Con北京站聚焦技术落地与前沿趋势，核心方向包括：
AI工程化：端侧推理、RAG增强、多模态生成成为主流；
云原生深水区：混合云治理、湖仓一体架构、可观测性技术持续迭代；
安全与效能：大模型安全防御、研发流程标准化、平台工程价值凸显；
行业融合：物流、金融、社交等领域的技术跨界创新案例丰富。
大会为开发者提供了从理论到实践的全景视角，推动技术向生产力转化。
在当前技术发展的浪潮中，数据治理难题成为企业亟需解决的重要课题。数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）作为存储和处理大规模数据的核心架构，其重要性不言而喻。而随着技术的演进，Lakehouse架构的出现，使得事务处理和数据湖的存储能力相结合，为处理大规模数据提供了新的解决方案。然而，多种Lakehouse同时存在、同时管理和治理的问题也随之浮现，尤其是在多地域、多云、多平台的背景下，数据孤岛、数据安全、隐私保护以及数据不连通性等问题成为企业必须面对的挑战。
为了解决这些挑战，元数据湖（Metadata Lake）的概念应运而生。元数据湖强调的是将元数据管理作为核心，通过元数据的集中存储、管理和自动化处理，实现数据统一视图、统一访问和治理。元数据不仅仅是关于数据的数据，它还包括了数据的血缘、数据的来源、数据的使用方式和数据的生命周期等。通过这样的集中化管理，可以简化和自动化数据生命周期管理流程，从数据的收集到销毁的每一个环节都可进行有效控制。
元数据湖的构建需要支持事务处理，以确保数据的一致性；需要支持多种对象存储和开放数据格式，如parquet、avro、orc等，以支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储；支持多版本并发控制（MVCC）等技术，实现快速读写、时间旅行、回滚等操作。此外，元数据湖还需提供开放API，能够从各种引擎平台接入工作负载，包括支持传统大数据引擎和AI/ML事务型数据湖平台。
元数据湖的技术支撑点包括：
- 统一发现：能够自动发现、分类和映射企业各处的数据。
- 权限管控：提供统一访问和治理策略，包括数据接入、访问审计等。
- 数据主权：自动化地进行PII和PI数据的分类与权利请求报告。
- 元数据增强：将业务和操作元数据与技术元数据结合，提供完整的数据可见性。
- 数据生命周期管理：从数据的收集到销毁，简化和自动化管理流程。
企业的数据治理目标是实现数据统一视图，并从元数据层面上达到单一的真相来源（SSOT），以实现数据的统一访问和治理。通过元数据湖的实施，企业可以有效应对多地域、多平台选择带来的数据孤岛问题，同时也能够在保证数据安全和隐私的基础上，支持数据的集中存储和实时分析。
在技术发展的前沿，QCon大会以其对技术落地和前沿趋势的深入探讨，为开发者和企业提供了一个从理论到实践的全景视角。会议内容涵盖了AI工程化、云原生深水区、安全与效能、行业融合等多个核心方向，推动技术向生产力的转化，以及行业技术的跨界创新。
通过构建元数据湖，企业能够对不同来源和格式的数据进行有效整合，实现数据治理的自动化和智能化，进而提升企业运营效率，创造更多价值。这对于处在数据驱动时代的企业来说，是通往成功的关键一步。
