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通過將原生SaaS簡易性與無縫跨雲靈活性相結合，Singdata消除了開源引擎的高運維複雜度，也打破了傳統雲數據倉庫的區域限制。
新加坡2026年9月15日 /美通社/ — 新一代企業級AI（人工智能）原生數據基礎設施先鋒Singdata今天宣佈，其Singdata湖倉一體產品已在全球八大主流雲平台、三種計算硬件架構上實現全場景可用。
企業現在可以在亞馬遜雲科技(AWS)、谷歌雲平台(GCP)、微軟Azure、阿里雲、騰訊雲、火山引擎、華為雲與百度智能雲這八大主流雲平台上原生部署Singdata全托管SaaS（軟件即服務）平台，相關產品同時可以全面兼容英特爾、AMD與ARM三大CPU（中央處理器）架構。
破解現代多雲困境
隨著全球企業的業務向多個大洲擴張，多雲與混合雲基礎設施已從一種架構可選方案轉變為運營剛需。但傳統上，數據工程團隊一直被迫在兩種並不完美的妥協方案之間做選擇：
- 開源運維陷阱：儘管StarRocks、ClickHouse這類開源引擎在技術層面支持跨雲遷移，但要實現真正的多雲運維體驗完全一致，需要投入海量工程人力。團隊最終要背負複雜的基礎設施編排、跨不同CPU架構的硬件調優、手動補丁管理以及不斷攀升的總擁有成本(TCO)——本質上只是把雲廠商鎖定替換成了沉重的運維鎖定。
- 雲SaaS覆蓋缺口：另一方面，Snowflake、Databricks這類傳統SaaS數據平台巨頭雖然能夠提供低門檻的托管服務體驗，但始終深度綁定三大西方主流雲提供商。它們在亞太及新興市場的關鍵區域雲平台上缺乏深度原生適配能力，往往難以提供專屬的本地化技術支持與區域運營資源分配。
Singdata填補了這一缺口，兼顧了兩大核心優勢：既擁有全托管SaaS平台低門檻的便捷體驗，又能提供真正的跨雲中立部署自由。
單引擎實力：經大規模場景驗證的卓越性能
Singdata湖倉一體產品完全基於自主研發的「單引擎」架構與先進的通用增量計算(GIC)技術打造，統一了數據湖的開放存儲能力與數據倉庫的分析性能。通過在八大雲環境以及英特爾、AMD、ARM處理器上實現查詢引擎、SQL語法、治理模型的標準化，Singdata能夠確保企業業務負載在任意環境下，都獲得完全一致的性能表現與開發者體驗。
這些企業級能力已經在大規模場景中得到了充分驗證。領先的內容發現平台巨頭REDNOTE依托Singdata湖倉一體產品，支撐其海量規模的實時數據分析業務。通過採用Singdata解決方案，REDNOTE在無需自行管理底層基礎設施複雜度的前提下，大幅縮短了數據處理延遲，同時降低了整體運營成本。
重新思考雲自由
Singdata聯合創始人兼首席執行官Ethan Yu表示：「能夠在某朵雲上跑起來，和能夠開始在那朵雲上為客戶穩定托管運行，完全是兩個不同的問題。開源引擎在很久之前就解決了第一個問題。我們耗時多年打磨的，乃是這套引擎的全托管版本，讓它能在八朵雲、三種芯片架構上表現完全一致，讓用戶同時兼得兩大優勢，不用再做二選一的取捨。」
隨著企業數據戰略與多雲需求、生成式AI工作負載的結合日益緊密，Singdata將持續深化與全球雲廠商、硬件製造商的生態合作，打造開放、高性能、面向未來的AI+Data基礎。
關於Singdata
Singdata是一家AI原生的企業級數據基礎設施公司，總部位於新加坡，工程研發中心則設在中國杭州。其基於自主研發的通用增量計算技術打造的AI湖倉一體平台，打通了企業數據與AI之間的最後一公里。Singdata是Apache Iceberg開源標準的核心貢獻者，並且致力於成為亞太地區值得信賴的Data+AI基礎設施平台。
