数据湖

执行摘要 本报告从存储管理视角对自动驾驶大数据、多模态数据湖、Agent Infra Memory管理三个领域进行深度融合分析。核心发现是：三个领域本质上都在解决同一类问题——如何在容量、延迟、成本之间取得平衡的分层存储管理问题。 一、存储管理视角的通用抽象 1.1 核心抽象模型：存储器山 (Memory Mountain) 三个领域都可以用经典的"存储器山"模型来统一描述： 访问延迟 ▲ │ ┌─────────┐ <1ms │ │ 寄存器/ │ Context Window │ │ 工作记忆 │ (Working Memory) │ └─────────┘ 1-100ms │ ┌─────────┐ │ │ 缓存/ │ Session Buffer │ │ 短期记忆 │ (Short-term Memory) │ └─────────┘ 100ms-1s │ ┌─────────┐ │ │ 内存/ │ Vector DB + │ │ 中期记忆 │ Structured Store │ └─────────┘ 1s-10s │ ┌─────────┐ │ │ 磁盘/ │ Object Storage │ │ 长期记忆 │ (Long-term Memory) │ └─────────┘ >10s │ ┌─────────┐ │ │ 归档/ │ Cold Archive │ │ 永久存储 │ (Permanent Storage) │ └─────────┘ └──────────────────► 存储容量 1.2 数据/信息的层次化组织对比 维度 自动驾驶大数据 多模态数据湖 Agent Memory管理 L0: 实时流 CAN/DDS Topic流 实时摄入流 Context Window (4K-128K tokens) L1: 热数据 最近采集的ROS bag 热数据缓存 Session Buffer (10-100 messages) L2: 温数据 转换后的Parquet 温数据SSD缓存 Vector Memory + Structured Memory L3: 冷数据 OSS对象存储 对象存储(S3/OSS) 长期记忆存储 L4: 归档 冷归档存储 归档存储 永久知识库 二、分层存储模型的对比映射 2.1 “存储器山"模型的三域映射 +------------------------------------------------------------------+ | 存储器山模型 - 三域对比映射 | +--------------+------------------+------------------+---------------------------+ | 层级 | 自动驾驶大数据 | 多模态数据湖 | Agent Memory | +--------------+------------------+------------------+---------------------------+ | L0: 寄存器级 | Context Window | In-Memory Cache | Context Window (4K-128K) | | L1: 缓存级 | PolarFS Cache | L1 Memory Cache | Session Buffer | | L2: 内存级 | DataFusion | L2 SSD Cache | Vector DB + | | L3: 磁盘级 | OSS对象存储 | S3/OSS对象存储 | Long-term Memory Store | | L4: 归档级 | 冷归档存储 | Archive Storage | Permanent Knowledge Base | +--------------+------------------+------------------+---------------------------+ 2.2 层次之间的对应关系发现 关键发现：三个领域的层次结构高度同构 ...

执行摘要 本报告对多模态数据湖领域进行系统性深度调研，涵盖架构设计、存储格式、查询优化、数据治理及业界实践等核心维度。随着AI原生时代的到来，数据湖正经历从结构化分析向多模态AI就绪架构的根本性演进。 一、多模态数据湖架构 1.1 现代多模态数据湖核心架构组件 现代多模态数据湖采用分层解耦架构，各层职责明确： 访问层 (Jupyter/BI工具/ML框架/Agent接口) ↓ 计算层 (Spark/Flink/Trino/DuckDB/PyTorch/Ray) ↓ 表格式层 (Delta Lake/Iceberg/Hudi/Paimon) ↓ 存储格式层 (Parquet/Lance/ORC/Arrow) ↓ 对象存储层 (S3/GCS/Azure Blob/OSS) 核心组件解析： 组件层级 核心功能 代表技术 对象存储层 海量数据持久化、高可用、低成本 Amazon S3, 阿里云OSS 存储格式层 数据序列化、压缩、列式/行式布局 Parquet, Lance, Arrow 表格式层 ACID事务、Schema演进、版本控制 Iceberg, Delta Lake, Hudi 计算层 查询处理、ETL、ML训练 Spark, Flink, DuckDB 访问层 数据消费、可视化、应用集成 Tableau, Jupyter, LangChain 1.2 Data Lakehouse架构特点与优势 Lakehouse核心特征： 开放格式存储：基于Parquet/ORC等开放列式格式，避免厂商锁定 ACID事务支持：通过表格式层实现事务一致性 Schema演进：支持字段增删改，无需重写数据 时间旅行：数据版本回溯，支持可重现分析 统一批流：同一份数据支持批处理和流处理 Lakehouse vs 传统架构对比： 维度 传统数据仓库 数据湖 Lakehouse 数据类型 结构化为主 全类型 全类型 ACID支持 强 无 强 Schema管理 严格 灵活 灵活+演进 性能 高 低 高 成本 高 低 低 AI/ML支持 弱 中等 强 二、存储格式深度分析 2.1 Parquet格式 核心优势： ...