经过十多年的发展，云计算彻底重塑了企业IT技术栈，尤其是Docker与Kubernetes等开源工具的兴起，让应用程序开发摆脱了物理服务器的桎梏，开启了弹性与速度的新纪元。那么，云计算对数据架构带来哪些影响呢？回首过去，数据架构转型，并非一蹴而就。尽管，即今天的数据架构已足够成熟，但依然面临技术债务、人才缺口等挑战，同时还需要一个快速迭代的开源生态系统。
现在，Agentic AI来了！在新的技术浪潮推动下，企业IT架构再次被重构，当AI让业务系统变得更聪明、敏捷，企业的数据层也在发生颠覆式变革。
随着多智能体与自主AI Agent的崛起，“实时”真正成为可能。当企业决策以毫秒为单位衡量，当AI Agent需要与动态数据环境即时交互，传统数据架构的分钟级延迟已难以为继。企业若想在新一轮AI驱动的市场竞争中立足，必须构建一个为速度、规模与跨职能协作而生的数据层。
传统数据管理平台曾是为SQL分析师与数据工程师设计的孤岛，但AI时代的需求已呈指数级扩展。机器学习工程师、开发者、产品团队，乃至自动代理本身，都需要以Python、Java、SQL等工具实时访问数据。这一转变要求数据基础设施具备三大核心能力：
2）动态模式管理。通过Apache Iceberg等开源标准，实现事务性数据格式、时间旅行与高并发访问；
3）无服务器扩展性。结合云原生的弹性计算，满足不可预测的代理驱动型工作负载。
正如Kubernetes统一了云应用的部署与管理，Iceberg正在成为AI数据层的基石。它不仅解决了传统数据湖的碎片化问题，更通过与BigQuery等云服务的集成，将开放格式与实时元数据、高吞吐量流处理结合，为Agentic AI的即时决策提供支撑。
构建AI数据层的难点不在于技术选型，而在于持续运营。大体来看，企业常陷入的误区，通常包括三个：
第一，技术完美主义。过度纠结于表格格式或流处理器选择，忽视高风险工作负载下的可靠性需求；
第二，资源浪费。未优化的GPU/TPU分配导致成本飙升，而托管云服务可通过智能调度缓解这一问题；
第三，安全盲区。权限配置错误或元数据缺失，使数据暴露风险与合规压力倍增。
真正的突破在于简化协作。当数据工程师、ML团队与AI Agent能在同一平台上无缝交互，当数据血统追踪与资源调度实现自动化，企业才能避免在AI决策链中陷入“低效循环”。
另外，比数据工程更复杂的是人才缺口。Agentic AI放大了对“实时系统工程”人才的需求。企业不仅需要数据工程师，更需要能设计动态协作平台、平衡治理与灵活性、并确保毫秒级响应开云网址 kaiyun官方入口的架构师。这一缺口在短期内难以填补，而依赖临时方案或封闭平台只会加剧技术债务。
很明显，Agentic AI的数据基础设施需要“双轮驱动”：一个是通过开源创新。在数据格式、流处理等领域，开源社区往往领先于企业自研能力；另一个是，云原生运营能力的提升。云服务商可提供关键补位，例如通过自动化工具管理数据血统、优化资源分配，或集成Vertex AI等代理开发平台。
以Google Cloud的BigQuery Iceberg集成为例，开放标准确保了灵活性，而云服务则抽象了底层复杂性，让企业专注于业务创新而非管道搭建。这种模式既规避了供应商锁定，又避免了“从头构建”的高成本与高风险。
如今，AI正在加快向各行各业挺近。可以预测，Agentic AI带来的颠覆性可能会超越之前互联网带来的影响。当AI Agent成为市场交互的核心，当实时数据交互成为竞争门槛，那些仍依赖遗留系统或碎片化管道的企业将迅速边缘化。
对于想拥抱智能变革的企业来说，现在正是重构数据架构的时刻。通过拥抱开放标准（如Iceberg）、结合云原生的运营能力，并优先培养实时系统工程人才，企业方能在AI驱动的未来市场占据先机。Agent AI留给企业的时间不多了——你的数据层必须现在就开始进化。
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来源：【绿色四川】夏日炎炎