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通過將原生SaaS簡易性與無縫跨雲靈活性相結合，Singdata消除了開源引擎的高運維複雜度，也打破了傳統雲數據倉庫的區域限制。
新加坡2026年9月15日 /美通社/ — 新一代企業級AI（人工智能）原生數據基礎設施先鋒Singdata今天宣佈，其Singdata湖倉一體產品已在全球八大主流雲平台、三種計算硬件架構上實現全場景可用。
企業現在可以在亞馬遜雲科技(AWS)、谷歌雲平台(GCP)、微軟Azure、阿里雲、騰訊雲、火山引擎、華為雲與百度智能雲這八大主流雲平台上原生部署Singdata全托管SaaS（軟件即服務）平台，相關產品同時可以全面兼容英特爾、AMD與ARM三大CPU（中央處理器）架構。
破解現代多雲困境
隨著全球企業的業務向多個大洲擴張，多雲與混合雲基礎設施已從一種架構可選方案轉變為運營剛需。但傳統上，數據工程團隊一直被迫在兩種並不完美的妥協方案之間做選擇：
- 開源運維陷阱：儘管StarRocks、ClickHouse這類開源引擎在技術層面支持跨雲遷移，但要實現真正的多雲運維體驗完全一致，需要投入海量工程人力。團隊最終要背負複雜的基礎設施編排、跨不同CPU架構的硬件調優、手動補丁管理以及不斷攀升的總擁有成本(TCO)——本質上只是把雲廠商鎖定替換成了沉重的運維鎖定。
- 雲SaaS覆蓋缺口：另一方面，Snowflake、Databricks這類傳統SaaS數據平台巨頭雖然能夠提供低門檻的托管服務體驗，但始終深度綁定三大西方主流雲提供商。它們在亞太及新興市場的關鍵區域雲平台上缺乏深度原生適配能力，往往難以提供專屬的本地化技術支持與區域運營資源分配。
Singdata填補了這一缺口，兼顧了兩大核心優勢：既擁有全托管SaaS平台低門檻的便捷體驗，又能提供真正的跨雲中立部署自由。
單引擎實力：經大規模場景驗證的卓越性能
Singdata湖倉一體產品完全基於自主研發的「單引擎」架構與先進的通用增量計算(GIC)技術打造，統一了數據湖的開放存儲能力與數據倉庫的分析性能。通過在八大雲環境以及英特爾、AMD、ARM處理器上實現查詢引擎、SQL語法、治理模型的標準化，Singdata能夠確保企業業務負載在任意環境下，都獲得完全一致的性能表現與開發者體驗。
這些企業級能力已經在大規模場景中得到了充分驗證。領先的內容發現平台巨頭REDNOTE依托Singdata湖倉一體產品，支撐其海量規模的實時數據分析業務。通過採用Singdata解決方案，REDNOTE在無需自行管理底層基礎設施複雜度的前提下，大幅縮短了數據處理延遲，同時降低了整體運營成本。
重新思考雲自由
Singdata聯合創始人兼首席執行官Ethan Yu表示：「能夠在某朵雲上跑起來，和能夠開始在那朵雲上為客戶穩定托管運行，完全是兩個不同的問題。開源引擎在很久之前就解決了第一個問題。我們耗時多年打磨的，乃是這套引擎的全托管版本，讓它能在八朵雲、三種芯片架構上表現完全一致，讓用戶同時兼得兩大優勢，不用再做二選一的取捨。」
隨著企業數據戰略與多雲需求、生成式AI工作負載的結合日益緊密，Singdata將持續深化與全球雲廠商、硬件製造商的生態合作，打造開放、高性能、面向未來的AI+Data基礎。
關於Singdata
Singdata是一家AI原生的企業級數據基礎設施公司，總部位於新加坡，工程研發中心則設在中國杭州。其基於自主研發的通用增量計算技術打造的AI湖倉一體平台，打通了企業數據與AI之間的最後一公里。Singdata是Apache Iceberg開源標準的核心貢獻者，並且致力於成為亞太地區值得信賴的Data+AI基礎設施平台。
