Véritable Postgres
Compatible avec le protocole Postgres standard. Les mêmes pilotes, extensions et ORM que vous utilisez déjà.
Lakebase. Postgres géré, conçu pour les charges de travail agentiques modernes.
La base de données sans serveur avec branching, autoscaling et vos données Lakehouse.
[Avantages]
Conçu pour livrer, pas pour provisionner. Aucune infrastructure à déployer, aucun ETL inversé à connecter, aucun identifiant à renouveler. Juste la base de données et votre app.
Natif du Lakehouse
Synchronisation bidirectionnelle entre Postgres et le Lakehouse. Données préparées pour les lectures des apps Lakebase.
Authentification gérée
Rôles Postgres liés aux identités Databricks, avec des jetons sécurisés de courte durée dans les apps.
[Fonctionnalités]
Comment Lakebase alimente les apps que vous déployez au quotidien
01Branching
Créez instantanément une branche de votre base de données. [Une copie complète, quelle que soit sa taille, entièrement isolée de sa branche parente.]
Les branches reposent sur la copie sur écriture : elles partagent le stockage de leur branche parente et n’occupent de l’espace supplémentaire que pour les octets que vous modifiez.
- Environnements de prévisualisation par PR
- Bacs à sable pour les migrations de schéma
- Créer une branche à partir de n’importe quel point dans le temps
02Autoscaling
Adaptez automatiquement la taille de votre compute. [À la demande, réduit à zéro en cas d’inactivité et réactivé en quelques millisecondes.]
Lakebase suit la charge en temps réel et ajuste la capacité dans la plage que vous définissez, sans coût de compute pendant les périodes d’inactivité.
- Mise à l’échelle non disruptive dans la plage définie
- Autoscaling indépendant par réplique
- Délai d’inactivité configurable par branche
03Synchronisation avec le Lakehouse
Connectez votre app à votre Lakehouse. [Entrante et sortante, entièrement gérée et gouvernée par Unity Catalog.]
Les deux sens sont gérés par Databricks : aucun pipeline externe, aucun job à exploiter, aucun code de liaison à maintenir.
- Synchronisation par instantané, déclenchée ou continue
- Configuration au niveau du schéma pour la réplication sortante
- Requêtes fédérées dans les deux sens
[Cas d’utilisation]
Comment les équipes utilisent Lakebase en production. [Lakebase alimente la couche de données entre les apps, les agents et votre Lakehouse.]
Déploiement d’apps full-stack
Utilisez Lakebase comme base de données de votre app pour les utilisateurs, les sessions et la logique, sans Postgres externe.
Alimenter des agents d’IA avec état
Stockez les conversations, les résultats des outils et l’état afin que les agents conservent leur contexte entre les sessions.
Diffusion des données produit
Importez les données Lakehouse dans Postgres pour des lectures à faible latence via les API, ORM et apps.
Boucler la boucle des données
Capturez les écritures des apps à des fins d’analytique, sans pipelines personnalisés.
Test des modifications de base de données
Validez les modifications de schéma et les nouvelles fonctionnalités dans des environnements isolés avant leur mise en production.
Mise à l’échelle d’apps à forte intensité de lecture
Gérez un volume élevé de requêtes en répartissant les lectures sans modifier l’architecture de votre application.
Isolation des clients par tenant
Exécutez des environnements de base de données distincts pour chaque tenant afin de les mettre à l’échelle indépendamment.
Récupération et débogage
Restaurez les états antérieurs des données pour analyser les problèmes et comprendre l’évolution de votre système au fil du temps.
[Témoignages]
Lakebase alimente les applications. Découvrez comment les équipes l’utilisent pour intégrer directement les données aux expériences utilisateur.
"Chez Tibber, donner aux clients les moyens de maîtriser leur consommation d’énergie exige une infrastructure de données flexible. L’intégration de Lakebase à Databricks facilite la mise à disposition de données analytiques et transactionnelles, ce qui nous aide à fournir des informations en temps réel à nos clients."
Niklas Nordansjo, Responsable de la plateforme de données
"Lakebase permet à une équipe axée sur les agents d’accéder rapidement en libre-service aux données nécessaires à ses modèles, qu’il s’agisse de sinistres historiques ou de transactions en temps réel. C’est particulièrement puissant."
Dragon Sky, Architecte en chef
"Lakebase nous fournit un stockage durable à faible latence pour l’état des applications, afin que nos applications de données se chargent rapidement, s’actualisent de façon fluide et prennent même en charge le partage de liens vers des pages entre utilisateurs."
Bobby Muldoon, Vice-président de l’ingénierie
Databricks Developer Hub