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過去三十年,咱們的數據處理主要圍著結構化數據轉,就像只會做家常菜的廚師,突然要接手滿漢全席。
今天咱們就聊聊,下一代AI-FirstLakehouse怎么解決這些頭疼事,說白了就是怎么讓數據系統既懂存儲又懂AI,還能自己進化。
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最要命的是,老格式比如Parquet根本hold不住非結構化數據,就像用行李箱裝棉花糖,要么塞不下要么全壓碎。
去年看過Lance的技術白皮書,它搞的列存加向量索引混合架構,光圖像檢索延遲就降了七成,相當于給數據建了個帶智能導航的倉庫。
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再說說計算這頭。以前CPU一個人扛大旗,現在得讓CPU和GPU搭伙干活。
就拿直播電商舉例,CPU負責算曝光進房率、商品點擊率這些硬指標,GPU則要盯著主播的表情、彈幕的情緒,兩邊得同步開工。
聽說有頭部平臺這么干以后,實時分析延遲從秒級壓到了亞毫秒級,老板問“哪個產品因為主播笑了賣得好”,系統立馬就能答上來。
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解決了存儲和計算的問題,接下來就得看AI怎么真正融入數據系統的骨子里了。
以前向量檢索像外掛插件,用的時候才插上,現在得焊死在引擎里。
就像手機攝像頭從外置變內置,拍照才更方便。
本來想只說技術細節,但后來發現還是得說說對咱們普通人的影響。
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現在查數據不用記字段名,說“找出近三個月賣得最好的口紅”,系統自動把模糊需求轉成精確查詢。
某金融AI中臺試過,每秒三千多個Agent同時查數據,系統照樣扛得住,這在以前想都不敢想。
還有個有意思的變化是In-DatabaseAI,簡單說就是數據一進庫就自動處理成能用的智能資產。
比如直播彈幕進來,系統自動分塊、向量化,直接就能查“哪些評論在夸主播顏值”。
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Snowflake去年測過,內置AI函數比調外部API快六成,成本還降了八成,難怪現在大廠都在學這套。
搞數據的都知道,系統運維簡直是“猜盲盒”,日志幾萬行,出故障了得一行行翻。
現在不一樣了,機器自己學日志規律,某互聯網大廠用上這技術后,運維響應時間從兩小時縮到十五分鐘,工程師終于不用半夜爬起來改bug了。
更神的是Auto-MV自動加速,系統看哪些查詢慢,自己悄悄建物化視圖。
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Teradata實測過,復雜查詢速度能提5到10倍,相當于給老車換了渦輪增壓。
我一個在銀行做數據開發的同學說,現在寫SQL都省了,直接拖拖拽拽配AI函數,以前兩天的活現在兩小時搞定。
其實說到底,下一代數據平臺就像個會自己成長的助手。
你不用天天調教它,它看你用得多了,自然知道怎么幫你省事。
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數據從冷冰冰的數字,變成能主動提供洞察的“智能體”,這可能就是AI-FirstLakehouse最厲害的地方。
最后想說,技術變革從來不是憑空出現的。
非結構化數據爆炸逼著我們打破數據孤島,大模型進步讓AI真正走進數據內核,Agent交互又催生出自進化系統。
對咱們普通人來說,以后處理數據可能就像和同事聊天一樣自然,這一天應該不遠了。
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