在云計(jì)算蓬勃發(fā)展的十余年間，企業(yè)IT技術(shù)棧經(jīng)歷了翻天覆地的變化。特別是Docker與Kubernetes等開源工具的廣泛應(yīng)用，使得應(yīng)用程序開發(fā)掙脫了物理服務(wù)器的束縛，步入了彈性與速度的新時(shí)代。然而，云計(jì)算的崛起對(duì)數(shù)據(jù)架構(gòu)的影響遠(yuǎn)不止于此。
數(shù)據(jù)架構(gòu)的轉(zhuǎn)型之路并非一帆風(fēng)順，即便是如今看似成熟的數(shù)據(jù)架構(gòu)，仍面臨著技術(shù)債務(wù)累積、專業(yè)人才短缺等挑戰(zhàn)。同時(shí)，為了應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)需求，數(shù)據(jù)架構(gòu)需要一個(gè)能夠持續(xù)迭代更新的開源生態(tài)系統(tǒng)作為支撐。
隨著Agentic AI技術(shù)的興起，企業(yè)IT架構(gòu)再次迎來(lái)了重構(gòu)的契機(jī)。AI的融入讓業(yè)務(wù)系統(tǒng)變得更加智能與敏捷，數(shù)據(jù)層也隨之發(fā)生了顛覆性的變革。多智能體與自主AI Agent的興起，使得“實(shí)時(shí)”處理成為可能。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)的分鐘級(jí)延遲已無(wú)法滿足需求。
為了在新一輪AI驅(qū)動(dòng)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟，企業(yè)急需構(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)層需要打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的孤島狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)多語(yǔ)言兼容性、動(dòng)態(tài)模式管理與無(wú)服務(wù)器擴(kuò)展性。Apache Iceberg等開源標(biāo)準(zhǔn)正逐漸成為AI數(shù)據(jù)層的基石，它不僅解決了數(shù)據(jù)湖的碎片化問題，還通過與BigQuery等云服務(wù)的集成，為Agentic AI的即時(shí)決策提供了有力支撐。
然而，構(gòu)建AI數(shù)據(jù)層并非易事，持續(xù)運(yùn)營(yíng)才是關(guān)鍵。企業(yè)在實(shí)踐中常陷入技術(shù)完美主義、資源浪費(fèi)與安全盲區(qū)等誤區(qū)。為了避免這些問題，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)，數(shù)據(jù)血統(tǒng)追蹤與資源調(diào)度的自動(dòng)化也是提升運(yùn)營(yíng)效率的重要手段。
在人才方面，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。這一人才缺口在短期內(nèi)難以填補(bǔ)，因此，企業(yè)需要采取更加靈活的人才培養(yǎng)策略，以應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn)。
在開源與云的平衡方面，Agentic AI的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施需要“雙輪驅(qū)動(dòng)”。一方面，企業(yè)需要借助開源社區(qū)的創(chuàng)新力量，在數(shù)據(jù)格式、流處理等領(lǐng)域取得領(lǐng)先；另一方面，云原生運(yùn)營(yíng)能力的提升也是必不可少的。云服務(wù)商可以提供關(guān)鍵補(bǔ)位，通過自動(dòng)化工具管理數(shù)據(jù)血統(tǒng)、優(yōu)化資源分配，或集成代理開發(fā)平臺(tái)等，為企業(yè)提供全方位的支持。
以Google Cloud的BigQuery Iceberg集成為例，開放標(biāo)準(zhǔn)確保了企業(yè)的靈活性，而云服務(wù)則抽象了底層復(fù)雜性，讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂跇I(yè)務(wù)創(chuàng)新而非管道搭建。這種模式既避免了供應(yīng)商鎖定，又降低了“從頭構(gòu)建”的成本與風(fēng)險(xiǎn)。
在AI加速向各行各業(yè)滲透的今天，Agentic AI帶來(lái)的顛覆性影響可能超越以往任何一次技術(shù)革命。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)于想要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。
