数据管理
统一湖仓元数据
在AI时代需要更开放、智能、统一
提供全面的元数据管理功能，支持结构化与非结构化数据，配备高级权限控制和数据处理能力
结构化/半结构化统一数据视图：通过Volume对象抽象化非结构化数据管理，实现目录和文件的高效组织。将结构化和非结构化数据整合于统一的Catalog-Schema视图，简化了数据的整理和访问。
企业内多组织隔离与共享：多Workspace设计，实现企业内不同团队或业务类型间的数据隔离与开发。灵活的权限设置还允许根据需求实现跨空间的数据共享，以促进团队间的协作和数据安全。
联邦查询：支持通过External Schema方式映射外部数据源元数据（如Hive Meta Store），进行跨数据源联邦查询分析。
支持开放标准的数据底座
存储层设计兼容各种主流的开放存储格式，确保与广泛的数据环境的无缝集成
开放元数据服务:采用Catalog形式开放，增强数据管理的灵活性和可访问性。
安全的数据访问:保障数据安全的同时，通过身份认证和鉴权机制，允许外部引擎访问云器Lakehouse中的数据文件。
统一安全策略与开放性结合:结合统一的安全策略与开放性，借助丰富的开源生态系统，最大化地释放企业数据的潜在价值。
基于AI的数据模型自动优化
云器Lakehouse采用先进的基于Learning based学习和AI算法，实现数据平台的智能优化
自动化数据建模:AutoMV功能通过学习整个pipeline和历史查询数据，实现自动化的物化视图(MV)抽取、预计算，及性能与成本的优化平衡。
成本与性能优化:系统基于算法预估的收益，自动创建能显著提高性能和降低成本的物化视图。
全托管生命周期管理:平台提供全托管服务，包括自动管理物化视图的创建、刷新、查询改写、以及失效对象的回收等。
优化效果收益可观测:支持对AutoMV的物化视图对象、刷新历史、查询改写进行监控，使优化效果和收益分析直观可观测
原生的统一数据资产
无需独立的元数据采集、任务插件，使用者可轻松获得准确、可靠的数据资产及其血缘关系
数据目录：检索企业数据资产
安全管理：主动数据权限申请、审批
血缘分析：查看数据血缘
云器Lakehouse现已开放注册
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