Google Cloud AI Lakehouse如何构建企业数据未来

以下文章来源于谷歌云服务，作者 Google Cloud

陆锋

Google Cloud 亚太区数据分析架构师

在 AI 时代，数据是引擎，但对大多数企业而言，这个引擎正被数据孤岛、复杂的工具链和缓慢的洞察周期所拖累。数据工程师在繁琐的 ETL 中筋疲力尽，数据科学家因数据准备不足而束手无策，业务团队则因报表延迟而错失良机。这使得 AI 计划往往雷声大雨点小，难以规模化。正如一句老话所说，"你无法在一个破碎的数据地基上，构建一个可靠的 AI 未来。"

为了应对这一挑战，Google Cloud 推出了下一代 AI Lakehouse 解决方案。它不仅仅是一个数据仓库或数据湖的简单组合，而是一个专为 AI 时代设计的，集开放性、高性能、统一治理和原生智能于一体的综合数据平台。本文将深入探讨 Google Cloud AI Lakehouse 的核心理念、关键组件及其如何帮助企业将数据雄心转化为业务现实。

核心理念: 一个为 AI 而生的开放式数据湖仓 (Open Data Lakehouse)

传统的分析架构往往在数据仓库 (用于结构化数据分析) 和数据湖 (用于存储海量原始数据) 之间形成壁垒。这种分离导致了数据冗余、治理复杂和分析效率低下，严重阻碍了 AI 应用的开发。当数据被锁在特定的格式或工具中时，团队协作变得困难，创新也因此受到束缚。

Google Cloud 的 AI Lakehouse 旨在彻底打破这些壁垒，其核心理念根植于三大支柱：

●打破数据边界:无论数据存储在 BigQuery 原生存储中，还是以 Apache Iceberg 等开放格式存在于 Google Cloud Storage (GCS) 上，都能通过统一的平台进行访问和管理，无需数据迁移或复制。这意味着数据可以 "原地" 被分析，从而形成一个无摩擦的协作环境和企业级的单一事实来源。

●激活数据全部潜力:提供无与伦比的性能，让企业能够无限制地进行分析、运营和创新。这不仅关乎查询速度，更关乎处理海量多模态数据 (文本、图片、音视频) 并从中实时提取价值的能力，从而驱动更智能的业务决策。

●普及 AI 驱动的洞察:将 Gemini 等前沿 AI 模型深度集成到数据生命周期的每个环节，让从数据工程师到业务用户的每个人都能轻松使用 AI。目标是让 AI 像 SQL 一样，成为数据工作者触手可及的基础能力，将他们的工作从 "做什么" 提升到 "为什么做"。

架构概览: 统一与开放的完美结合

Google Cloud AI Lakehouse 的架构设计巧妙地将各个功能层协同起来，充分体现了其开放性和统一性。

Google Cloud AI Lakehouse 架构图

●存储层 (Storage):底层由BigQuery Native Storage和基于 GCS 的Iceberg Native Cloud Storage构成，支持托管和自管理的开放格式，为数据提供了灵活且经济高效的存储选项。

●统一管理层 (Unified Management):BigLake是整个架构的核心，它作为一个统一的控制平面，允许用户以一致的方式管理和访问所有数据，无论其物理位置或格式如何。

●多引擎处理层 (Multi-Engine Processing)平台支持多样化的计算引擎，包括BigQuery SQL、Google Cloud Serverless for Apache Spark(搭载革命性的Lightning Engine)、Dataproc和AlloyDB SQL，确保用户可以使用最适合其工作负载的工具。

●统一治理层 (Unified Governance):Dataplex Universal Catalog为从数据到 AI 模型的整个生命周期提供全面的治理能力，确保数据的可信、安全和合规。

●体验层 (Experience):面向不同角色提供丰富的工具，包括BigQuery Notebook、Vertex AI Workbench、Looker以及创新的Data Agents，极大地提升了数据团队的生产力。

这些层次的无缝集成，确保了数据在整个平台内能够自由、安全、高效地流动，为上层 AI 应用提供了坚实可靠的保障。

三大核心引擎: 解锁极致性能、原生智能与无限开放性

BigLake: 数据湖仓的 "通用护照"

BigLake 是实现开放式湖仓的关键。您可以把它想象成一本数据的 "通用护照"，让数据可以在不同的计算引擎 (国家) 之间自由穿行，而无需繁琐的数据复制和 ETL (签证) 流程。它创建了一个虚拟层，将 BigQuery 强大的企业级功能 (如精细的权限控制、高性能查询和 AI/ML 集) 扩展到 GCS 上的开放数据格式 (如 Iceberg、Delta Lake、Parquet)。这意味着：

