在企業全面邁向資料驅動的過程中，資料湖早已成為承載海量業務數據的基礎設施。然而，越來越多企業在實務中發現：
“數據能存進S3，並不等於數據就好用。”
表結構難以演進、更新刪除成本高、多引擎並發存取衝突、歷史資料無法回溯……這些問題，讓傳統資料湖逐漸成為新的技術負擔。
在這一背景下，Apache Iceberg 正逐步成為AWS 官方重點支援的現代資料湖表格式之一，而圍繞它建構的 AWS Iceberg 方案，也正在成為企業資料平台升級的重要方向。
什麼是AWS Iceberg？
需要先澄清的是：
AWS Iceberg 並非單獨的AWS 服務。
通常所說的 AWS Iceberg，指的是在AWS 雲端上，基於 Apache Iceberg 表格式，結合多項AWS 原生服務所建構的現代資料湖架構，例如：
- Amazon S3：底層資料存儲
- Apache Iceberg：表格式與元資料管理規範
- AWS Glue Data Catalog：統一元資料目錄
- Amazon Athena / EMR / Redshift：查詢與計算引擎
這種架構既保留了資料湖的低成本與高擴展性，也引入了接近資料倉儲層級的管理與一致性能力。
為什麼傳統資料湖越來越「難用」？
在許多企業中，傳統資料湖通常是：
S3 + Parquet + Hive Metastore
這種模式在早期非常有效，但隨著資料規模和業務複雜度提升，問題逐漸顯現：
- 只支援追加寫，更新刪除極為困難
- 分區設計一旦不合理，後期幾乎無法調整
- 查詢引擎需要掃描大量無關文件，效能不可控
- 多個引擎並發寫入，容易產生資料不一致
這些痛點，並不是儲存或算力不足造成的，而是表管理能力缺失。
Apache Iceberg 帶來了哪些關鍵能力？
Apache Iceberg 的核心價值，在於它為資料湖引入了一套標準化、引擎無關的表格管理機制。
1. 真正支援UPDATE / DELETE / MERGE
Iceberg 支援行層級的資料修改，而不需要重寫整張表：
- 適用於訂單修正、狀態變更、資料糾錯等場景
- 對業務分析系統更加友善
2. Time Travel（時間旅行）
Iceberg 會儲存表格的歷史快照，支援：
- 查詢歷史版本數據
- 數據審計
- 回滾誤操作
這在合規、金融、資料治理場景中尤其重要。
3. 高效能查詢與隱藏檔案複雜度
Iceberg 透過維護完整的元資料（檔案清單、分區資訊、統計資料）：
- 查詢引擎無需掃描S3 目錄
- 只讀取真正相關的資料文件
- 顯著提升Athena、Trino、Spark 的查詢效率
4. 多引擎並發訪問，避免廠商鎖定
同一份Iceberg 表可以被：
- Athena 查詢
- EMR Spark 寫入
- Redshift Spectrum 分析
而無需為不同引擎維護多套資料副本，這對於企業長期架構演進尤為關鍵。
AWS 對Iceberg 的官方支援情況
AWS 已在多個核心服務中原生支援Apache Iceberg：
1.Amazon Athena
- 原生支援Iceberg 表
- 支援INSERT / UPDATE / DELETE / MERGE
2.AWS Glue
- Glue Catalog 作為Iceberg 的元資料目錄
- Glue Job（Spark）可直接讀寫Iceberg 表
3.Amazon EMR
- Spark / Trino / Flink 全面支持Iceberg
- Amazon Redshift
- 透過Redshift Spectrum 查詢Iceberg 表
- Redshift Serverless 同樣適用
這意味著：
Iceberg 已不再是“實驗性選擇”，而是AWS 官方認可的主流資料湖方案。
Iceberg 適合哪些企業場景？
從我們在實際客戶專案中的經驗來看，以下場景非常適合引入AWS Iceberg：
- 資料湖與資料倉儲一體化建設
- 需要頻繁更新或修正分析數據
- 多個分析引擎並行使用（BI + 數據科學+ 即時分析）
- 希望避免被單一資料平台或廠商深度綁定
- 對資料治理、審計、可追溯性有要求的企業
作為AWS 代理商
雖然Iceberg 能力強大，但真正的挑戰在於落地方案設計：
- 表分區與演進策略如何規劃？
- 元資料規模如何控制？
- Athena、EMR、Redshift 如何合理分工？
- 成本如何在S3、運算引擎之間平衡？
作為 AWS 官方認證代理商，在雲端上在資料湖與分析平台建置中，通常會結合：
- 企業業務模型與查詢模式
- 成本預算與績效目標
- 現有數倉或Hadoop 體系遷移需求
為客戶設計 可長期演進、可控製成本、可運維的Iceberg 資料湖方案，而不是簡單「把表格式換成Iceberg」。
結語
Apache Iceberg 並不是讓資料湖變得複雜，而是讓資料湖變得「可管理」。
在AWS 雲端上，Iceberg 正成為連接資料湖與資料倉儲的關鍵橋樑。對於希望建構下一代資料平台的企業而言，AWS Iceberg 不是是否選擇的問題，而是「何時引入、如何正確引入」的問題。
