|
Confluent于11月4日公布Streamhouse架构，目标是让企业AI代理、应用和分析系统能基于同一份持续更新且受治理的业务状态做决策。它不要求先把所有数据搬进一个仓库，而是从分散的业务系统持续捕获事件、处理并汇总上下文，再向需要采取行动的代理和应用提供查询能力。
这次发布把Query加入Confluent Data Streaming Platform的五项能力，补上对实时业务状态的服务层。Real-Time Context Engine通过MCP向AI代理提供上下文；Lightning Tables则在AWS上的Confluent Cloud正式可用，为应用提供SQL和API只读查询。Confluent称内部测试中数据从产生到可查询约100毫秒，查询延迟约10至100毫秒、吞吐超过每秒1,000次；这些是厂商特定测试数据，实际效果会随配置和负载变化。
它针对的是代理可能因多个系统状态不同步而基于过期或冲突信息行动的问题。Streamhouse作为一层实时运营数据架构与现有湖仓并行，企业是否能因此提升代理决策质量，仍取决于数据治理、接入范围和具体工作流。
Confluent官方公告（2026年11月4日）：https://www.confluent.io/press-release/confluent-introduces-its-streamhouse-architecture-to-power-ai-with-real-time-business-context/ |
0