主要观点：

• 企业数据基础设施扩展后易出现“数据湖”变“数据沼泽”的问题，如管道推送文件不停、表无序增长等，实时消费者等需求难以满足。
• [数据网格（Data Mesh）]理念虽好，但实践中面临诸多挑战，如所有权不清、模式漂移等。
• [Apache Iceberg]和[Apache Flink]可解决上述问题，Iceberg 提供类似数据库的可靠性，Flink 实现大规模实时处理，二者共同构成有效数据网格的支柱。

关键信息：

• 数据基础设施扩展后的问题表现，如管道推送文件不停、表无序增长等。
• 数据网格实践中的痛点，如所有权不清、模式漂移等。
• Iceberg 的特性，如时间旅行、模式演进、ACID 事务等。
• Flink 的特性，如精确一次语义、统一流批处理等。
• Iceberg 在实时数据网格中的应用，如时间旅行调试、模式演进不影响管道等。
• Flink 与 Iceberg 协同工作的示例，如定义 Iceberg 表、流更新等。
• 数据网格的超能力，如可重现性、去中心化所有权等。
• 运营最佳实践，如分区策略、自动化治理等。
• 生产中的经验教训，如从小规模开始、自动化治理等。

重要细节：

• 详细介绍了数据网格在实践中出现的各种问题及具体表现，如多个团队写入同一表导致混乱、上游服务模式变更导致下游消费者中断等。
• 具体说明了 Iceberg 的各项特性及其在解决数据问题中的作用，如通过时间旅行可查询历史表状态、模式演进不影响读者等。
• 举例说明了 Flink 与 Iceberg 协同工作的流程，如创建 Iceberg 表、流更新到表、构建派生域表等。
• 列出了运营最佳实践的具体内容，如分区策略、自动化治理措施等。
• 分享了生产中的经验教训，如从小规模迁移、文档化分区策略等。