Корпоративные озера-хранилища данных (data lakehouse) эволюционируют. Изначально предназначенные в первую очередь для консолидации данных для аналитики, сегодня озера-хранилища данных стали операционной основой для агентного искусственного интеллекта, предоставляя надежные, управляемые и данные реального времени, необходимые интеллектуальным агентам для рассуждений и действий, пишет в корпоративном блоге Ноэль Юханна, вице-президент и главный аналитик Forrester.

По мере того, как ИИ переходит от генерации инсайтов к выполнению бизнес-процессов, организациям необходимо переосмыслить ожидания от своей lakehouse-платформы. Эта эволюция переопределяет оценку поставщиков, приоритизируя готовность к ИИ, доверие, открытость и операционный интеллект, а не производительность хранения и запросов.

Чтобы помочь организациям справиться с этим сдвигом, в отчете «Forrester Wave: Data Lakehouses, Q3 2026» представлена оценка 14 ведущих поставщиков lakehouse. Она отражает меняющуюся роль озер-хранилищ в эпоху ИИ и определяет возможности, которые будут отличать платформы, способные поддерживать агентный ИИ корпоративного масштаба. Хотя традиционные возможности управления данными остаются важными, в отчете ясно показано, что готовые к будущему озера-хранилища должны также служить исполнительным уровнем для приложений, управляемых ИИ.

Ключевые выводы из отчета заключаются в следующем:

• Lakehouse становится исполнительным уровнем для агентного ИИ. Озеро-хранилище больше не ограничивается хранением и предоставлением данных для аналитики. Кроме этого оно должно постоянно предоставлять надежный, управляемый контекст реального времени, который агенты ИИ могут использовать для рассуждений, принятия решений и действий. Этот сдвиг коренным образом меняет подход организаций к оценке поставщиков. Вместо того чтобы отдавать приоритет только возможностям хранения, покупатели должны оценивать, насколько эффективно озеро-хранилище данных поддерживает ИИ-нативные рабочие нагрузки, операции в режиме реального времени и интеграцию с корпоративными экосистемами ИИ.
• Доверие является основой готового к ИИ озера-хранилища данных. Поскольку агенты ИИ все чаще принимают автономные решения, недостатки в качестве, управлении, отслеживании происхождения или безопасности данных становятся рисками выполнения, а не аналитическими ограничениями. Организациям следует отдавать приоритет lakehouse-платформам, которые включают в себя управление данными, автоматическое отслеживание их происхождения, детальный контроль доступа, непрерывный мониторинг качества данных и обеспечение соблюдения политик в качестве основных возможностей платформы.
• Открытые архитектуры имеют решающее значение для долгосрочного успеха ИИ. ИИ быстро развивается, требуя от организаций интеграции множества моделей, фреймворков оркестрации, облачных сред и сервисов данных. Озера-хранилища, построенные на основе открытых форматов таблиц, совместимых стандартов метаданных, расширяемых API и обмена данными без копирования, обеспечивают необходимую гибкость для адаптации, одновременно снижая зависимость от поставщика. При оценке поставщиков следует учитывать совместимость экосистем и архитектурную открытость как стратегические отличительные черты, а не как дополнительные функции.
• Обеспечение использования ИИ является новым конкурентным преимуществом lakehouse-платформ. Хранение данных, масштабируемость и производительность запросов уже стали обязательными условиями. Сегодня отличительными чертами озер-хранилищ являются предоставление контекста реального времени, семантический интеллект, нативные векторные возможности и готовые к использованию ИИ сервисы данных, которые позволяют автономным агентам извлекать, анализировать и действовать на основе корпоративных данных. Организациям следует оценивать поставщиков на основе того, насколько эффективно их платформы поддерживают ИИ, поскольку эта возможность будет определять ценность для предприятий и конкурентное преимущество следующего поколения платформ данных.

Фонд Apache Software Foundation (ASF), глобальный центр разработки ПО с открытым исходным кодом, объявил о том, что Apache Fluss стал проектом верхнего уровня (TLP).

Apache Fluss — это опенсорсная система потокового хранения для аналитики реального времени и ИИ. Она предоставляет уровень данных реального времени для lakehouse, объединяя потоковые данные, постоянно обновляемые таблицы и исторические данные lakehouse посредством общей абстракции таблиц. Fluss интегрируется с вычислительными движками, включая Apache Flink и Apache Spark, а также с открытыми lakehouse-форматами, включая Apache Paimon, Apache Iceberg, Apache Hudi и Lance.

«Архитектура Lakestream от Fluss объединяет потоки данных с данными lakehouse, обеспечивая lakehouse возможности режима реального времени и одновременно сокращая дублирование данных и сложность конвейера обработки. Она доказала свою эффективность в масштабе основных производственных нагрузок электронной коммерции Alibaba, Это побудило нас открыть исходный код и передать Fluss в ASF. Я надеюсь, что Fluss станет открытой основой данных для озер-хранилищ реального времени и будет способствовать развитию аналитики и ИИ в открытой экосистеме данных», — сказал Фэн Ван, руководитель Open Data Platform в Alibaba Cloud.