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通過將原生SaaS簡易性與無縫跨雲靈活性相結合，Singdata消除了開源引擎的高運維複雜度，也打破了傳統雲數據倉庫的區域限制。
新加坡2026年9月15日 /美通社/ — 新一代企業級AI（人工智能）原生數據基礎設施先鋒Singdata今天宣佈，其Singdata湖倉一體產品已在全球八大主流雲平台、三種計算硬件架構上實現全場景可用。
企業現在可以在亞馬遜雲科技(AWS)、谷歌雲平台(GCP)、微軟Azure、阿里雲、騰訊雲、火山引擎、華為雲與百度智能雲這八大主流雲平台上原生部署Singdata全托管SaaS（軟件即服務）平台，相關產品同時可以全面兼容英特爾、AMD與ARM三大CPU（中央處理器）架構。
破解現代多雲困境
隨著全球企業的業務向多個大洲擴張，多雲與混合雲基礎設施已從一種架構可選方案轉變為運營剛需。但傳統上，數據工程團隊一直被迫在兩種並不完美的妥協方案之間做選擇：
- 開源運維陷阱：儘管StarRocks、ClickHouse這類開源引擎在技術層面支持跨雲遷移，但要實現真正的多雲運維體驗完全一致，需要投入海量工程人力。團隊最終要背負複雜的基礎設施編排、跨不同CPU架構的硬件調優、手動補丁管理以及不斷攀升的總擁有成本(TCO)——本質上只是把雲廠商鎖定替換成了沉重的運維鎖定。
- 雲SaaS覆蓋缺口：另一方面，Snowflake、Databricks這類傳統SaaS數據平台巨頭雖然能夠提供低門檻的托管服務體驗，但始終深度綁定三大西方主流雲提供商。它們在亞太及新興市場的關鍵區域雲平台上缺乏深度原生適配能力，往往難以提供專屬的本地化技術支持與區域運營資源分配。
Singdata填補了這一缺口，兼顧了兩大核心優勢：既擁有全托管SaaS平台低門檻的便捷體驗，又能提供真正的跨雲中立部署自由。
單引擎實力：經大規模場景驗證的卓越性能
Singdata湖倉一體產品完全基於自主研發的「單引擎」架構與先進的通用增量計算(GIC)技術打造，統一了數據湖的開放存儲能力與數據倉庫的分析性能。通過在八大雲環境以及英特爾、AMD、ARM處理器上實現查詢引擎、SQL語法、治理模型的標準化，Singdata能夠確保企業業務負載在任意環境下，都獲得完全一致的性能表現與開發者體驗。
這些企業級能力已經在大規模場景中得到了充分驗證。領先的內容發現平台巨頭REDNOTE依托Singdata湖倉一體產品，支撐其海量規模的實時數據分析業務。通過採用Singdata解決方案，REDNOTE在無需自行管理底層基礎設施複雜度的前提下，大幅縮短了數據處理延遲，同時降低了整體運營成本。
重新思考雲自由
Singdata聯合創始人兼首席執行官Ethan Yu表示：「能夠在某朵雲上跑起來，和能夠開始在那朵雲上為客戶穩定托管運行，完全是兩個不同的問題。開源引擎在很久之前就解決了第一個問題。我們耗時多年打磨的，乃是這套引擎的全托管版本，讓它能在八朵雲、三種芯片架構上表現完全一致，讓用戶同時兼得兩大優勢，不用再做二選一的取捨。」
隨著企業數據戰略與多雲需求、生成式AI工作負載的結合日益緊密，Singdata將持續深化與全球雲廠商、硬件製造商的生態合作，打造開放、高性能、面向未來的AI+Data基礎。
關於Singdata
Singdata是一家AI原生的企業級數據基礎設施公司，總部位於新加坡，工程研發中心則設在中國杭州。其基於自主研發的通用增量計算技術打造的AI湖倉一體平台，打通了企業數據與AI之間的最後一公里。Singdata是Apache Iceberg開源標準的核心貢獻者，並且致力於成為亞太地區值得信賴的Data+AI基礎設施平台。