●真正的互操作性:数据只需存储一次，就可以被 BigQuery、Spark、Trino 等多种引擎无缝访问和分析。这不仅节省了大量的存储成本，也杜绝了因数据副本不一致而导致的分析错误。

●一致的治理:通过与 Dataplex 的集成，所有访问请求都遵循统一的安全和治理策略。无论您使用哪种工具，数据的访问权限和审计日志都集中管理，大大简化了合规工作。

● 避免厂商锁定:企业可以自由选择最适合的工具，同时保留对数据的完全控制权。您的数据以开放格式存储，未来可以轻松接入任何支持这些格式的新技术，确保了技术栈的灵活性和未来发展的可持续性。

BigQuery: 不仅仅是数据仓库，更是 AI 平台

作为 Google Cloud 数据战略的核心，BigQuery 已经进化为一个集分析与 AI 于一体的超级平台。

●内置 AI，而非 "外挂":

○BigQuery ML:允许用户使用简单的 SQL 语句直接在 BigQuery 中训练和部署预测性和生成式 AI 模型。例如，营销团队无需数据科学家的帮助，仅用几行 SQL 就能构建一个客户流失预测模型。

○多模态向量搜索 (Vector Search):支持对文本、图像等非结构化数据的向量嵌入进行高效的相似性搜索，是构建高级 RAG (检索增强生成) 应用的基础。这使得您可以构建能够理解产品手册、客户评论甚至设计图纸的智能客服或搜索应用。

○AI Query Engine (预览版):由 Gemini 驱动，让用户可以在 SQL 查询中使用自然语言来处理和分析多模态数据，例如直接提问 "这张广告图片中包含了哪些产品？" 或者 "总结一下上个季度所有关于 '电池续航' 的负面客户评论"。

●为性能而生的多引擎架构:

○BigQuery Advanced Runtime:通过先进的运行时优化，能够在无需用户干预的情况下，将复杂分析查询的性能提升高达 200 倍。

○Serverless Spark with Lightning Engine:Google Cloud 的下一代 Spark 性能引擎Lightning Engine，通过向量化查询执行和智能缓存，实现了比开源 Apache Spark 快4.3 倍的惊人性能，同时显著降低了资源消耗。这不仅仅是速度的提升，更意味着过去需要数小时才能完成的复杂分析任务，现在可以在几分钟内完成，从而极大地加速了从数据到决策的周期。

Dataplex: 从 "数据治理" 到 "AI 治理"

随着 AI 模型的广泛应用，治理的范畴也从传统的数据表扩展到了 AI 特征、模型和 Notebook。Dataplex Universal Catalog 正是为应对这一 "治理危机" 而生，它将治理从被动的 "规则手册" 转变为主动的 "智能向导"。

●通用性 (Universal):自动发现和编目 Google Cloud 内外的所有数据和 AI 资产，包括基于 Iceberg 的开放湖仓，消除治理盲点。

●AI 赋能 (AI-powered):利用 AI 自动生成元数据 (如表和列的描述)、提供自然语言搜索能力 (例如，搜索 "显示中国地区包含 PII 的客户表")，并主动推荐数据洞察。

●智能化 (Intelligent):Dataplex 不仅仅是元数据的存储库，它通过构建一个 "知识引擎" (Knowledge Engine)，分析查询历史、元数据和数据剖析结果，自动推断数据间的关系和业务语义。这为 AI Agent 提供了可靠的上下文，确保其生成的结果既准确又可信。

Agentic AI: 开启数据交互的新纪元

为了进一步解放数据团队的生产力，并让数据洞察惠及企业中的每一个人，Google Cloud 引入了 "Agentic AI" 的理念，推出了一系列Data Agents。您可以将这些智能体想象成一个为您每个数据角色配备的 "智能副驾" 或 "数字专家团队"。他们不是简单地执行命令，而是能理解您的意图，主动协作并自动化完成整个数据生命周期中的复杂工作。

这些强大 Agent 的背后，是 Dataplex 中一个关键的大脑——知识引擎 (Knowledge Engine)。这是 Dataplex Universal Catalog 中的一个核心模块，其根本任务是将静态的元数据记录，转变为一个动态的、具备上下文感知的 "知识网络" (living, context-aware knowledge fabric)。

