Databricks推出Lakehouse//RT：統一湖倉上的實時性能

Databricks近日宣佈推出Lakehouse//RT，這是一款全新的實時數據倉庫，旨在為運營分析、BI應用和可觀測性工作負載提供毫秒級查詢性能。Lakehouse//RT由自主研發的實時引擎Reyden驅動，能夠直接在湖倉架構上運行，無需將數據複製到獨立的服務層。

傳統上，為了實現實時響應，企業不得不引入獨立的服務層，但這意味着數據從開放格式（如Delta和Iceberg）中提取並複製到專有存儲中，帶來了數據重複、治理碎片化以及額外的工程維護成本。Lakehouse//RT打破了這種妥協，允許用户在同一份數據上同時支持實時工作負載和傳統分析，且所有數據仍受Unity Catalog的統一治理。

在預覽測試中，用户獲得了高達16倍的性能提升，響應時間在較小數據集上低至10毫秒，較大數據集上也低於100毫秒。在標準分析基準測試中，Lakehouse//RT在每秒12,000次查詢下仍保持低於100毫秒的延遲。該引擎在負載、數據規模和查詢複雜度三個維度上均表現出色：在數千併發查詢下延遲保持平穩；從10GB到1TB的數據規模下性能一致；面對複雜查詢（如多表連接、窗口函數）時，比競品快25倍以上。

多家企業已在真實場景中驗證了Lakehouse//RT的效果。Meta企業分析團隊在供應量、財務等場景中實現了毫秒級響應；空間解決方案公司SES將查詢速度提升了20倍；能源數據平台Enverus在某些查詢上實現了100倍的加速。此外，Magnite、Cisco、Halcyon、PointClickCare和Bally's等公司也報告了顯著的性能改進和架構簡化。這些客户均表示，Lakehouse//RT使他們能夠摒棄獨立服務層，簡化架構並降低總擁有成本。

通過將實時性能直接融入統一平台，Lakehouse//RT實現了三大核心價值：實時答案、簡化架構和一致治理。企業無需在性能與治理之間做出權衡，所有數據在Unity Catalog的單一安全策略下運行，從而加速從數據到洞察的轉化，減少工程開銷。隨着實時應用需求的持續增長，Lakehouse//RT為數據平台現代化提供了新的方向。