ITPub博客

首页 > 数据库 > 国内数据库 > Apache Doris Summit 2026 盛大落幕,开启 Agentic AI 时代数据新范式

Apache Doris Summit 2026 盛大落幕,开启 Agentic AI 时代数据新范式

原创 国内数据库 作者:SelectDB 时间:2026-10-23 15:48:04 0 删除 编辑

2026 年 10 月 21 日至 22 日,由飞轮科技主办的 Apache Doris Summit 2026 线上技术峰会圆满落下帷幕。本次峰会以 “ Powering Real-Time Intelligence for the Agentic Era ” 为主题,成功吸引了全球超过 12 万开发者、数据架构师及 AI 技术专家的云端参与,共同见证数据基础设施从“实时分析”迈向“实时智能”的历史性变革。

本届峰会设立了主论坛、实时湖仓论坛以及数据智能论坛三大重磅板块,围绕 AI 多模湖仓、增量计算、Agentic Analytics、可观测性评估与企业级生产落地 等前沿方向,汇聚了来自互联网、金融、国央企、物流、自动驾驶、智能制造等领域的 34 名顶尖专家,为业界呈现了一场贯穿底层引擎创新与上层智能应用的科技盛宴。

升级与蜕变:Apache Doris 5 . 0 重磅演进

峰会在 Apache Doris PMC Chair 陈明雨题为《从实时分析到实时智能:Apache Doris 5 . 0 驱动 Agentic AI 时代》的主旨演讲中拉开帷幕。

回顾过去 12 个月, Apache Doris 保持着平均约 3 周迭代一个版本的高频演进节奏,共发布 17 个版本。目前社区累计拥有 760 余位贡献者、109 位 Committer 与 26 位 PMC 成员;GitHub Stars 突破 16,000,主干 PR 超过 4,400 个。开源活动覆盖从国内城市行到新加坡、印度、旧金山、悉尼及欧洲等海外阵地,Apache Doris 开源生态正在全球范围内加速繁荣。

Image

在 AI 时代,数据消费者正从人扩展到 Agent,数据的价值链路也从传统的数据到洞察,演化为数据到上下文再到行动。面对并发量增长 10 到 100 倍且具备强 Ad - hoc 特征的 Agent 查询需求,即将于年底发布的 Apache Doris 5 . 0 确立了全新的三大演讲主线:

  • 数据层(多模湖仓):将结构化与非结构化数据纳入统一的分析体系。

  • 计算层(增量计算):使计算结果随数据变化实现实时更新。

  • 交互层(Agent 式分析):将 SQL、检索能力与大模型深度结合。

这三个方向的结合,构成了 Apache Doris 5 . 0 的全新定位:面向 Agent 的数据基础设施,从实时分析走向实时智能。

底层引擎突破与上层 Agentic AI 的深度融合

在 AI Agent 及大模型深度融入业务场景的背景下,数据基础设施面临数据多模态化、计算持续化、交互自然化、链路可观测化以及部署 Serverless 化等关键挑战。在主论坛中,多位技术专家围绕多模湖仓、增量计算以及 Agent 上下文交互三大演进主线,系统展示了 Apache Doris 与 SelectDB 的底层技术架构突破与工程实践。

多模湖仓:存储开放,计算统一

Apache Doris PMC Chair 陈明雨指出,在 AI 时代,多模态数据的统一融合,是 Agent 能够感知真实世界的基石。

在主论坛演讲中,Apache Doris 联合快手、 LanceDB,正式公告了 Apache Doris 5.0 面向 AI 的多模湖仓架构 。面对 AI Agent 与大模型应用对数据层提出的“完整、统一、实时”极速上下文需求,Apache Doris 给出 “存储保持开放,查询与执行保持统一” 的全新解法。

Image

换言之,无需将所有数据搬迁至单一存储系统,允许数据保留在各自的开放格式中,而在查询与执行层实现统一 。

  • 存储开放,按负载解耦:无需搬迁数据,允许 Iceberg、Paimon、Lance 等开放格式各自承载长期分级、持续更新或多模态数据集;Doris 引擎直接复用湖表原生的向量、全文及标量索引,避免冗余存储与同步开销。

