湖仓一体是智能体 AI 的终极引擎。Google 将开放格式、企业级分析、智能体上下文和加速的 Spark 性能相结合，以简化分析和 AI 开发，将原始数据转化为自主操作。
Google Cloud Lakehouse for Apache Iceberg（原 BigLake）
获得 Apache Iceberg 的开放性以及企业级存储管理
Google Cloud Lakehouse 提供托管式 Apache Iceberg，可在 BigQuery 和 Spark 之间实现真正的读/写互操作性。统一结构化和非结构化数据，实现治理自动化，并利用 BigQuery 的性价比和规模优势以及灵活的存储功能，加速处理智能体工作负载。
“与 Google Cloud 的合作成果斐然，我们得以成功打造 Snap 的下一代开放式湖仓一体，并在我们的开发者社区普及了 Spark 和 Iceberg。”
Zhengyi Liu，Snap 高级经理、软件工程师
Google Cloud Managed Service for Apache Spark（原 Dataproc）
借助智能体数据科学体验为 Spark 工作负载注入强劲动力
通过 Google Cloud Managed Service for Apache Spark 转换湖仓一体。借助无服务器或托管式集群部署，可实现零运维开销；借助 Lightning Engine，可将工作负载速度提升至原来的 4.5 倍。让 Antigravity 的智能体 AI 自主编写、调试和优化您的整个 Spark 和 SQL 生命周期。
“我们将 SQL 和 Spark 视为访问和转换数据的两种互补方式。Spark 在需要复杂业务逻辑的应用场景中特别有用，这些场景虽然小众，但却对业务至关重要。一个兼容 SQL、Spark 和 AI 的统一平台，再加上笔记本中的开发体验，将大大简化这些关键应用场景。”
Andrés Sopeña Pérez，Trivago 内容工程主管
Knowledge Catalog（原 Dataplex）
简化数据湖仓一体和智能体的数据发现、理解和信任
Knowledge Catalog 是 AI 驱动的通用上下文，适用于您的湖仓一体。它会自动编目所有 Google Cloud 和第三方数据，无需手动整理，即可提供可靠的智能体 AI 所需的接地企业真实数据和数据关系。
“通过借助 Knowledge Catalog 统一企业元数据和业务情境，Bloomberg Media 成功推出了 Data Access AI Agent Platform。这个解决方案使整个企业中的利益相关方能够直观地探索我们的数据湖，将复杂的业务查询转化为由 AI 驱动的即时叙述。至关重要的是，通过依托可信的机构上下文实现 AI 接地，我们确保了生成的每一项分析洞见在准确性和质量上都真实可靠。”
- William Anderson，Bloomberg Media 首席技术官
AlloyDB 和 Spanner
跨越运营和分析数据实时赋能智能体
现在，您可以使用 AlloyDB 从 PostgreSQL 数据平面访问 Iceberg 和 BigQuery 中的实时数据。直接在 AlloyDB Studio 界面中发现和搜索任何 BigQuery 或 Lakehouse for Apache Iceberg 表，并立即开始查询，同时将过滤条件和聚合下推到 BigQuery。这样，AlloyDB 的事务数据和 BigQuery 或 Iceberg 中的历史数据洞见就可以实时联接，而无需移动任何数据。
开放的跨云 Iceberg 体验，满足企业级需求
Google Cloud Lakehouse for Apache Iceberg（原 BigLake）
获得 Apache Iceberg 的开放性以及企业级存储管理
Google Cloud Lakehouse 提供托管式 Apache Iceberg，可在 BigQuery 和 Spark 之间实现真正的读/写互操作性。统一结构化和非结构化数据，实现治理自动化，并利用 BigQuery 的性价比和规模优势以及灵活的存储功能，加速处理智能体工作负载。
“与 Google Cloud 的合作成果斐然，我们得以成功打造 Snap 的下一代开放式湖仓一体，并在我们的开发者社区普及了 Spark 和 Iceberg。”
Zhengyi Liu，Snap 高级经理、软件工程师
行业领先的 Spark 性能实现顺畅的数据科学体验
Google Cloud Managed Service for Apache Spark（原 Dataproc）
借助智能体数据科学体验为 Spark 工作负载注入强劲动力
通过 Google Cloud Managed Service for Apache Spark 转换湖仓一体。借助无服务器或托管式集群部署，可实现零运维开销；借助 Lightning Engine，可将工作负载速度提升至原来的 4.5 倍。让 Antigravity 的智能体 AI 自主编写、调试和优化您的整个 Spark 和 SQL 生命周期。
“我们将 SQL 和 Spark 视为访问和转换数据的两种互补方式。Spark 在需要复杂业务逻辑的应用场景中特别有用，这些场景虽然小众，但却对业务至关重要。一个兼容 SQL、Spark 和 AI 的统一平台，再加上笔记本中的开发体验，将大大简化这些关键应用场景。”
Andrés Sopeña Pérez，Trivago 内容工程主管
开放式湖仓一体治理，为智能体提供始终可用的上下文
Knowledge Catalog（原 Dataplex）
简化数据湖仓一体和智能体的数据发现、理解和信任
Knowledge Catalog 是 AI 驱动的通用上下文，适用于您的湖仓一体。它会自动编目所有 Google Cloud 和第三方数据，无需手动整理，即可提供可靠的智能体 AI 所需的接地企业真实数据和数据关系。
“通过借助 Knowledge Catalog 统一企业元数据和业务情境，Bloomberg Media 成功推出了 Data Access AI Agent Platform。这个解决方案使整个企业中的利益相关方能够直观地探索我们的数据湖，将复杂的业务查询转化为由 AI 驱动的即时叙述。至关重要的是，通过依托可信的机构上下文实现 AI 接地，我们确保了生成的每一项分析洞见在准确性和质量上都真实可靠。”
- William Anderson，Bloomberg Media 首席技术官
结合分析数据和运营数据打造实时智能体应用
AlloyDB 和 Spanner
跨越运营和分析数据实时赋能智能体
现在，您可以使用 AlloyDB 从 PostgreSQL 数据平面访问 Iceberg 和 BigQuery 中的实时数据。直接在 AlloyDB Studio 界面中发现和搜索任何 BigQuery 或 Lakehouse for Apache Iceberg 表，并立即开始查询，同时将过滤条件和聚合下推到 BigQuery。这样，AlloyDB 的事务数据和 BigQuery 或 Iceberg 中的历史数据洞见就可以实时联接，而无需移动任何数据。
