Gravitino 是一个面向大规模数据与 AI 场景的元数据湖解决方案，提供统一的元数据模型、跨区域的联邦查询和治理能力。它专注于将多源的元数据（如表、模型、特征、数据血缘和模型元信息）统一管理，以支持数据发现、审计、访问控制以及面向 AI 的资产管理。项目同时关注 AI 资产（模型、特征库等）的可追溯性，支持在组织内部建立一致的元数据模型与权限策略，帮助团队减少重复工作并提升模型复用效率。Gravitino 的设计适合在多云、多区域的企业级环境中部署，能够与现有数据平台和查询引擎协作，为数据工程师和 AI 团队提供集中化的元数据操作与治理接口。
主要特性
- 统一元数据模型：将不同存储与服务中的元数据抽象为统一模型，便于检索与治理。
- 联邦与多区域支持：原生支持多区域部署与跨域同步，适用于全球化架构。
- 数据治理与审计：内建访问控制、审计日志与策略机制，满足合规与安全需求。
- 多引擎兼容：提供与 Trino、Spark 等查询引擎的无缝集成，并支持 Iceberg 等表格式的目录服务。
使用场景
- 元数据统一门户：为企业提供跨湖、跨仓库的元数据搜索与管理入口，帮助数据工程师与数据科学家发现资产。
- AI 资产管理：管理模型、特征与数据集的血缘与版本，支持可重复的机器学习生命周期管理。
- 多区域同步：在多云/多区域环境中保持元数据一致性与策略同步。
技术特点
- 基于可扩展的服务设计，支持高并发的元数据查询与变更流。
- 提供丰富的连接器用于采集各类元数据源（数据库、对象存储、表格式仓库等）。
- 文档与示例完善，提供 Docker Compose playground 便于快速试用。