Databricks は、Lakehouse 上で分析処理とトランザクション処理を統合し、大規模なリアルタイム クエリとエージェント マーケティング機能を追加しました。このアップデートはサンフランシスコ データ + AI サミットで発表され、30,000 人を超える参加者が会場に集まりました。
新しい LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing) アーキテクチャは、共有ストレージ層を介して OLAP と OLTP を統合します。サーバーレス Postgres ベースの Lakebase と Lakehouse を 1 つの統合ガバナンス、単一の真実のソース、運用データ、分析データ、ストリーミング データ用の共有ストレージの下に統合します。
コンピューティング層の OLAP/OLTP 統合ツールとは異なり、LTAP はデータをストレージ層に集約します。追加のパイプラインを必要とせずに運用データを即座に分析できるようにし、パフォーマンス損失ゼロでトランザクションおよび分析ワークロードの独立した完全に分離されたスケーリングをサポートします。オープン スタンダードに基づいて構築されており、すべての Postgres 互換アプリおよび Delta/Iceberg テーブル リーダーで動作します。
「複雑なデータ インフラストラクチャは長い間、ビジネスのオーバーヘッドとなってきました。AI エージェントは企業の労働力能力を急速に拡大しましたが、レガシー システムが大きなボトルネックになっています。LTAP はこの課題を解決します。」と Databricks の共同創設者兼 CEO の Ali Ghodsi 氏は述べています。
LTAP は Lakebase 上に構築されており、Postgres トランザクションを Lakehouse オブジェクト ストレージにもたらします。コンピューティングとストレージが分離されているため、大規模なアプリと AI エージェントを同時に実行するコストが大幅に削減されます。昨年設立された Lakebase は、Block、Zillow、Superhuman を含む数千の顧客にサービスを提供し、毎日 1,200 万件のデータベースの起動を処理しています。
以前は、Lakebase と Lakehouse は、共有ストレージにもかかわらず、個別のデータ コピーと形式を維持していました。 LTAP は冗長な重複を排除し、すべてのデータを標準の Lakehouse オープン形式で Unity カタログに保存します。統一された ID、権限、監査ルールにより一貫したガバナンスが実現され、AI エージェントが 1 つの信頼できるデータ ソース上で動作できるようになります。
トランザクション ワークロードは完全な Postgres ACID 準拠を維持しますが、分析ワークロードは無制限のスケールと同時実行で実行されます。データ移動がゼロなので、ETL を必要とせずに、一貫した運用結果と分析結果が保証されます。 Lakebase では、クロスクラウド/クロスリージョンの災害復旧、安全な運用テストのための Git スタイルのブランチング/スナップショット、監視、最適化、回復のための AI を活用した自律的なデータベース操作という 3 つの重要なアップグレードが追加されています。
Databricks は、新しい Reyden コンピューティング エンジンによって駆動されるリアルタイム Lakehouse である Lakehouse//RT を発表しました。 Unity カタログの下にある管理された Delta Lake テーブルと Iceberg テーブルでネイティブに実行され、大規模な同時ユーザーと AI エージェントに対してミリ秒レベルのレイテンシを実現します。これにより、個別の権限、独自の形式、同期パイプラインが不要になり、スタンドアロンのリアルタイム サービング レイヤーのコストが削減されます。
「私たちは10年間、コアデータのワークロードをオープンインフラストラクチャ上で統合してきました。Lakehouse//RTはスタックを完成させ、最新の分析とAIエージェントに不可欠な低遅延レイヤーを提供し、Lakehouseがリアルタイムワークロードでもリードしていることを証明しました」とGhodsi氏は付け加えた。
Lakehouse//RT は、小規模なデータセットの場合は 10 ミリ秒のレイテンシ、大規模なデータの場合は 100 ミリ秒未満のレイテンシを実現します。ベンチマークでは、12,000 QPS で 100 ミリ秒未満のレイテンシが示されており、顧客のワークロードは従来のリアルタイム サービス システムと比較して最大 16 倍のパフォーマンスが向上しています。
Databricks は、ネイティブの Lakehouse ベースのエージェント CDP である CustomerLake もデビューさせました。 CDPI の定義に従って、CDP はマルチソースの顧客データを統合プロファイルに統合します。 CustomerLake は、Web サイト、アプリ、CRM、POS システムからのデータを統合し、1 回限りのマーケティング キャンペーンをエージェント主導の継続的な「無限キャンペーン」に置き換えて、10 億規模のパーソナライズされたリアルタイムの顧客エクスペリエンスを提供します。
専用のキャンペーンおよびプロファイル エージェント、オープン パートナー エコシステム、ネイティブ リバース ETL を備え、マーテック スタック全体で顧客データを統合し、有効化します。 Lakewatch に続く、Databricks の 2 番目の垂直エンタープライズ製品であり、従来のソフトウェア ライセンスの代わりに価値ベースの消費モデルを採用しています。
可用性: Lakehouse//RT はベータ版です。 LTAP は、Lakebase の機能として間もなくリリースされる予定です。 CustomerLake は、HP、Circle K、AB InBev、Santander の Getnet などの早期導入企業とともにプライベート プレビュー段階にあります。特に、ベクトル データベース会社 Zilliz は、自社の Milvus Vector Lakebase に対して「Lakebase」という用語を異なる方法で適用しています。
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