AI应用后端工程化生产实践(第3部分：AI数据工程与治理体系——从数据湖到模型训练流水线的工程落地)
面向AI工业级生产的数据工程与治理体系全景：从原始数据湖到模型训练流水线、从特征存储到数据版本控制的完整工程落地，包含数据清洗Multi-Level Pipeline、DVC版本化实践、训练-推理特征一致性保障、数据飞轮商业闭环
Lakehouse
云原生数据基础设施2026：分布式数据库、湖仓一体与AI负载调度的架构融合
深度分析2026年云原生数据基础设施技术全景，涵盖TiDB/CockroachDB等分布式数据库架构进化、Lakehouse 2.0数据湖仓一体、Kubernetes AI工作负载调度的弹性训练与推理、KubeEdge边缘云原生实践，以及FinOps治理体系的最新进展。
Delta Lake 事务日志深度实战：从对象存储原子性难题到多部分 Checkpoint 与 Deletion Vector 的工程全解
从 Delta Log 的物理布局出发，拆解 putIfAbsent 提交协议、S3 条件写的演进、多部分 Checkpoint 并行生成、Z-Order 与 Liquid Clustering 数据跳过、Deletion Vector 的 Merge-on-Read 实现，以及 Time Travel、VACUUM、Change Data Feed 的生产落地与调优清单。
