跨语言的列式内存格式与工具箱，让不同系统之间零拷贝交换数据，并加速内存分析。

基于 eBPF 的 Kubernetes 原生可观测性平台，无需改代码即可自动采集集群内应用的指标、日志和追踪数据。

面向多模态 AI 的开放湖仓数据格式，两行代码即可从 Parquet 转换，实现百倍随机访问加速、向量索引和数据版本管理，兼容 Pandas、DuckDB、PyTorch 等生态。

一套可扩展的列柱式压缩框架，也是目前最快的开源列柱式文件格式，面向多模态和 Arrow 数据的高效存储与读取。

面向 AI 与多模态负载的高性能数据引擎，用 Rust 编写，能大规模处理图像、音频、视频和结构化数据，适合搭建 ETL 与数据管道。

基于对象存储的图数据库，支持分支和类型化本体，用 Rust 写成，适合在 S3 等存储上构建可版本化的知识图谱与上下文图。

用 Rust 和 DataFusion 从零实现向量数据库，边写代码边学 HNSW、IVF 等近似最近邻检索原理，适合系统编程练手。

一个多模态数据库，用单一 ACID 方案替代 MongoDB、Neo4J 和 Elastic，支持文档、图、键值存储，并提供 NetworkX、Pandas 接口和多语言绑定。