重塑数据根基： Data+AI 多模态数据湖实战

主要观点总结

本文主要介绍了四篇关于腾讯云基于 Iceberg 的批流一体实践、治理即服务、Apache Gravitino 统一元数据之统一血缘、Big AI DATA时代下小红书数据架构的演进以及重塑数据根基的多模态数据湖实战等文章的内容。通过识别二维码，读者可以获取这些文章的电子书。

关键观点总结

关键观点1: 腾讯云基于 Iceberg 的批流一体实践

本文基于腾讯云在Apache Iceberg项目上的实践，探讨了构建湖仓一体架构中面临的批流数据统一处理挑战，包括高效支持实时更新、删除操作以及优化读写性能。提出了一套基于TC-Iceberg的扩展方案，通过引入base store与change store的双存储结构来平衡读写放大问题。

关键观点2: 治理即服务：腾讯游戏数据治理的AI范式跃迁

文章未给出具体细节。

关键观点3: Apache Gravitino 统一元数据之统一血缘

本文探讨了在多云与AI技术快速发展的背景下，企业数据治理面临的核心挑战，并提出基于Apache Gravitino构建统一元数据管理与数据血缘追踪的技术方案。重点分析了如何通过整合OpenLineage标准化采集框架与Gravitino的统一元数据模型，实现跨异构数据源的血缘关系映射与字段级血缘追溯。

关键观点4: Big AI DATA时代下，小红书数据架构的演进

本文分享了小红书在Big AI Data时代下数据架构的演进历程，重点阐述了如何通过采用通用增量计算模式替代原有Lambda架构，解决资源成本、开发效率及数据时效性难题。介绍了基于Lakehouse的一体化技术路径，通过统一存储（Iceberg）与计算（增量计算引擎）实现流批处理融合。

关键观点5: 重塑数据根基： Data+AI 多模态数据湖实战

本文针对企业非结构化数据处理需求激增与大模型时代多模态数据治理的挑战，深入探讨了构建高效数据根基的技术路径。系统性地介绍了火山引擎多模态数据湖解决方案，包括核心功能和实践场景。