Gartner发布全球数据湖仓平台市场指南：腾讯云入选，系唯一中国厂商

本文共计1058字 预计阅读时长4分钟

中国云原生数据技术方案正加速进入全球主流视野。

近日，Gartner发布《Market Guide for Data Lakehouse Platforms》报告。腾讯云凭借云原生Serverless湖仓引擎——DLC（Data Lake Compute），入选全球22家代表厂商，是唯一入选的中国厂商。

Gartner在报告中指出，Lakehouse正在成为企业建设数据平台的新标准。它把数据湖的灵活性和数据仓库的高效管理结合在一起，让企业能够在同一个平台上，同时开展商业分析（BI）和人工智能、机器学习（AI/ML）等多种数据应用。

在这样的背景下，全球湖仓市场进入加速融合与竞争阶段。本次Gartner共选出22家具有代表性的厂商，涵盖传统数据仓库厂商（如AWS、Google、Snowflake）、数据湖厂商（如Databricks、Cloudera）以及查询加速器厂商等多种类型。腾讯云DLC能够在这22家全球领先厂商中入选，展现了中国厂商在开放标准、计算性能和智能融合等方面的持续突破。

作为腾讯云自研的云原生Lakehouse平台，DLC致力于帮助企业高效整合与使用数据，降低系统复杂度与运维门槛。围绕云原生Lakehouse架构，腾讯云DLC在开放性、性能和Data+AI一体化能力上形成了显著的差异化优势。

在开放性方面，DLC遵循Gartner所强调的开放与解耦特征，全面兼容Apache Iceberg，并在此基础上推出了增强型表格式TCIceberg。该格式不仅支持流式写入，还创新性地实现了基于CDC格式的增量数据读取，同时具备部分列更新与预聚合等开源 Iceberg 暂不具备的高级能力。

在性能方面，DLC内置了腾讯云自研的高性能计算引擎Meson。该引擎在全面兼容Spark生态的同时，通过底层优化实现了性能的跨越式提升，相比开源Spark整体性能提升达2.27倍。

与此同时，DLC打破了传统数据平台与AI平台的壁垒，支持在同一份Lakehouse存储及计算资源上，无缝衔接数据工程与机器学习训练任务。这种Data+AI一体化的设计，让企业可以更高效、低成本地完成数据价值的闭环。

这些产品能力已在多个行业得到验证，为企业提供了可量化的业务成效。在国内领先的在线票务平台，DLC Lakehouse架构支撑了百万级每秒的实时数据入湖，将数据可见性从小时级缩短至分钟级，全面支撑超过三万个数据任务的实时化升级。在在线教育领域，火花思维通过从传统Hadoop技术栈迁移至DLC，借助存算分离架构及Meson引擎的高性能优势，显著提升了数据产出效率，其核心报表产出时间提前两小时，整体成本下降约30%。在东南亚大型零售集团的营销自动化场景中，DLC的Data+AI一体化能力帮助企业在同一份数据与计算资源上完成用户行为分析、销售预测及实时推荐等任务，性价比提升超过70%，有效解决了以往双平台架构导致的割裂与高昂成本问题。

目前，腾讯云DLC已助力超过100家客户完成湖仓架构转型，覆盖互联网、教育、零售等多个行业。随着大数据与AI技术的深度融合，腾讯云大数据产品矩阵已全面升级至Data+AI能力体系，致力于为各行业客户打造AI-Ready的智能大数据平台，助力企业加速释放数据与智能的融合价值。