Lakebaseとは何ですか?
プレビュー
この機能は、us-east-1、us-west-2、eu-west-1、ap-southeast-1、ap-southeast-2、eu-central-1、us-east-2、ap-south-1の各地域でパブリック プレビュー段階です。
このページでは、Databricks Data Intelligence Platform に統合された Postgres OLTP エンジンである Databricks Lakebase について紹介します。データベースインスタンスは、Postgres データベースにフルマネージド ストレージとコンピュートを提供するコンピュートタイプです。
概要
オンライン・トランザクション処理 (OLTP) データベースは、大量のリアルタイム・トランザクション・データを効率的に処理するために設計された、特殊なタイプのデータベース・システムです。Lakebaseを使用すると、 Databricks上にOLTPデータベースを作成し、OLTPワークロードをレイクハウスに統合できます。 この OLTP データベースを使用すると、Databricks で管理されるストレージに格納されたデータベースを作成および管理できます。
OLTP データベースを Databricks プラットフォームと組み合わせて使用すると、アプリケーションの複雑さが大幅に軽減されます。Lakebaseは、Feature エンジニアリングとサービング、 SQLウェアハウス、およびDatabricksアプリとうまく統合されています。これは、OLTP ワークロードとオンライン分析処理 (OLAP) ワークロード間でデータを同期するためのシンプルでパフォーマンスの高い方法です。
Postgres をベースとし、Databricks Data Intelligence Platform と完全に統合された Lakebase は、次のようないくつかのコアプラットフォーム機能を継承しています。
- 管理の簡素化: 既存の Databricks インフラストラクチャを活用して、コンピュートとストレージを分離したインスタンスをデプロイし、 Delta Lakeで管理されたチェンジデータキャプチャ、マルチクラウドデプロイメントをサポートします。
- 統合された人工知能(AI)と機械学習(ML)の機能: 機能とモデルサービング、RAG(Retrieval-augmented generation)、その他のAIとMLの統合をサポートします。
- 統合された認証とガバナンス: 必要に応じて、 Unity Catalog を使用して、データへの安全なアクセスを強制します。
使用例
次の例は、さまざまな業界の組織が Databricks の統合を使用して、リアルタイムの意思決定とワークフローの自動化を行う方法を示しています。
- 電子商取引： 事前に計算された顧客セグメントとアナリティクスを使用して、優先配信、オファーのターゲティング、パーソナライズされた製品のレコメンデーションなどのワークフローをサポートします。
- 医療： 臨床試験データを管理し、臨床ワークフローに組み込まれたレコメンデーションシステムを通じて、関連する知見を浮き彫りにします。
- 金融サービス: ストリーミングデータと事前学習済みモデルに基づく自動市場取引を可能にします。
- 小売： 最近の会話履歴とリアルタイムデータ(ショッピングカートの内容など)を組み込んだチャットボットを使用して、応答をパーソナライズし、エンゲージメントを促進します。
- 加工： マシンのテレメトリとIoTデータを追跡および管理して、低遅延の意思決定と自動メンテナンスワークフローをサポートします。
ワークロードの種類
- データ提供: 分析データを低レイテンシでアプリケーションに提供します。
- ストア アプリケーションの状態: ワークフローの状態をトランザクションデータストアで管理します。
- Feature Serving: 特徴付けされたデータを低レイテンシでモデルに提供します。