  • 计算统一,单条 SQL 混合检索:打破结构化与非结构化数据壁垒,通过单条 SQL 在同一个执行计划中完成“向量语义召回 + Variant 动态路径过滤 + 跨源多表 Join + 权限过滤”,从根本上解决传统架构“相似但不可用”的痛点。

  • 秒级实时,闭环写回:支持通过 MERGE INTO 等语法将 Agent 产生的标注重构原子写回 Paimon 湖表;借助全新的 Fluss Union Read(流湖一体直读),无缝合成历史快照与秒级实时日志,提供最新的分析上下文。

此外,快手现场分享了基于 Paimon 存储上亿条高维向量并用 Doris 直接检索的生产实践,LanceDB 也展示了多模态 AI 数据集与 Doris 引擎深度集成的最新成果。阿里云产品专家凤豪也分享了 SelectDB 多模湖仓架构在智驾场景的标杆落地,通过对 Paimon 数据湖中 1 . 28 亿级多模态数据直接检索,实现高达 96% 的向量召回率,性能衰减仅为内表的 1 . 07 至 1 . 36 倍。

增量计算:从批量刷新走向持续计算

Apache Doris PMC、飞轮科技存储引擎技术负责人周飞表示,数据越新鲜,Agent 的推理与决策就越贴近真实世界。未来的数据计算不再是定时的批量刷新,而是随着数据流入而发生的持续演进。

为了保证 Agent 在推理过程中获取最新的业务上下文,Apache Doris 5 . 0 在计算层推出了全新的 增量计算架构与异步物化视图行级增量刷新能力(IVM) ,改变了以往依赖定时任务全量或微批刷新的处理逻辑。

底层创新:精准捕获与有状态流控

Doris 5.0 在底层推出了 Row Binlog 与 Table Stream 技术,不仅能精准记录更新前后(Update Before / Update After)的行级数据变更,更实现了有状态的消费位点管理与事务保障。既可通过 Flink Connector 将秒级变更实时推送到外部流计算生态,也可在引擎内部直接驱动计算。

引擎突破:单条 SQL 实现秒级行级刷新

基于 Row Binlog,新一代 IVM(行级增量物化视图) 允许用户通过声明式 SQL 自动维护复杂业务指标。测试显示,在 10 亿级基表数据下,IVM 仅扫描发生变更的数百行数据,在仅消耗传统分区刷新 1/50 资源的前提下,将数据变更至指标查询的 P50 延迟缩短至 0 . 26 秒,耗时与 CPU 消耗仅为全量刷新的数百分之一。

Image

Apache Doris PMC、飞轮科技查询优化器负责人张文歆补充到,截止目前,IVM 已在电商实时数仓等场景成功落地,实现了发货 GMV 宽表自动拼装与公共维表高效统一加工。此外,Doris 正在将 IVM 与增量计算能力进一步延伸至 Iceberg、Paimon 等开放湖仓格式中,大幅降低数据流水线的维护成本,为企业级 AI Agent 与实时业务决策提供极 致新鲜、低成本的数据底座。

Agentic Analytics:Capy Agent 发布,企业级分析新范式

Apache Doris 与 SelectDB 创始人马如悦以“对话你的数据(Talk to Your Data)”为题, 正式宣布免费、自托管的 Web 工具 Capy Agent 将于 10 月 31 日发布 ,并重点阐述了企业级分析 Agent 的技术路线。

Image

  • 专用架构与企业级安全管控 :区别于个人及通用 Coding Agent,Capy Agent 采用基于 Web 的私有化部署形态,提供企业级大模型/数据源接入集中管控、精细化权限隔离与全链路安全审计;同时创新性地引入 Markdown as Dashboard 与 Coding MCP ,不仅实现了分析结果的动态实时刷盘,更攻克了传统 MCP 协议导致上下文窗口溢出的行业痛点。

  • Markdown 文件系统上下文层 :针对大模型数据分析“准确率低”的核心难题,引入了比较前沿的 Markdown 文件系统上下文架构(Context Layer)。通过将数据 Schema、指标语义(Ontology)、业务 SOP 及 Agent 规则统一抽象为结构化的 Markdown 目录树,允许大模型采用原生文件指令进行渐进式读取,将复杂分析任务的准确率从 17% 提升至 86%,并完美支持集成 MetricFlow 等传统语义层。

