Lakebase Postgres

O Lakebase é um banco de dados postgres totalmente gerenciado integrado à plataforma Databricks. Crie aplicativos transacionais em tempo real junto com seus dados do lakehouse, com dimensionamento automático, ramificação instantânea e integração nativa do Catálogo do Unity.

  • Crie aplicativos de baixa latência: Conecte os Aplicativos do Databricks ou qualquer aplicativo ao Lakebase para cargas de trabalho transacionais.
  • Sirva dados do Lakehouse: Sincronize as tabelas do Catálogo do Unity no Lakebase para que os aplicativos possam consultá-las com baixa latência.
  • Armazene alterações do Postgres: Armazene alterações do Postgres como tabelas Delta para pipelines posteriores e auditoria.
  • IA e ML: Use o Lakebase como um repositório de recursos online para modelos de ML ou como um repositório de estado para agentes de IA.

Integração do Lakebase com os serviços do Databricks

Se você tiver instâncias provisionadas do Lakebase existentes, elas serão atualizadas para o Dimensionamento Automático do Lakebase. Consulte Fazer upgrade para o escalonamento automático do Lakebase.

Introdução

Início Rápido Description
Obter um banco de dados postgres Crie um projeto, uma ramificação e um banco de dados. Conecte-se com psql ou qualquer driver do Postgres.
Disponibilizar dados do lakehouse Sincronizar tabelas do Unity Catalog no Postgres para leitura por aplicativos com baixa latência.
Armazene alterações do Postgres no lakehouse (Versão prévia pública) Armazene as alterações do Postgres como Delta com histórico completo de alterações.
Criar aplicativos Crie aplicativos apoiados pelo Lakebase usando aplicativos do Databricks, integrações externas ou a API de Dados.

Características principais

Explore os recursos que otimizam o desempenho, reduzem custos e habilitem fluxos de trabalho de desenvolvimento flexíveis.

Característica Description
Escala automática Ajuste automaticamente os recursos de computação com base na demanda de carga de trabalho.
Escalonar para zero Suspenda automaticamente os cálculos inativos para minimizar os custos.
Ramos Crie branches isolados para desenvolvimento e teste.
Ler réplicas Crie réplicas somente leitura para dimensionar as operações de leitura.
Restauração instantânea Crie uma nova ramificação a partir de qualquer ponto no tempo dentro da janela de histórico.
Alta disponibilidade Configure o failover automático para manter o banco de dados disponível durante falhas de computação.

Conectar e consultar

Use várias ferramentas e interfaces para se conectar e consultar seu banco de dados.

Tarefa Description
Conectar-se ao banco de dados Conheça diferentes maneiras de se conectar ao banco de dados lakebase.
Consulta com o Editor de SQL Use o Editor de SQL interno para consultar e gerenciar seu banco de dados.
Editor de tabelas Use a interface visual para exibir, editar e gerenciar dados e esquemas.
Clientes do Postgres Conecte-se usando clientes e ferramentas padrão do Postgres.
Consultando dados em um ponto no tempo Consultar dados usando ramificações de ponto no tempo.

Integrações do Databricks

Conecte o Lakebase com seus dados e fluxos de trabalho existentes do Databricks.

Integration Description
Registrar-se no Catálogo do Unity Registre seu banco de dados lakebase no Catálogo do Unity para governança unificada.
Servir dados com tabelas sincronizadas Sirva dados do Lakehouse por meio do banco de dados lakebase para aplicativos de baixa latência.
Fluxo de dados de alterações do Lakebase Armazene alterações em nível de linha das tabelas do Lakebase Postgres como tabelas Delta do Unity Catalog para pipelines posteriores, auditoria e consumidores externos. (Versão prévia pública)
Aplicativos do Databricks Crie e implante aplicativos interativos com o Lakebase como o back-end gerenciado do Postgres.
Estado e memória do agente Armazene memória durável de agente de curto e longo prazo no Lakebase para agentes de IA construídos com o LangGraph ou o SDK de Agentes OpenAI.
Repositório de Recursos e Serviço de Modelo Use o Lakebase como backend de armazenamento de atributos online de baixa latência para modelos de ML implantados com o Model Serving.

Saiba mais

Resource Description
Casos de uso Padrões do Lakebase: disponibilizar dados do lakehouse, replicar para o lakehouse, backend de aplicativos, agentes de IA e aprendizado de máquina.
Disponibilidade de região Regiões da AWS e do Azure com suporte para o Lakebase Postgres.
  • Last updated on