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只有最适合当前及可见未来需求的方案。

展望未来，实时数据分析数据库技术正朝着以下几个更具体、更深入的方向演进：

湖仓一体 (Lakehouse) 的深度融合与实时化：

流式入湖入仓： 数据不再是周期性批量进入数据湖/仓，而是以流的形式实时写入，并能被即时查询。Delta Lake, Apache Hudi, Apache Iceberg等开源数据湖格式通过支持ACID事务、版本控制和高效的upsert/delete操作，为构建实时湖仓提供了基础。
统一元数据与查询引擎： 实现数据湖和数据仓库之间元数据的统一管理，允许单一查询引擎透明地访问和分析存储在不同位置（湖或仓）、不同格式的实时和历史数据。
Serverless与弹性： 湖仓一体架构将更多地受益于Serverless计算 菲律宾电话号码库 模式，实现按需的、细粒度的弹性伸缩，以应对实时分析负载的波动。
AI/ML与实时分析的无缝嵌入 (Seamless Embedding of AI/ML)：

实时特征工程： 数据库将内置或紧密集成更强大的实时特征工程能力，支持从流式数据中动态提取、转换和更新机器学习模型所需的特征。
模型推理内嵌 (In-database Model Inference)： 允许将训练好的机器学习模型部署到数据库内部，直接对流入数据或存储数据执行实时预测，减少数据移动和延迟。
自动化与增强分析 (Automated and Augmented Analytics)： AI驱动的自动化洞察发现，例如异常检测、趋势预测、智能推荐等功能，将更普遍地集成到实时分析平台中，辅助用户更快地从数据中获取价值。