我们曾经写过一篇《深度对决：Palantir vs. Databricks，谁是 AI 时代的数据终局？》，深入剖析了 Palantir 与 Databricks 在 AI 时代的竞争格局。Palantir 凭借“本体论”驱动的语义整合、国防级安全及 AIP“运营型 AI”闭环，构建了难以复制的决策壁垒，专注于解决高风险复杂业务。相比之下，Databricks 以 Lakehouse 架构、开放生态及“数据型 AI”见长，致力于最大化模型生产力与规模优势。两者分别代表“决策执行操作系统”与“数据生产力工厂”两种截然不同的哲学。
在当今的企业级数据技术栈中，Palantir与Databricks往往扮演着举足轻重但侧重点不同的角色。Databricks依托其开放的“数据智能平台”和Unity Catalog，成为了企业构建湖仓一体、处理大规模数据工程及训练AI模型的首选基座；而Palantir Foundry与AIP则以其独特的“本体（Ontology）”层，成为了连接数据与业务运营、构建智能化一线应用的决策中枢。
然而，在过去，这两个强大平台并存时，企业往往面临着割裂的痛点：数据需要在系统间频繁搬运，导致冗余与延迟；安全策略需要在两端重复配置，增加了治理风险；计算资源无法跨平台灵活调度。基于此，双方在客户的强烈驱动下，达成了一项旨在“消除摩擦、加速价值实现”的深度产品集成战略。
本文将深入解读Palantir架构师Chad Wahlquist与Databricks架构师Ben Aboud的深度对话，全方位解析Palantir与Databricks的战略集成架构。我们将看到，这一合作并非简单的API对接，而是基于“多模态数据平面”理念的深层互操作：通过数据联邦、治理融合、计算下推及AI工作流集成，双方正在共同重新定义下一代数据智能平台的标准。
一、 多模态数据平面：解耦存储与计算的终极形态
理解这一集成的理论基础，首先要理解Palantir提出的“多模态数据平面（Multimodal Data Plane, MMDP）”概念。其核心哲学可以概括为：“任何存储、任何计算、任何地点”。
在传统的集成模式中，系统间的数据交互往往意味着物理上的数据移动。但在MMDP架构下，Palantir Foundry与Databricks实现了真正的双向互操作性，彻底打破了物理边界：
从Databricks到Foundry： 企业已经在Databricks中基于Delta Lake或Iceberg构建了完善的“奖牌架构”。通过集成，Foundry可以通过“虚拟表”的方式直接注册这些数据。这意味着，Foundry无需将数据复制到自身的存储中，即可直接读取、查询并基于这些数据构建本体。
从Foundry到Databricks： 反之亦然。Palantir Foundry中的数据（可能是经过复杂业务逻辑处理后的高价值数据，或者是通过特定连接器获取的稀缺数据）可以通过Iceberg REST Catalog直接注册到Databricks中。Databricks用户可以像操作本地表一样，直接查询Foundry的数据，无需任何ETL搬运。
这种双向的“零拷贝”机制，不仅大幅降低了存储成本和数据延迟，更保证了数据源的唯一真实性。
二、 治理集成：基于Unity Catalog的深度安全互信
数据互通的前提是安全与治理的统一。在企业级环境中，跨平台的权限管理往往是IT部门的噩梦。Palantir与Databricks的集成方案，巧妙地利用了Unity Catalog作为统一的治理枢纽，实现了连接层面的深度融合。
身份认证机制的现代化：双方摒弃了传统的长效密钥交换方式，转而采用更为安全的服务主体与工作负载身份联合机制。
配置流程： 也就是在Databricks侧创建一个服务主体，并赋予其对特定数据资产（Catalog/Schema/Table）的访问权限。随后，在Foundry侧将该服务主体与连接绑定。
无密钥认证： 当Foundry需要访问Databricks数据时，它会通过工作负载身份联合机制进行认证，无需在传输过程中暴露任何敏感凭证。
凭证分发带来的性能飞跃：这是技术实现中最为惊艳的一环。当Foundry需要读取存储在S3或Azure Blob上的Databricks数据时，它并不会将所有流量都通过Databricks的控制平面转发（这通常是性能瓶颈所在）。 相反，Foundry会利用服务主体向Unity Catalog发起请求。Unity Catalog在验证权限通过后，会直接分发短效的云存储访问凭证给Foundry。拿到凭证后，Foundry可以直接与底层的对象存储（如S3 bucket）进行通信，进行大吞吐量的读写操作。
这种机制既保留了Unity Catalog的集中式权限管控，又释放了底层云存储的直接I/O性能，完美平衡了安全性与效率。据统计，目前已有超过100家共同客户启用了这一集成，其中绝大多数都在使用基于此机制的“数据联邦”功能。
三、 计算下推：在数据所在地执行逻辑
如果说数据联邦解决了“存”的问题，那么计算下推（Compute Federation）则解决了“算”的问题。这是双方合作中极具创新性的功能：“外部管道”。
在过去，如果业务人员习惯使用Palantir Foundry的低代码工具（如Pipeline Builder）来构建数据转换逻辑，但数据本身存储在Databricks中，系统通常需要将数据拉取到Foundry的计算集群中处理，然后再写回。这不仅造成了数据移动，也无法利用Databricks在大规模数据处理上的算力优势。
现在的集成架构允许一种全新的模式：
逻辑编排在Foundry： 用户依然可以使用Foundry直观、可视化的Pipeline Builder工具来定义数据转换逻辑（例如过滤、聚合、脱敏）。
物理执行在Databricks： 当用户点击“部署”时，Foundry并不会启动自己的Spark集群，而是将这些逻辑编译并“推下”到Databricks的Serverless Compute环境中执行。
