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A Mooncake Labs se une à Databricks para acelerar a visão da Lakebase

Databricks and Mooncake logos on a digital background.

Published: October 1, 2025

Anúncios3 min de leitura

Summary

  • A Databricks adquiriu a Mooncake Labs para aprimorar o Lakebase, uma nova categoria de banco de dados OLTP criado com base no Postgres, integrado ao Lakehouse e otimizado para agentes de IA
  • A Mooncake acelera a visão do Lakebase, tornando os dados do Postgres imediatamente utilizáveis em diferentes workloads, permitindo que desenvolvedores e agentes executem aplicativos, analytics e IA nos mesmos dados atualizados no Lakehouse e no Agent Bricks, sem a necessidade de pipelines de ETL.
  • Juntos, o Lakebase e o Mooncake redefinem o banco de dados operacional para a era da IA.

Estamos entusiasmados em anunciar que a Mooncake Labs está se juntando à Databricks. O Mooncake acelera a visão do Lakebase, uma nova categoria de banco de dados OLTP baseado no Postgres e otimizado para agentes de IA. Com o Lakebase, os desenvolvedores ganham uma base única para aplicações, analytics e IA, totalmente integrada com o Databricks Lakehouse e o Agent Bricks.

Desenvolvendo para a velocidade dos agentes

Agentes de IA estão transformando o desenvolvimento de aplicações, gerando e implantando código em um ritmo que nenhum ser humano consegue igualar. Cada nova carga de trabalho traz novos dados que precisam ser conectados, governados e disponibilizados instantaneamente. Os bancos de dados OLTP tradicionais, criados com arquiteturas de décadas e que ficam fora da plataforma de dados, não foram projetados para este mundo. Eles dependem de pipelines frágeis e silos que atrasam os desenvolvedores, aumentam os custos e criam fragilidade.

O Mooncake resolve esse desafio permitindo que desenvolvedores e agentes executem transações, análises e cargas de trabalho de IA nos mesmos dados atualizados, sem a sobrecarga de pipelines de ETL. As alterações do Postgres são espelhadas em tempo real no lakehouse, garantindo que o analytics e a IA permaneçam atualizados à medida que os agentes criam novas tabelas, eventos e fluxos de trabalho em velocidades sem precedentes.  

O que isso significa para os clientes

Com as inovações do Mooncake incorporadas ao Lakebase, os desenvolvedores e as empresas ganham:

  • Unificação: uma base única para apps, analytics e AI, alimentada pelos mesmos dados atualizados.
  • Escalabilidade com agentes: A capacidade de lidar com a criação rápida de aplicativos e fontes de dados sem a necessidade de gerenciar uma explosão de pipelines de ETL complexos
  • Integração pronta para agentes: Os dados ficam disponíveis instantaneamente no Lakehouse e no Agent Bricks, permitindo o raciocínio e a tomada de decisão em tempo real por agentes de IA.
  • Experiência da equipe: A equipe do Mooncake tem profundo conhecimento em Postgres e formatos de tabela abertos, com inovação comprovada na interseção de OLTP e lakehouse.

A equipe por trás da Mooncake

Além da tecnologia, a equipe do Mooncake possui vasta experiência no funcionamento interno do Postgres, em sistemas distribuídos e em formatos de tabela abertos como o Iceberg. Os fundadores Zhou Sun, Cheng Chen e Pranav Aurora desenvolveram produtos que fazem a ponte entre cargas de trabalho transacionais e análises em grande escala, com foco em velocidade, confiabilidade e abertura. A experiência deles na interseção de OLTP e cargas de trabalho em escala de IA fortalece a capacidade da Lakebase de concretizar sua visão: uma base unificada para aplicações, analytics e agentes de IA.

Olhando para o futuro

Juntas, a Databricks e a Mooncake vão reimaginar o banco de dados operacional para a era da IA. O futuro será definido por aplicativos orientados por agentes que geram e adaptam código, workflows e dados na velocidade da máquina. Para apoiar essa mudança, as empresas precisam de uma base única onde aplicativos, analytics e agentes de IA rodam juntos — sem pipelines, silos ou atrasos. Ao combinar a nova arquitetura do Lakebase com as inovações do Mooncake, estamos construindo essa base.

 

(This blog post has been translated using AI-powered tools) Original Post

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