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解決的問題

RisingWave 的設計旨在消除傳統事件串流堆疊的複雜性。無需將 Debezium、Kafka 和 Flink 等多個工具串接起來進行資料攝取、處理與服務，它提供單一系統，確保 AI 代理與即時應用能始終以低延遲存取最新資料。

工作原理

RisingWave 持續從 Webhook、資料庫變更（CDC）、事件串流（Kafka、Pulsar、Kinesis）以及 S3 中的歷史批次資料中攝取資料。它使用增量計算，僅在上游資料變更時更新結果，從而以端對端低於 100ms 的延遲維持資料即時性。

結果透過內部行儲存以低延遲（10–20ms）提供 SQL 查詢，而長期儲存與分析存取則透過與 Apache Iceberg 表的原生整合實現，系統會自動管理這些表格。

適用對象

專為開發需要統一資料流、特徵儲存與即時儀表板的代理型 AI 與即時應用的開發者所設計。

主要亮點

• 統一 SQL 接口：透過 PostgreSQL wire protocol 使用標準 SQL 連接串流與表格。
• 增量計算：無需完整重算即可更新物化檢視，確保高即時性。
• 成本效益高的儲存：將內部狀態與表格儲存在物件儲存（S3）中，相比記憶體成本更低。
• 代理就緒：內建 MCP 伺服器、CLI 與技能，讓 AI 代理可直接查詢與操作系統。
• 開放格式整合：原生管理 Apache Iceberg 表，實現持久化、開放格式的儲存。