云計(jì)算的興起，如同一場(chǎng)技術(shù)革命，徹底改變了企業(yè)IT架構(gòu)的面貌。特別是在Docker與Kubernetes等開源工具的推動(dòng)下，應(yīng)用程序開發(fā)擺脫了物理服務(wù)器的束縛，步入了彈性與效率的新時(shí)代。然而，這場(chǎng)變革并未止步于IT技術(shù)棧的革新，它對(duì)數(shù)據(jù)架構(gòu)的影響同樣深遠(yuǎn)。
數(shù)據(jù)架構(gòu)的轉(zhuǎn)型之路并非一帆風(fēng)順，而是一個(gè)持續(xù)演進(jìn)的過(guò)程。盡管當(dāng)前的數(shù)據(jù)架構(gòu)已相對(duì)成熟，但仍面臨著技術(shù)債務(wù)累積、專業(yè)人才匱乏等挑戰(zhàn)。同時(shí)，一個(gè)能夠快速迭代、充滿活力的開源生態(tài)系統(tǒng)也是不可或缺的。
隨著Agentic AI的崛起，企業(yè)IT架構(gòu)再次迎來(lái)了重構(gòu)的契機(jī)。AI技術(shù)的融入，讓業(yè)務(wù)系統(tǒng)變得更加智能與敏捷，同時(shí)也對(duì)數(shù)據(jù)層提出了顛覆性的變革要求。多智能體與自主AI Agent的興起，使得“實(shí)時(shí)”成為了可能。在毫秒級(jí)的決策時(shí)代，AI Agent需要與動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)環(huán)境進(jìn)行即時(shí)交互，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)架構(gòu)的延遲已無(wú)法滿足這一需求。
為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)亟需構(gòu)建一個(gè)專為速度、規(guī)模與跨職能協(xié)作設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)層。這一數(shù)據(jù)層需要支持多Agent的協(xié)作，打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的孤島狀態(tài)。機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、開發(fā)者、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)以及自動(dòng)代理本身，都需要能夠?qū)崟r(shí)訪問(wèn)數(shù)據(jù)，這就要求數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施具備多語(yǔ)言兼容性、動(dòng)態(tài)模式管理以及無(wú)服務(wù)器擴(kuò)展性等核心能力。
Apache Iceberg等開源標(biāo)準(zhǔn)的出現(xiàn)，正在成為AI數(shù)據(jù)層的基石。它不僅解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖的碎片化問(wèn)題，還通過(guò)與BigQuery等云服務(wù)的集成，實(shí)現(xiàn)了開放格式與實(shí)時(shí)元數(shù)據(jù)的結(jié)合，為Agentic AI的即時(shí)決策提供了有力支撐。Kubernetes在云應(yīng)用部署與管理方面的成功，為Iceberg在數(shù)據(jù)層的應(yīng)用提供了有益的借鑒。
然而，構(gòu)建AI數(shù)據(jù)層的難點(diǎn)并不在于技術(shù)選型，而在于持續(xù)運(yùn)營(yíng)。企業(yè)在實(shí)踐中常陷入技術(shù)完美主義、資源浪費(fèi)以及安全盲區(qū)等誤區(qū)。為了突破這些障礙，企業(yè)需要簡(jiǎn)化協(xié)作流程，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)工程師、ML團(tuán)隊(duì)與AI Agent在同一平臺(tái)上的無(wú)縫交互。同時(shí)，自動(dòng)化數(shù)據(jù)血統(tǒng)追蹤與資源調(diào)度也是提升運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵。
與數(shù)據(jù)工程相比，人才缺口問(wèn)題更為復(fù)雜。Agentic AI的興起加劇了對(duì)實(shí)時(shí)系統(tǒng)工程人才的需求。企業(yè)不僅需要數(shù)據(jù)工程師，更需要能夠設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)協(xié)作平臺(tái)、平衡治理與靈活性、并確保毫秒級(jí)響應(yīng)的架構(gòu)師。這一人才的短缺，在短期內(nèi)難以得到有效緩解。
為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，企業(yè)需要采取開源與云相結(jié)合的平衡策略。一方面，通過(guò)開源創(chuàng)新推動(dòng)數(shù)據(jù)格式、流處理等領(lǐng)域的發(fā)展；另一方面，利用云原生運(yùn)營(yíng)能力的提升，借助自動(dòng)化工具管理數(shù)據(jù)血統(tǒng)、優(yōu)化資源分配等。以Google Cloud的BigQuery Iceberg集成為例，開放標(biāo)準(zhǔn)確保了靈活性，而云服務(wù)則簡(jiǎn)化了底層復(fù)雜性，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂跇I(yè)務(wù)創(chuàng)新。
在AI技術(shù)加速向各行各業(yè)滲透的背景下，Agentic AI帶來(lái)的顛覆性影響不容忽視。當(dāng)AI Agent成為市場(chǎng)交互的核心，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互成為競(jìng)爭(zhēng)門檻時(shí)，那些仍依賴遺留系統(tǒng)或碎片化管道的企業(yè)將面臨被邊緣化的風(fēng)險(xiǎn)。因此，對(duì)于希望擁抱智能變革的企業(yè)來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在正是重構(gòu)數(shù)據(jù)架構(gòu)、提升競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵時(shí)刻。
