湖仓与存储🔥7.0
阿里云梳理Agent时代数据基础设施全链路:OpenLake与ApsaraLakebase分工亮相
📋总体概括
阿里云以微博长文梳理Agent时代数据基础设施完整链路:采集接入层由OpenLake全模态湖仓实现一份数据多引擎平权计算;清洗转换环节推进Agent-Ready数据管线从人工构建走向Agent自主构建;存储治理层依托ApsaraLakebase湖库同源,强调数据放得下、放得起、醒得快;语义层则通过业务语义本体与知识图谱实现从记忆到知识的可控转化。文章系统展示了阿里云面向AI Agent场景重构数据栈的整体思路。
⚡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数据管线目标是从人工构建演进到Agent自主构建
- ▸ApsaraLakebase主打湖库同源,强调数据放得下、放得起、醒得快
- ▸语义层采用业务语义本体加知识图谱,实现从记忆到知识的可控转化
🔥犀利点评
把数据栈从采集到语义按Agent视角重排一遍,思路是对的——Agent要的不是又一个数据库,而是能自主调用的全链路。但「湖库同源」「平权计算」这些口号业内喊了多年,落地差异全在工程细节里。真正的分水岭是Agent自主构建管线的可靠性,而不是PPT上的链路完整性。先看开放程度和实际性能数据再下结论。
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