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通過將原生SaaS簡易性與無縫跨雲靈活性相結合，Singdata消除了開源引擎的高運維複雜度，也打破了傳統雲數據倉庫的區域限制。
新加坡2026年9月15日 /美通社/ — 新一代企業級AI（人工智能）原生數據基礎設施先鋒Singdata今天宣佈，其Singdata湖倉一體產品已在全球八大主流雲平台、三種計算硬件架構上實現全場景可用。
企業現在可以在亞馬遜雲科技(AWS)、谷歌雲平台(GCP)、微軟Azure、阿里雲、騰訊雲、火山引擎、華為雲與百度智能雲這八大主流雲平台上原生部署Singdata全托管SaaS（軟件即服務）平台，相關產品同時可以全面兼容英特爾、AMD與ARM三大CPU（中央處理器）架構。
破解現代多雲困境
隨著全球企業的業務向多個大洲擴張，多雲與混合雲基礎設施已從一種架構可選方案轉變為運營剛需。但傳統上，數據工程團隊一直被迫在兩種並不完美的妥協方案之間做選擇：
- 開源運維陷阱：儘管StarRocks、ClickHouse這類開源引擎在技術層面支持跨雲遷移，但要實現真正的多雲運維體驗完全一致，需要投入海量工程人力。團隊最終要背負複雜的基礎設施編排、跨不同CPU架構的硬件調優、手動補丁管理以及不斷攀升的總擁有成本(TCO)——本質上只是把雲廠商鎖定替換成了沉重的運維鎖定。
- 雲SaaS覆蓋缺口：另一方面，Snowflake、Databricks這類傳統SaaS數據平台巨頭雖然能夠提供低門檻的托管服務體驗，但始終深度綁定三大西方主流雲提供商。它們在亞太及新興市場的關鍵區域雲平台上缺乏深度原生適配能力，往往難以提供專屬的本地化技術支持與區域運營資源分配。
Singdata填補了這一缺口，兼顧了兩大核心優勢：既擁有全托管SaaS平台低門檻的便捷體驗，又能提供真正的跨雲中立部署自由。
單引擎實力：經大規模場景驗證的卓越性能
Singdata湖倉一體產品完全基於自主研發的「單引擎」架構與先進的通用增量計算(GIC)技術打造，統一了數據湖的開放存儲能力與數據倉庫的分析性能。通過在八大雲環境以及英特爾、AMD、ARM處理器上實現查詢引擎、SQL語法、治理模型的標準化，Singdata能夠確保企業業務負載在任意環境下，都獲得完全一致的性能表現與開發者體驗。
這些企業級能力已經在大規模場景中得到了充分驗證。領先的內容發現平台巨頭REDNOTE依托Singdata湖倉一體產品，支撐其海量規模的實時數據分析業務。通過採用Singdata解決方案，REDNOTE在無需自行管理底層基礎設施複雜度的前提下，大幅縮短了數據處理延遲，同時降低了整體運營成本。
重新思考雲自由
Singdata聯合創始人兼首席執行官Ethan Yu表示：「能夠在某朵雲上跑起來，和能夠開始在那朵雲上為客戶穩定托管運行，完全是兩個不同的問題。開源引擎在很久之前就解決了第一個問題。我們耗時多年打磨的，乃是這套引擎的全托管版本，讓它能在八朵雲、三種芯片架構上表現完全一致，讓用戶同時兼得兩大優勢，不用再做二選一的取捨。」
隨著企業數據戰略與多雲需求、生成式AI工作負載的結合日益緊密，Singdata將持續深化與全球雲廠商、硬件製造商的生態合作，打造開放、高性能、面向未來的AI+Data基礎。
關於Singdata
Singdata是一家AI原生的企業級數據基礎設施公司，總部位於新加坡，工程研發中心則設在中國杭州。其基於自主研發的通用增量計算技術打造的AI湖倉一體平台，打通了企業數據與AI之間的最後一公里。Singdata是Apache Iceberg開源標準的核心貢獻者，並且致力於成為亞太地區值得信賴的Data+AI基礎設施平台。
