Agent-Ready数据管线实现从人工构建到Agent自主构建,再到存储治理环节ApsaraLakebase以湖库同源实现数据「放得下、放得起、醒得快」,最后到数据语义层通过业务语义本体加知识图谱,让从记忆到知识的转化可控。整体描绘了面向Agent的新一代数据栈蓝图。
⚡关键信息
- ▸OpenLake全模态湖仓支持一份数据多引擎平权计算,覆盖采集与接入环节
- ▸Agent-Ready数据管线实现数据清洗转换从人工构建到Agent自主构建的转变
- ▸ApsaraLakebase主打湖库同源,强调数据放得下、放得起、醒得快
- ▸数据语义层用业务语义本体加知识图谱,让从记忆到知识可控
🔥犀利点评
这是阿里云给Agent叙事补上数据底座的完整拼图:OpenLake管算力平权、Lakebase管湖库同源、语义本体管知识可控。亮点是把「Agent自主构建管线」写进了链路,等于把数据工程本身也Agent化。但链路图好画,落地难点在语义层——本体和知识图谱多年来都是演示容易规模化难,这步走不通,前面都是白忙。
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