湖仓与存储🔥9.0
阿里云阐述Agent时代数据基础设施完整链路构想
📋总体概括
阿里云在微博分享其对Agent时代数据基础设施完整链路的思考,覆盖从采集接入、清洗转换、存储治理到数据语义的端到端路径:OpenLake全模态湖仓支持一份数据多引擎平权计算,Agent-Ready数据管线从人工构建走向Agent自主构建,ApsaraLakebase强调湖库同源、数据放得下放得起醒得快,并通过业务语义本体与知识图谱让数据从记忆到知识可控演进,勾勒AI Agent与数据平台融合的蓝图。
⚡关键信息
- ▸提出Agent时代数据基础设施完整链路:采集接入、清洗转换、存储治理、数据语义四层。
- ▸OpenLake全模态湖仓主打一份数据多引擎平权计算,减少多副本存储。
- ▸Agent-Ready数据管线强调从人工构建演进到Agent自主构建。
- ▸ApsaraLakebase以湖库同源为卖点:数据放得下、放得起、醒得快。
- ▸用业务语义本体加知识图谱,实现数据从记忆到知识的可控转化。
🔥犀利点评
这更像一份愿景式产品叙事而非技术突破:把湖仓、管线、语义层全部套上Agent前缀,本质是阿里云给自家云产品矩阵找的新叙事框架。湖库同源、多引擎平权都是老命题,真正的难点在Agent自主构建管线的可靠性——跑批任务错了没人兜底,目前敢让Agent自主改生产数据管线的公司寥寥。语义层和知识图谱是确实值得押注的方向,但可控性口号先行,落地验证还早。
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