インテグレーション
Lakebase を Databricks の他の機能と接続します。ガバナンスのために Unity Catalog にデータベースを登録し、低レイテンシの読み取りのために Postgres を通じて lakehouse データを提供し、Postgres の変更を lakehouse にフィードバックし、AI エージェント、Feature Serving、および検索のバックエンドとして Lakebase を使用します。これらの統合の背後にあるアーキテクチャについては、LTAP アーキテクチャを参照してください。
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- Unity Catalogに登録するデータベース
- 統合ガバナンスとクロスソースクエリのためにUnity CatalogにLakebaseデータベースを登録します。
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- 同期テーブル
- Unity CatalogテーブルデータをLakebaseに同期し、アプリケーションに低遅延で提供します。
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- Lakebase変更データフィード
- Lakebase Postgresテーブルの行レベルの変更をUnity Catalog Deltaテーブルとして保存し、下流のパイプライン、監査、および外部コンシューマーに提供します。
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- エージェントの状態とメモリ
- エージェントの状態とメモリを Lakebase に永続化し、LangGraph または OpenAI Agents SDK で構築された AI エージェントがセッション間でコンテキストを保持できるようにします。
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- Feature Store と Model Serving
- Databricks Model Serving でデプロイされたモデル向けに、Lakebase から機械学習特徴量を低遅延で提供します。
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- Lakebase Search
lakebase_vectorおよびlakebase_text拡張機能を使用して、プロジェクトにハイブリッドベクトルおよびキーワード検索を追加します。