通用增量计算（GENERAL PURPOSE）解决方案，具备最广泛的适应性。

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，允许外部引警访问云器Lakehouse中的数据文件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。

多种数据类型/数据源接入：结构化数据实时入仓，半/非结构化数据通过 external catalog 进行挂载，提高源端数据新鲜度

算法调用：通过封装 Al function，可调用本地训练好的模型，或直接调用 AP| 来通过 A 处理数据，形成实时自动化作业 pipeline

RAG增强：企业元数据 + 经过清洗加工的结构化/半/非结构化数据+索引+ 向量化处理的数据，形成一个统一知识库（一份数据）。

客户简介：某某物流，成立于2014年，总部设于新加坡，是一家以科技为中心，主要服务于电子商务的区域物流与派送公司，通过自建系统、自营团队，为中国与东南亚各国企业提供无忧的跨境、清关与派送解决方案。
目前，已发展成为东南亚地区增长最快、最后一公里派送覆盖范围最广的区域物流佼佼者。

效果与价值：
湖仓一体架构：基于数据湖的优秀兼容性允许以极低的成本进行业务迁移（代码更改不到1%）。此外，它还可以扩展到Lakehouse的内表数据，以获取更好的的查询性能。
Singie-Engine 和高性能：消除了维护复杂Lambda架构的负担，基于Single-Engine获得了的极高的数据新鲜度。基于数据湖，在ETL场景中与Spark相比性能提高了6倍，在BI场景中与Presto相比性能提高2-10倍
开箱即用：在人员保持不变的情况下显著减少运维负担，并提供更多的监控，使业务监测更加高效

云中立：灵活的跨云迁移（GCP到其它云）。