结果回写Unity Catalog： 计算产生的结果数据会直接回写到Databricks管理的存储中，并注册在Unity Catalog里。
这一模式实现了“逻辑与算力的分离”。企业可以让懂业务的分析师继续使用Palantir友好的界面，同时充分利用IT部门在Databricks上已经预留和优化好的计算资源。对于Palantir专家而言，这意味着他们可以在不改变开发习惯的前提下，无缝调度外部的计算能力。
四、 AI与工作流集成：构建闭环的智能体生态
集成的最终目的是为了赋能业务。在AI与应用层面，双方的打通为构建高阶的智能体系统奠定了基础。
1. 模型的互操作性：数据科学团队通常偏好在Databricks中使用MLflow等工具进行模型的训练与调优。通过集成，在Databricks中训练好的模型可以直接注册到Foundry中。这意味着，Foundry中的运营应用（如供应链预警系统）可以直接调用Databricks训练的预测模型，对实时数据进行推理。这种“Databricks训练，Foundry部署”的模式，打通了从实验环境到生产运营的最后一公里。
2. 运营回写：这是Palantir的核心优势之一。当业务人员在Foundry构建的应用程序中根据数据洞察做出决策（例如：调整库存阈值、标记异常客户）时，这些决策数据不仅仅停留在应用层。通过双向集成，这些高价值的“人机交互数据”可以实时回写到Databricks的Delta表中。
这对于闭环AI系统的构建至关重要。智能体需要通过不断的反馈来优化自身。业务人员在Foundry中的每一次点击、每一次修正，都是对Databricks底层数据的丰富，也为下一轮的模型训练提供了宝贵的标注数据。
五、技术实战：从连接到计算下推的全流程演示
为了更直观地理解这一架构是如何落地的，我们复盘了Chad与Ben进行的现场演示。该演示完整展示了从数据发现、逻辑构建到计算执行的全链路。
第一阶段：连接与虚拟化
演示始于Foundry的“数据连接”界面。在这里，除了传统的批量同步选项外，新增了“虚拟表”功能。
用户点击“创建新虚拟表”，系统即刻连接至Databricks环境。
用户输入关键词（如DBX customer clone）进行搜索，界面实时展示了Databricks Unity Catalog中的表结构预览。
点击“添加”，该表即被注册为Foundry中的一个数据集。
关键细节： 打开该数据集的详情页，可以看到其源类型标识为“Databricks”，连接方式为JDBC（或External Access），且界面上直接提供了一个“Open in Databricks”的按钮。点击该按钮可直接跳转至Databricks工作空间对应的表视图，证明了两者元数据的深度互通。
第二阶段：逻辑构建与计算配置
接下来，演示者展示了如何对这张虚拟表进行处理。
在Foundry中创建一个新的Pipeline（数据管道）。
关键选择： 在配置管道属性时，演示者选择了一个特殊的构建模式：“External”。这意味着该管道的计算负载将不会在Palantir的集群上运行，而是被推送到外部系统。
演示者将Databricks的虚拟表作为输入源，使用Pipeline Builder内置的图形化组件添加了一个过滤逻辑（例如：State == 'CA'，仅保留加利福尼亚州的客户）。
此时，Foundry界面展示了强大的实时预览能力。尽管数据和计算都在外部，但Foundry通过向Databricks发送实时查询，依然能够在画布上即时展示每一步变换后的数据预览。
第三阶段：执行与回写
逻辑定义完成后，进入输出配置环节。
演示者选择将结果输出为一个新表。
存储配置： 在输出设置中，演示者明确指定该表将存储在Databricks中，类型可选择“Managed Delta”、“Managed Iceberg”或“External”。这证明了Foundry不仅能读，还能管理Databricks侧的表生命周期。
点击“Deploy（部署）”后，系统开始执行构建。
透明的监控： 用户可以在Foundry的构建报告中看到详细的日志。虽然物理计算发生Databricks的Serverless Compute上，但所有的状态信息、错误日志都实时回传到了Foundry的控制台，实现了“单屏管理”。
第四阶段：结果验证
构建成功后，演示者切换回Databricks的SQL Editor界面。刷新Catalog，一张名为DBX demo Chad and Ben的新表赫然在列。
查询该表，显示只有加州的客户数据。 整个过程实现了：数据在Databricks -> 逻辑在Foundry定义 -> 计算在Databricks执行 -> 结果回写Databricks。全流程无数据搬运，充分利用了双方平台的优势。
总结：从竞争到共生，构建开放的数据生态
通过此次深度解析，我们可以清晰地看到Palantir与Databricks的合作标志着企业数据架构思维的一次重要转折：从“单一平台通吃”转向“最佳组合生态”。
如果说SAP与Palantir的合作是打通了企业的“任督二脉”（业务流与决策流），那么Palantir与Databricks的结合则是强化了企业的“内功根基”（数据底座与智能计算）。
Databricks 提供了极致的开放性、规模化的算力以及统一的湖仓治理，确立了其作为企业“数据智能基座”的地位。
Palantir 则通过HyperAuto和Ontology，向上承接业务逻辑，向下兼容异构数据，确立了其作为“智能决策操作系统”的核心价值。
这种深度的技术融合，也为未来AI智能体的大规模落地铺平了道路。智能体需要海量的数据进行训练（Databricks的强项），同时也需要精准的业务上下文与行动能力（Palantir的强项）。两者的结合，实际上是为企业构建了一个具备“海量记忆”与“敏捷手脚”的超级数字大脑。在速度即是生命的数据时代，Palantir与Databricks的强强联手，无疑为企业加速实现数字化转型的商业价值提供了最强有力的技术保障。