它不再是被动地存储元数据，而是主动地分析和连接来自整个 Google Cloud 数据与 AI 技术栈的信号。它所 "消化" 的输入包括：

●来自Data Profile的模式分布和统计数据。

●来自Data Quality的有效性和新鲜度结果。

●来自Business Glossary的企业术语定义。

●以及数据血缘 (Lineage)、查询日志 (Usage histories)和元数据注解。

知识引擎将来自BigQuery、Spanner、AlloyDB、Cloud SQL、Vertex AI 和 Looker的信息编织在一起，构建了一个覆盖从事务型数据库到分析型仓库，再到 AI 模型的全景图。

最终，它构建出一个动态的企业 "知识图谱"。这使 Dataplex 从一个静态的资产注册表 (static registry)进化为一个动态的关系构建者 (dynamic relationship builder)。这个知识图谱的核心目的，就是为 Agentic AI 提供必要的 "锚定" 上下文 (grounding context)。

知识引擎通过以下方式，将 Data Agents 从 "工具" 提升为 "伙伴":

●提供准确的上下文:当 Agent 接收到一个模糊的请求，如 "分析上季度的客户流失情况" 时，知识引擎会提供必要的上下文: 它知道哪些表是 "客户主数据"，哪个字段代表 "最后活跃日期"，以及业务上如何定义 "流失"。这为 Agent 的行动提供了坚实的基础，有效避免了 AI 模型常见的 "幻觉" 问题，确保其响应是基于事实的。

●实现复杂的推理:基于知识图谱，Agent 能够理解并执行跨领域、多步骤的复杂任务。例如，用户可以提出 "找出在最近一次营销活动中，对高利润产品反应最积极的客户群体，并分析他们的共同特征"，Agent 能够自主地关联营销、销售和产品数据，完成这一系列复杂的分析。

●确保内置的安全性与合规性:由于知识引擎本身就是 Dataplex 治理框架的一部分，它对所有数据安全策略 (如 IAM 策略、PII 标识) 都有全面的认知。因此，当一个业务分析师尝试查询包含敏感客户信息的字段时，即使他没有明确意识到，Agent 也会在生成结果前自动应用数据脱敏规则，只展示聚合后的、符合隐私政策的数据。这实现了安全于无形，让数据民主化与合规性并行不悖。

有了知识引擎的加持，Data Agents 才能真正发挥其潜力：

●Data Engineering Agent:过去，数据工程师可能需要几天时间编写和调试复杂的 Spark 作业。现在，他们只需告诉 Agent: "将 Salesforce 的客户数据和 SAP 的订单数据进行合并，按季度聚合销售额，并将结果加载到 BigQuery 的 'quarterly_sales' 表中"，Agent 就能自动生成、优化并执行整个数据管道。

●Data Science Agent:数据科学家不再需要手动进行繁琐的探索性数据分析 (EDA) 和特征工程。他们可以指示 Agent: "针对这份客户数据，进行 EDA 分析，找出与客户流失最相关的特征，并构建一个初步的预测模型"，Agent 将自动完成数据可视化、特征选择和模型训练，并返回一份详尽的报告。

●Conversational Analytics Agent:业务用户能以对话的方式探索数据、获取洞察、进行根本原因分析甚至预测未来趋势，真正实现数据的全民化。例如，销售总监可以直接在聊天界面中提问: "对比上个季度，我们哪个产品的销售额增长最快？根本原因是什么？"Agent 会自动查询数据、分析趋势并给出基于数据的合理解释。

这些植根于可信知识的 Agent，标志着人与数据交互方式的一次革命性飞跃。

结论: 构建面向未来的数据战略

Google Cloud AI Lakehouse 提供了一个清晰的蓝图，帮助企业应对 AI 时代的复杂数据挑战。它通过一个统一、开放、智能和 Agentic的平台，不仅解决了当前的数据孤岛和治理难题，更为未来的创新奠定了坚实的基础。

在这个 AI 决定未来的时代，您的数据战略就是您的 AI 战略。选择正确的平台，将不再是让数据服务于工具，而是让智能服务于业务的每一个角落。选择 Google Cloud AI Lakehouse，意味着您选择的不仅是一个解决当下数据问题的平台，更是一个能够与您的 AI 雄心共同成长、不断进化的智能基础。它将帮助您在 AI 时代，始终领先一步。与其让数据复杂性定义您的业务边界，不如让 Google Cloud AI Lakehouse 成为您创新的起点。是时候打破壁垒，拥抱智能，与我们一起构建您的 AI 未来。