Databricks Köhnə Data Problemə Həll Tapdı: AI Agentləri Yavaşladan Boru Kəməri Aradan Qaldırıldı

Onilliklər boyu data mütəxəssisləri əməliyyat və analitik verilənlər bazalarını vahid şəkildə idarə etməkdə çətinlik çəkirdi, çünki bu yanaşma gecikmə və performans itkisinə səbəb olurdu. AI agentləri bu problemi struktur halına gətirdi, çünki onlar davamlı düşünən və canlı data əsasında hərəkət edən sistemlər olduğu üçün məlumatla aralarında hər hansı bir boru kəmərinə dözə bilmirlər. Çərşənbə axşamı Data + AI Sammitində Databricks bu infrastrukturu birləşdirmək üçün iki yeni məhsul təqdim etdi. Lakehouse//RT adlı məhsul, idarə olunan Delta və Iceberg cədvəllərində birbaşa millisaniyə səviyyəsində sorğu gecikməsi təmin edir, beləliklə müəssisələrin lakehouse ilə yanaşı saxladıqları xüsusi real-vaxt xidmət qatını aradan qaldırır. LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing) isə Postgres-ə uyğun tranzaksiya məlumatlarını yazıldığı andan etibarən Delta və Iceberg formatında saxlayır, bununla da onilliklər boyu əməliyyat və analitik sistemləri birləşdirən ETL boru kəmərlərini ləğv edir. Databricks-in həmtəsisçisi Reynold Xin, VentureBeat-ə verdiyi brifinqdə daha sadə data yığınına "agentlər üçün müqəddəs qədəh" kimi istinad edərək, istifadəçilər daha çox tətbiq kodlaşdırdıqca, agentlərin həmin tətbiqlər üzərində analitik düşünməsi üçün alt infrastrukturun yoldan çıxarılmasının vacib olduğunu vurğuladı. Xin qeyd etdi ki, agentlər daha sadə yığını üstün tuturlar, çünki bu onlara daha sürətli hərəkət etməyə imkan verir. LTAP, HTAP-ın mühərrik yaxınlaşması cəhdlərindən fərqli olaraq, məlumatları saxlama qatında birləşdirməyə əsaslanır. Onilliklər ərzində bir çox satıcı analitik və tranzaksiya məlumatlarını birləşdirmək üçün müxtəlif yanaşmalar sınamışdı, məsələn, 2014-cü ildə Gartner analitik firmasının HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) anlayışını irəli sürməsi ilə MemSQL (indiki SingleStore), SAP HANA və Oracle-ın MySQL Heatwave kimi satıcılar bu sahədə fəaliyyət göstərmişdi. LTAP isə Databricks-in HTAP-a cavabı olaraq, Lakebase arxitekturasından istifadə edərək məlumatları mühərrik səviyyəsində deyil, saxlama qatında birləşdirir və bu, daha sadə və sürətli bir həll təqdim edir.