Dremio

概述

Dremio 自称为 "Agentic Lakehouse"，目标是将数据湖与湖仓管理、查询加速、语义建模与 AI 代理能力整合到一个开放且可互操作的平台中。它强调 零数据迁移、自动化性能优化 与 为 AI 提供上下文的语义层，同时兼容主流 BI 工具与数据处理生态（如 Spark、Flink、Power BI、Tableau）。

核心能力

1. AI 语义层（AI Semantic Layer）: 提供面向 AI 的上下文与业务指标定义，让自然语言或智能代理能准确定位并理解企业数据。

2. 查询联邦与零 ETL（Data Unification with Zero ETL）: 通过联邦查询在数据原地执行分析，避免不必要的数据复制和管道复杂性，既支持云端也支持本地数据湖。

3. 自主加速（Autonomous Reflections）: 平台自动分析查询模式并创建智能物化视图与缓存，以实现持续的查询性能提升而无需人工调优。

4. Apache Iceberg 与自动聚类（Iceberg Lakehouse + Automatic Clustering）: 完整支持 Iceberg 表管理与自动数据布局优化，减少传统分区管理的运维负担。

5. 开放目录与互操作性（Open Catalog / Polaris）: 基于 Apache Polaris 的目录实现，使 Iceberg 表能被其他工具（Spark、Flink 等）访问，同时支持 REST Catalog 与第三方集成。

6. MCP Server 与智能代理集成: 提供与 LLM 和 agent 框架的无缝连接，支持自动发现数据、执行 RunSqlQuery、获取表结构等能力，便于构建 AI 驱动的数据工作流。

7. 广泛的连接与开发者支持: 支持 ODBC、JDBC、Apache Arrow Flight，以及 Python 库和可扩展的 ARP 连接器框架，方便与现有生态集成与自定义扩展。

推荐原因

Dremio 适合希望将数据基础设施现代化、降低成本并为 AI 应用提供可靠数据上下文的企业。其关键优势包括 无需数据迁移即可加速查询、自动化的性能维护 与 为智能代理提供语义上下文，这三点能显著缩短从数据到洞见的时间。此外，Dremio 架构基于开放标准（如 Apache Arrow、Iceberg、Polaris），降低供应商锁定风险并提升与现有工具链的兼容性。对于需要兼顾性能、治理与灵活性的团队，Dremio 是一个值得评估的现代湖仓解决方案。

适用场景与注意事项

1. 适用于以 SQL 为主的分析负载、BI 仪表盘加速与 ML/AI 数据准备场景。
2. 对已有大量分散数据源且不希望大规模迁移的组织特别有价值。
3. 想要将 LLM/agent 与企业数据直接联通并保持访问与治理控制的企业可优先考虑。

（以上内容基于 Dremio 网站公开资料整理，涵盖产品定位、关键功能、典型用例与推荐理由。）