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报告概述

本报告介绍了云器科技推出的新一代数据平台——云器Lakehouse。报告详细阐述了该平台的技术背景、核心设计理念、系统架构以及关键技术特点。研究对象为云器Lakehouse，覆盖其一体化引擎（Single-Engine）、湖仓架构、云原生支持、数据与AI融合等方向。报告采用技术分析和性能测试的方法，旨在展示云器Lakehouse如何通过增量计算统一流、批和交互分析，帮助企业简化数据架构、提升效率并降低成本。读者可通过本报告理解下一代数据平台的发展趋势及云器Lakehouse的解决方案价值。

报告的核心结论

新一代数据平台正朝着一体化引擎和湖仓架构演进。

报告指出，传统Lambda架构存在数据不统一、计算冗余等问题，基于Kappa架构的统一计算引擎成为趋势。云器Lakehouse通过Single-Engine统一流、批和交互分析，并基于湖仓架构实现开放存储，从而简化开发、降低拼装成本。

通用增量计算是云器Lakehouse的核心技术基石。

云器科技首创通用增量计算（GIC），只计算数据变化部分并与之前结果合并，以最小运算成本快速生成最新查询结果。GIC统一了流、批、交互三种模式，淘汰Lambda架构，性能相比Spark/Flink提升3-10倍。

云器Lakehouse在性能上显著优于主流开源引擎。

在等效计算资源下，云器Lakehouse离线批处理性能是Spark的9.51倍，即席查询性能是Trino的9.84倍，实时分析性能是Clickhouse的1.48倍。增量计算场景下，通过调节时效性可节省10-1000倍成本。

数据与AI的融合是数据平台的重要发展方向。

报告强调，集成AI/LLM能力可增强数据分析，AI也能驱动数据管理本身。云器Lakehouse通过Lakehouse Copilot、DataGPT等应用以及AI Function，支持智能问答、代码生成、向量检索等，为AI应用提供数据基座。

报告回答的关键问题

什么是通用增量计算？它如何改变数据平台？

通用增量计算（GIC）是一种只计算数据变化部分并与之前结果合并的新计算模式。它统一了流、批、交互三种模式，淘汰了Lambda架构，实现一套引擎全链路实时化。云器Lakehouse基于GIC，可在新鲜度、性能和成本之间灵活调节，显著降低冗余计算。

云器Lakehouse与Spark/Trino等开源引擎相比性能如何？

根据报告中的基准测试，在等效计算资源下，云器Lakehouse离线批处理性能是Spark的9.51倍，即席查询是Trino的9.84倍，实时分析是Clickhouse的1.48倍。增量计算场景下，通过调整时效性可节省10-1000倍成本。

云器Lakehouse如何支持AI应用？

云器Lakehouse提供AI-Ready能力：内建Lakehouse Copilot和DataGPT实现对话式分析和代码生成；通过AI Function将LLM能力引入数据处理流程；支持向量和标量检索；统一管理结构化和非结构化数据。企业可基于平台构建RAG等AI应用。

云器Lakehouse的架构有哪些特点？

云器Lakehouse采用Shared-Everything无服务器架构，存算分离、读写分离。计算层通过Virtual Cluster提供弹性资源，支持秒级伸缩和自动启停。存储层基于对象存储并分层缓存。服务层集成认证、调度、IDE、监控等组件，形成一体化开发平台。

报告中的代表性数据

9.51倍

离线批处理性能提升

测试时点，在复杂批处理任务中，云器Lakehouse相比Spark等效资源下的性能提升倍数，数据来源于报告内基准测试。

9.84倍

即席查询性能提升

测试时点，在交互式分析场景下，云器Lakehouse相比Trino的性能提升倍数。

10倍~1000倍

增量计算成本节省

测试时点，在近实时场景下，通过调节数据新鲜度（秒级至小时级），云器Lakehouse相比Flink常驻任务可节省的估算成本，取决于时效性要求。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整报告包含云器Lakehouse的技术演进趋势分析，包括一体化引擎、湖仓架构、云原生、托管化和Data+AI融合五大方向，帮助读者理解行业背景。
  • 深入介绍通用增量计算（GIC）的设计原理、实现方式及与Lambda/Kappa架构的对比，展示其如何统一流批交互并降低延迟。
  • 提供云器Lakehouse的完整系统架构图及服务层、计算层、存储层的详细说明，包含组件功能如Coordinator、Virtual Cluster、Ingest Service等。
  • 展示性能基准测试结果：离线批处理、即席查询、实时分析和增量计算四个典型负载下与Spark、Trino、Clickhouse、Flink的详细对比数据。
  • 说明开放湖仓设计，包括开放数据格式、统一元数据服务、对多种计算引擎（Trino、Spark等）的兼容，以及数据共享机制。
  • 介绍AI能力集成：Lakehouse Copilot、DataGPT、AI Function、向量检索、RAG应用等，以及如何管理结构化和非结构化数据。
  • 详述Lakehouse Studio的功能架构，包括数据开发IDE、任务调度、数据集成、运维监控等模块的技术特点。
  • 提供安全与高可用设计：多租户隔离、网络安全、访问控制、审计、数据加密、容灾恢复、服务热升级等企业级能力。
  • 列出标准接口（JDBC、Python SDK、Spark/Flink Connector等）和外部生态工具集成（BI、数据建模等），方便读者了解兼容性。
  • 总结云器Lakehouse的优势：实时化、场景扩展、多云协同、易用性和免运维，并展望未来技术创新和市场扩展方向。

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