Databricks专访：Lakehouse RT如何提升实时数据分析能力

随着人工智能（AI）技术的迅速发展，企业对于数据分析的需求愈加迫切。为了应对这一挑战，Databricks 最近推出了一系列创新，旨在帮助组织加速部署 AI 代理和智能应用。这次专访中，Databricks 深入探讨了其最新技术的核心特点及其对企业的影响。

实时数据分析的新标准

Databricks 的 Lakehouse//RT 平台在实时数据分析方面设立了新的标准。其全异步执行模型能够在小型数据集上实现低至 10 毫秒的响应时间，而在较大数据集上则可达 100 毫秒，且随着吞吐量的增加，延迟不会恶化。这一性能优势使得 Lakehouse//RT 能够应对各种复杂的分析需求，而不仅仅是简单的查询。

统一的数据治理框架

在数据治理方面，Lakehouse//RT 提供了一个开放且受管控的单一系统。所有查询都在 Unity Catalog 的治理框架内运行，包括政策、权限和审计，这样就不需要维护单独的治理层，避免了分析服务与企业数据资产之间的差距。这一特性使得企业能够更有效地管理数据，提升整体运营效率。

即时数据查询的便捷性

Lakehouse//RT 使企业能够以零配置的方式查询新鲜数据，能够直接查询 Delta 和 Iceberg 表格，无需专有格式、数据副本或数据摄取管道。用户只需将系统指向任何现有表格，即可在几分钟内开始查询实时数据，这大大简化了数据分析的流程。

LTAP 架构的优势

对于希望简化数据处理的组织来说，LTAP 架构提供了多重优势。它统一了操作和分析工作负载，为企业提供了强大的实时数据访问能力，这对于医疗系统等需要快速和准确的数据处理的行业尤为重要。

“For the health systems we serve, speed and accuracy in the revenue cycle directly affect their ability to deliver care,” said Grant Veazey, CTO, Ensemble. “Our early investment with Databricks helped us build a governed foundation supporting more than two petabytes of clean, harmonized revenue cycle data. Lakebase and LTAP extend that foundation by unifying operational and analytical workloads on a single layer, giving our RCM-native AI the real-time access it needs to perform in live operations. This translates into stronger financial performance for providers and more recovered revenue flowing back to emergency departments, NICUs, and other critical care services.”

Databricks 的创新不仅为企业提供了强大的数据分析工具，还为未来的数据驱动决策奠定了基础。随着数据量的持续增长，这些技术将成为企业成功的关键要素。