Раскрытие: DataBricks предоставил этому репортеру поддержку путешествий для участия в ее конференции.
Когда DataBricks объявила о своих планах по приобретению без сервера Postgres Startup Neon несколько недель назад, он четко дал понять, что заинтересован в расширении поддержки Postgres на своей более крупной платформе данных. Сегодня, всего через неделю после того, как это приобретение закрылось, DataBricks прояснил, что он планирует для Neon — и уже запустил новый продукт Lakebase, основанный на основных технологиях Neon.
«Lakebase сочетает в себе знакомство и расширяемость Postgres, масштабируемость современной без сервера, современного опыта разработчика, с унифицированным опытом данных о Лейкхаусе и операционной зрелостью платформы разведки данных данных DataBricks», — объясняет DataBricks в сегодняшнем объявлении. «Объединяя эти элементы в одно, полностью управляемое предложение, Lakebase позволяет командам создавать интеллектуальные, управляемые данными приложениями без оперативной сложности, традиционно связанной с транзакционными системами».
Кредит изображения: новый стек/Фредерик Лардиноис
Построенный в вершине открытых стандартов, DataBricks утверждает, что Lakebase может быть как реляционной базой данных для предприятий, например, способ обслуживать данные из озера для механизма рекомендаций, либо способ анализа этих данных, хранящихся в Лейкхаусе.
Lakebase в настоящее время находится на публичном предварительном просмотре.
«Мы думаем, что в будущем будет почти новая архитектура, почти как новая категория. Мы называем это Lakebase»,-сказал Али Годси, соучредитель и генеральный директор DataBricks.
На сегодняшнем мероприятии Годси отметил, что традиционные базы данных, независимо от того, были ли они MySQL, Postgres или что -то еще, были построены для другого возраста. И, как он утверждал, поскольку данные имеют так много тяжести, и эти продукты были построены для эпохи под предварительной эпохой, поставщики могут легко заблокировать своих пользователей (и соответственно повысить цены) и не иметь стимулов для инноваций.
Кредит изображения: новый стек/Фредерик Лардиноис
Между тем, предприятия, как правило, сохраняют свои операционные базы данных отдельно от своих аналитических платформ, что, в свою очередь, создает разрыв между транзакционными и аналитическими данными, в то время как разработчики используют отдельные базы данных для их разработки, тестирования, постановки и производственных сред, добавляя дополнительную сложность. А разработчики? Они просто хотят использовать Postgres.
Неоновый секретный соус: разделение хранения и вычисления
Кредит изображения: новый стек/Фредерик Лардиноис
Как вы можете догадаться, Lakebase предназначена для того, чтобы упростить это с помощью неоновых функций, таких как копия на ветвление, что в основном дает разработчикам полные копии их данных в отдельных ветвях, и основные инновации Neon: разделение хранения и вычисления.
Это разделение позволяет Neon-и теперь, наоборот, Lakebase-использовать дешевое хранилище объекта в качестве озера данных, позволяя легко масштабироваться и создавать высокодоступные системы, при этом все еще позволяя получить доступ к низкой задержке и транзакции с высоким содержанием. А так как Neon был построен в качестве продукта без сервера, легко автоматически масштабировать вычислитель по мере необходимости.
Все это интегрировано с платформой DataBricks и ее наблюдаемой, безопасностью и функциями управления. Он также интегрируется с каталогом Unity, каталогом данных DataBricks для структурированных и неструктурированных данных, а также приложения DataBricks, которые обеспечивают взаимодействие с транзакционной базой данных для этих приложений.
Что касается ИИ, DataBricks отмечает, что Lakebase также можно использовать в качестве онлайн -магазина функций для обслуживания функций и моделей машинного обучения (с функционированием Lakehouse в качестве автономного хранения данных для обучающих моделей).
База данных для агентов
До приобретения около 80% баз данных на Neon уже были созданы агентами ИИ, а не человеческими разработчиками. DataBricks утверждает, что такие функции, как разветвление и архитектура Lakebase без сервера, делают его идеальным для агентов, которые могут попробовать разные подходы к решению данной проблемы. Но есть и другая причина: все крупные языковые модели, которые находятся в основе этих агентов, были обучены экосистемам с открытым исходным кодом, которые используют Postgres, поэтому у них уже есть врожденное понимание того, как его использовать.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Прежде чем присоединиться к новому стеку в качестве старшего редактора для ИИ, Фредерик был редактором предприятия в TechCrunch, где он освещал все, от роста облака и самых ранних дней Kubernetes до появления квантовых вычислений …. Подробнее от Frederic Lardinois
