人工智能(AI)的兴起重塑了企业对数据的认知。AI智能体、机器学习模型和现代分析技术都依赖于对高质量、受良好治理的数据的及时访问。正因如此，Lakehouse架构变得至关重要——它将数据湖的灵活性与可扩展性，与数据仓库的可靠性及治理能力完美融合。这种架构不仅降低成本，更能确保AI工具在企业级数据上实现无缝且受控的运行。
随着越来越多的组织采用 Lakehouse架构，Apache Iceberg已成为现代Lakehouse核心的开放表格式。Iceberg为跨引擎的数据存储提供了统一、可扩展且互操作的基础。
正如《Apache IcebergLakehouse架构设计》(Manning出版社，2025年)所述，实践者应遵循五大核心原则设计实施基于Iceberg的Lakehouse，从而清晰而自信地开启Lakehouse之旅：
1、开展架构审计
在选型工具或构建管道前，首要关键步骤是明确起点——即进行架构审计。首先召集数据工程师、分析师、业务用户及合规团队等利益相关者，全面梳理当前数据使用现状。需重点探讨：
数据访问与分析环节的最大瓶颈何在?
必须满足哪些治理或合规要求?
当前跨业务单元数据共享机制及其局限性?
整合这些认知后，企业可制定需求文档，完整记录组织的功能性与非功能性需求。该文档将成为设计过程中的指南针，确保团队聚焦解决核心问题，而非追逐供应商展示的每项新功能。
2、构建本地原型
需求明确后，下一步需在安全的本地环境中进行实验。例如借助以下开源技术/能力，在笔记本电脑上实现原型构建轻而易举：
Dremio社区版或Trino开源版用于数据查询与联合处理。
MinIO提供兼容S3的对象存储。
Project Nessie实现数据即代码的目录功能。
Apache Iceberg本身作为基础表格式。
通过在笔记本电脑或小型开发环境中搭建模拟Lakehouse，数据工程师能直观掌握各组件的协同机制。这有助于他们在制定大规模架构决策前，了解数据从采集、治理到分析的全流程。这些实践经验将在原型开发阶段发挥重要作用，当需要扩展时，既能增强信心又能明确方向。
3、依据需求评估供应商
在供应商评估阶段，企业容易被炫目的演示和营销话术所迷惑。供应商往往突出自身平台优势，但这些优势未必契合组织实际需求。
此时需求文档便显得至关重要。与其让供应商主导讨论，不如让前期定义的需求成为认知过滤器。要求各供应商具体展示如何满足已明确的需求(如治理能力、成本效益或AI就绪性)，而非泛泛展示功能清单。
这种方法不仅节省时间，更能确保企业构建的Lakehouse架构真正解决自身问题，而非为他人优先级服务。请谨记：理想供应商并非功能清单最长的那个，而是其能力与架构审计中发现的需求最契合的那个。
4、掌握元数据表
Apache Iceberg不仅提供可扩展表，其元数据表更能深度洞察企业数据状态。这些表包含快照历史、文件清单、分区统计等信息。掌握元数据表的查询与解读能力后，数据专业人员可实现：
监控表健康状况并早期发现问题。
精准判断何时需要执行压缩、聚簇或清理任务。
用基于实时状况的智能事件驱动维护，取代僵化的固定维护计划。
例如，企业不必每晚午夜执行文件压缩，而是可通过元数据表在小文件累积超出阈值时触发压缩。这种自适应优化既能控制成本，又能保持稳定的高性能。掌握Iceberg元数据是高效运营Lakehouse的关键手段之一，可将常规维护转化为更智能的数据驱动流程。
5、为企业布局Polaris未来
数据Lakehouse目录(或元数据目录)是任何ILakehouse的基石，它决定了跨引擎表的组织、治理与访问方式。如今众多供应商已开始采用或集成基于Iceberg REST协议的开源目录Apache Polaris。
众多供应商已发布基于Polaris的目录产品，更多厂商紧随其后。这一趋势表明Polaris正稳步成为Iceberg架构的行业标准目录。这意味着：若采用自主管理模式，部署Polaris可确保未来互操作性;若倾向托管解决方案，则需选择已提供Polaris目录的供应商。
通过将Lakehouse目录策略与Polaris对齐，不仅能解决当前挑战，更能为互操作性与跨引擎一致性成为常态的生态系统做好准备。这种前瞻性将确保您的架构在Iceberg生态成熟时实现优雅扩展。
没时间读全文?重点在此…
构建现代Lakehouse不仅关乎技术，更需要周密的设计、规划与执行。Apache Iceberg为打造可扩展、受管控且互通的Lakehouse奠定基础，但成功与否取决于组织如何规划实施路径。关键考量包括：
通过架构审计确立设计根基，精准契合实际业务需求。
在扩展前进行本地原型测试，建立直觉认知与实施信心。
依据需求而非营销宣传评估供应商。
利用Iceberg元数据表实现智能维护与优化。
通过与Polaris对齐确保目录策略的前瞻性。
这五大要点仅揭示了构建Lakehouse的冰山一角，在AI时代脱颖而出的组织，必将视数据为战略资产，确保其可访问性、可治理性，并为人类与机器智能进行双重优化。以Apache Iceberg为核心构建Lakehouse架构，辅以周密的设计，企业更能直面挑战。
作者Alex Merced现任Dremio开发者关系主管。
