多模态智能数据湖

多模态智能数据湖有什么核心功能？

统一元数据

覆盖结构化数据、AI 领域的非结构化数据源与模型资产的多模态统一数据目录服务。

批流一体表格式

内置全托管存储的批流一体 TCIceberg 表格式，在满足流式湖仓场景拓展同时兼容 Apache Iceberg。

智能数据管理

自动优化 TCLake 底层数据，包括小文件合并、无效数据清理、数据组织优化、生命周期管理等。

开放生态对接

提供开放上层生态接入，包括腾讯云大数据 & AI 产品生态、Spark、Flink、TensorFlow 等开源生态。

多模态智能数据湖有什么产品优势？

批流一体表格式

• Apache Iceberg 兼容：基于 Apache Iceberg 无侵入式拓展，满足批流一体场景同时兼容 Iceberg 原生使用方式及社区丰富引擎生态。
• 近实时湖仓能力升级：相比 Apache Iceberg 中流式写入的更新数据没办法在下游进行流式消费，TCIceberg 在支持流式写入的同时，支持按照 CDC（Change Data Capture）格式读取流式增量数据，并提供可扩展的合并过程满足部分列更新、预聚合等场景。
• 性能增强：通过自动分桶机制提升了更新场景下的 merge-on-read 性能。
• 智能的数据优化：TCIceberg 支持对表上的写入及查询操作实时监控，根据监控信息自动按需调度优化资源，提升优化质量及效率。

统一数据目录

• 多模态数据目录：内置统一多模态数据目录服务，涵盖表（Table）、非结构化卷（Volume）、模型（Model）、视图（View）、函数（Function）等，为 Data+AI 数据资产提供全生命周期的统一数据目录管理。
• 外部资产接入：除内置数据目录外，可接入分布在其他系统、异构数据源的目录（如 MySQL、Hive、Doris 等），使用户可以在统一视图下能无缝访问和管理 TCLake 与外部系统数据资产，打破数据孤岛。
• 统一权限管理：在所有数据目录上抽象基于 RBAC 的统一权限模型，封装标准化接入层，构建覆盖数据全生命周期的权限管控体系。

开放引擎生态（逐步接入中）

• 腾讯云生态体系：与腾讯云 EMR、 DLC、THouse 等引擎生态体系集成，支持以上产品内置主流引擎开箱即用。
• 开源生态体系：支持 Spark 、Flink 等多种开源生态大数据计算引擎，Ray 、TensorFlow 等主流 AI 训练框架。

Serverless 免运维

• 全托管服务：全托管开箱即用数据目录及存储服务，用户无需维护底层复杂系统架构。
• 智能数据管理：自动触发小文件合并、过期快照清理、数据生命周期管理等任务，无需人工干预。

多模态智能数据湖怎么收费的？

多模态智能数据湖 TCLake 主要计费内容包括：元数据管理费用、数据优化费用、托管存储费用等。邀测期间元数据、数据优化等服务暂不收费，当您使用的表或数据托管在 TCLake 中时，会收取托管数据存储费用，托管存储费用采用按量计费模式，费用由 存储容量费用 和 请求费用 组成。

• 说明如下：

• 产品定价：

说明：

存储服务产生账单您可前往费用中心通过“数据湖计算 > 数据湖存储”产品查看。

多模态智能数据湖怎么购买？

第一步：申请试用

填写邀测 申请表单 ，我们将尽快完成邀测资格的审核。邀测阶段面向受邀用户开放，邀测时间为2025年9月30日~2025年12月31日，邀测结束后，您可以继续使用服务。

第二步：业务开通

登录 TCLake 控制台，按照指引单击开通服务，服务开通不收取费用。

第三步：初始化设置

完成开通后，可按照控制台快速入门指引创建数据目录。

第四步：反馈与建议

多模态智能数据湖 TCLake 目前处于邀测阶段并在快速迭代中，过程中如有任何使用问题和建议，可 提交工单 联系我们。

多模态智能数据湖有什么应用场景？

构建 LakeHouse 湖仓一体

用户在 TCLake 基于同一份湖存储数据构建多计算引擎应用，如基于 Spark 的批处理、基于 Flink 实时链路、基于 TCHouse 的高性能分析、基于 SparkML的机器学习应用等，解决传统架构下离线、实时、交互分析多套数据体系割裂问题。同时通过统一元数据整合 LakeHouse 数据资产、提供智能数据优化、加速等服务，可大幅提升客户数据维护及使用效率。

多模态数据湖

将企业的结构化和非结构化数据导入数据湖中，并通过 TCLake 统一数据目录服务将企业其他分布在各异构系统的多模态数据，与 TCLake 自身已有的数据资产无缝整合并实现统一管理，为管理人员提供全局可视的资产管控界面，同时为上层应用提供标准化的全域数据接入、统一权限控制及全生命周期治理能力，彻底打破数据孤岛，减少数据移动，大幅提升数据管理及使用效率。

大数据与机器学习一体化

通过 TCLake 的多模态数据管理能力及开放引擎生态，可助力客户快速搭建大数据+机器学习一体化应用，上游大数据引擎如 Spark 预处理好的训练数据可直接注册回统一元数据，由下游 PyTorch、TensorFlow 等 Al 训练框架直接读取，完成训练后模型可注册回 TCLake 进行统一生命周期管理，大幅提升 Al 应用构建及管理效率。