  • 实时与 Serverless 是 AI 时代的数据底座未来 :AI Agent 正在推动分析需求呈现 10 到 100 倍的爆发式增长。面对海量高并发与即时(Ad - hoc)查询,数据底座必须向亚秒级实时查询与 Serverless 极速弹性架构演进。亚秒级是实时分析的底线,而极低的查询延迟与 Serverless 的弹性伸缩,是让高并发、强 Ad - hoc 特征的 Agent 查询真正走向平民化落地的关键所在。

Litefuse:Agent 可观测性与评估平台

Apache Doris Committer、飞轮科技资深开发工程师姜凯强调,在生产环境里面,每天产出几百 TB 规模的 Agent Trace 数据会成为一种常态。而全链路的可追溯与可评估,是建立企业级 AI 信任的唯一解。

针对 Agent 深度参与决策后出现的路径偏离、幻觉及断言正常但业务逻辑错误等难题,姜凯在演讲中展示了基于 Litefuse 和 Apache Doris 打造的 Agent 可观测与评估平台。

  • 可观测侧(Observability) :基于 OpenTelemetry 与专用 SDK 进行 Trace 采集,支持 100+ AI 生态集成。提供全局调用树展开(耗时、Token、成本逐层下钻)、基于 Session 用户/环境的维度查询,以及线上 Bad Case 一键标注与数据集沉淀。

  • 评估侧(Evaluation) :结合离线数据集与线上 Trace 回流,支持程序断言与大模型自动评估(涵盖准确率、检索质量与执行轨迹合理性),提供多版本对比实验与基线沉淀。

  • 生态兼容与交付 :全面兼容 Claude Code、Cursor、OpenClaw、Pi Agent 等 Agent 框架以及 MiniMax、Kimi、阶跃星辰等模型。提供开源版、企业版(SSO、项目级权限、SCIM 用户生命周期管理)及云托管三种交付形态。

在 1TB 规模 / 6.6 至 7 亿行同源数据基准测试中,Litefuse 展现出领先的优势,导入提升 2.3 倍,总存储节省 35%,高频查询均可亚秒级返回 。

Image

Image

千行百业实践:从实时湖仓到 DataAgent 落地

在为期两天的实时湖仓与数据智能论坛中,来自金融、互联网、AI - Native、央国企政府、游戏、交通物流、消费和先进制造等数十个行业的头部企业技术专家,分享了他们如何借助 Apache Doris 或 SelectDB 实现实时多模湖仓、DataAgent 与 AI 应用落地,揭秘海量数据场景下的前沿实践。

在 实时湖仓论坛 上,来自 Lance、京东零售、华安基金、民泰银行、快手、中通快递、徐工汉云、欣旺达动力、实时未来科技的技术专家,分享了他们如何基于 Apache Doris 或 SelectDB 搭建实时数仓、湖仓一体及加速方案。在 数据智能论坛 上,来自网易、亚马逊、Datus、土巴兔、哥瑞利、正泰集团、白鲸社区、算秩未来、DataClaw、如祺出行、快猫星云、蓝象智联、NineData、青藤云安全、德灵的技术专家,分享了在 AI Agent 等智能场景下 Apache Doris 或 SelectDB 的落地实践及具体收益。

以实时为基,拥抱 Agentic AI 未来

为期两天的 Apache Doris Summit 2026 已圆满落幕。从实时分析到实时智能,Apache Doris 正在重新定义 AI 时代的数据基础设施,以实时为基,拥抱 Agentic AI 未来。感谢所有讲师的倾情分享、生态伙伴的无私协作,以及全球开发者的一路同行! 明年 Summit,我们不见不散 !

我们是谁

飞轮科技由 Apache Doris 原创团队创立,贡献超 95% 社区代码。旗下的 SelectDB 是基于 Apache Doris 内核打造的 企业级/云原生极速分析数据库 ,在 Doris 的基础上增强了安全稳定、可视化运维及多云托管等能力(性能快同类 3-10 倍)。面向 Agent 时代,为全球企业提供智能体时代的高性能实时分析服务。


来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:https://blog.itpub.net/70017904/viewspace-3186563/ ,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

下一篇: 没有了~
请登录后发表评论 登录
全部评论
SelectDB,面向 AI 的极速分析与搜索数据库 了解我们:selectdb.com

注册时间:2022-06-30

  • 博文量
    421
  • 访问量
    424829