Cloudflare detalló Town Lake, su plataforma interna de datos unificada, y Skipper, un agente de análisis impulsado por IA de lenguaje natural, diseñado para unificar el acceso a datos operacionales, de facturación, seguridad y de negocios en silos. Town Lake se ejecuta en una arquitectura de lakehouse utilizando Apache Trino, Iceberg, almacenamiento Cloudflare R2 y DataHub para metadatos, permitiendo una sola consulta para unir datos en tablas Postgres, ClickHouse e Iceberg sin movimiento de datos. Cloudflare procesa más de 1 mil millones de eventos por segundo en 330+ ciudades; la plataforma reemplaza el descubrimiento fragmentado en Postgres, ClickHouse, Kafka, BigQuery y almacenamiento de objetos.
Skipper traduce preguntas en inglés simple en consultas SQL validadas usando metadatos, schema, linaje e inspección en tiempo de ejecución. Las cargas de trabajo de facturación representan el 53% de todas las consultas de Town Lake (~91.760 consultas de 324 empleados en período de medición), con tareas que una vez requerían SQL complejo ahora completadas en segundos. El diseño enfatiza gobernanza: nuevos conjuntos de datos predeterminados a inaccesibles hasta que el escaneo automatizado + revisión humana a través del servicio interno 'Skimmer' (combinando clasificación + análisis impulsado por IA para detección de PII) autorice acceso. Cloudflare planea integración más profunda con chat interno, ticketing y flujos de dev.
Para arquitectos: este es un template para infraestructura de análisis empresarial donde agentes de IA y lakehouses convergen. Modelo de gobernanza 'predeterminado cerrado' es notable—invierte patrones típicos de acceso de datos e invierte carga a curadores en lugar de solicitantes. Observe este patrón extendiéndose en pilas de observabilidad de SaaS, y para vendors que acoplan lakehouse + SQL agéntico para competir en la capa interna de análisis.