Iceberg 表能被 Spark 和 Flink 正常读写，只能证明接入完成，不能证明可以长期运行。流式任务每天产生几百个 snapshots，小批写入不断增加 data files，失败任务留下 orphan files，time travel 保留策略又阻止旧文件回收。三个月后，表仍能查，但规划越来越慢，存储账单一直涨，维护脚本谁也不敢改。
我认为平台真正要补的是表级运维闭环：从 metadata tables 读取健康信号，按每张表的负载和 SLA 选择维护动作，记录提交与删除证据，再验证查询和成本是否改善。它不是几条全局 cron，而是和写入一样正式的生产链路。
