Databricks推出Lakehouse//RT：统一湖仓上的实时性能

Databricks近日宣布推出Lakehouse//RT，这是一款全新的实时数据仓库，旨在为运营分析、BI应用和可观测性工作负载提供毫秒级查询性能。Lakehouse//RT由自主研发的实时引擎Reyden驱动，能够直接在湖仓架构上运行，无需将数据复制到独立的服务层。

传统上，为了实现实时响应，企业不得不引入独立的服务层，但这意味着数据从开放格式（如Delta和Iceberg）中提取并复制到专有存储中，带来了数据重复、治理碎片化以及额外的工程维护成本。Lakehouse//RT打破了这种妥协，允许用户在同一份数据上同时支持实时工作负载和传统分析，且所有数据仍受Unity Catalog的统一治理。

在预览测试中，用户获得了高达16倍的性能提升，响应时间在较小数据集上低至10毫秒，较大数据集上也低于100毫秒。在标准分析基准测试中，Lakehouse//RT在每秒12,000次查询下仍保持低于100毫秒的延迟。该引擎在负载、数据规模和查询复杂度三个维度上均表现出色：在数千并发查询下延迟保持平稳；从10GB到1TB的数据规模下性能一致；面对复杂查询（如多表连接、窗口函数）时，比竞品快25倍以上。

多家企业已在真实场景中验证了Lakehouse//RT的效果。Meta企业分析团队在供应量、财务等场景中实现了毫秒级响应；空间解决方案公司SES将查询速度提升了20倍；能源数据平台Enverus在某些查询上实现了100倍的加速。此外，Magnite、Cisco、Halcyon、PointClickCare和Bally's等公司也报告了显著的性能改进和架构简化。这些客户均表示，Lakehouse//RT使他们能够摒弃独立服务层，简化架构并降低总拥有成本。

通过将实时性能直接融入统一平台，Lakehouse//RT实现了三大核心价值：实时答案、简化架构和一致治理。企业无需在性能与治理之间做出权衡，所有数据在Unity Catalog的单一安全策略下运行，从而加速从数据到洞察的转化，减少工程开销。随着实时应用需求的持续增长，Lakehouse//RT为数据平台现代化提供了新的方向。