Databricks Marketplace ist jetzt allgemein verfügbar

Die meisten Entwickler sind mit den versteckten Kosten traditioneller Datenbanken vertraut, die compute und Speicher eng miteinander koppeln. Diese Architektur zwingt Teams oft dazu, eine benutzerdefinierte Infrastruktur für die Verwaltung von Entwickler-Workflows zu erstellen, anstatt sich auf die eigentliche Entwicklung zu konzentrieren. Wichtiger noch: Sie verursacht einen gefährlichen Ressourcenkonflikt. Da jede Abfrage um dieselben festen CPU- und Arbeitsspeicherressourcen konkurriert, kann eine einzige Abfrage alle Live-Operationen beeinträchtigen.

Diese Einschränkungen verlangsamen Teams und machen es riskant, mit Live-Daten zu arbeiten. Da Anwendungen immer stärker automatisiert werden und Systeme in Echtzeit auf Daten reagieren, wird diese Art von gemeinsam genutzter, fragiler Infrastruktur zu einem noch größeren Risiko.

Um diesen architektonischen Engpass zu beseitigen, haben wir die Lakebase-Kategorie geschaffen, eine neue Architektur für operative Datenbanken, die Compute von Speicher trennt. Heute freuen wir uns, bekannt zu geben, dass Databricks Lakebase, die erste Implementierung dieser Kategorie, auf AWS allgemein verfügbar ist.

Seit Jahrzehnten verlangsamt der architektonische Aufwand, operative und analytische Daten getrennt zu halten, die Unternehmensinnovation. Durch die Entkopplung der Speicherebene und die direkte Integration in den Data Lake positioniert sich Lakebase als eine neue Klasse von operativen Datenbanken, die die Infrastruktur als flexiblen On-Demand-Dienst behandelt. Für Unternehmen, die fortschrittliche KI-Fähigkeiten entwickeln, bedeutet dies, dass die Datenbank mit geringerer Wahrscheinlichkeit zu einem manuellen Engpass wird. Sie wird zu einem Werkzeug, das Agenten unabhängiger starten und verwalten können, um mit der Geschwindigkeit der KI-Entwicklung Schritt zu halten. Dies spiegelt einen breiteren Wandel hin zu Architekturen wider, die Datenverschiebungen und -duplizierungen reduzieren und operative, analytische und KI-Workloads näher zusammenbringen.— Devin Pratt, Research Director bei IDC

Schneller bereitstellen mit serverlosem Managed Postgres

Die allgemeine Verfügbarkeit von Lakebase bietet einen vollständig verwalteten, serverlosen Postgres-Dienst mit der Betriebszeit und der vorhersagbaren Performance, die für Produktionsanwendungen erforderlich sind. Durch die Trennung von Compute und Storage werden Konfigurations- und Ressourcenverwaltungs-Tasks automatisiert, die die Entwicklung normalerweise verlangsamen. Die neue Architektur skaliert automatisch, um anspruchsvolle Abfragen zu bewältigen, sorgt dafür, dass Apps auch unter Last reaktionsfähig bleiben, und unterstützt sofortiges Data Branching, sodass Teams sicher testen und entwickeln können, ohne die Produktion zu gefährden. Seit der Einführung im Juni 2025 ist die Akzeptanz mehr als doppelt so schnell gewachsen wie die des Data-Warehousing-Produkts von Databricks, wobei Tausende von Unternehmen Produktions-Workloads direkt auf ihren Betriebsdaten ausführen.

Zu den heute verfügbaren Hauptfunktionen gehören:

• Serverlose Autoskalierung und Skalierung auf null: Rechenressourcen passen sich dynamisch an, um Verkehrsspitzen zu bewältigen, und schalten sich bei Inaktivität vollständig ab, um unnötige Kosten zu vermeiden.
• Sofortiges Datenbank-Branching: Erstellen Sie isolierte Zero-Copy-Klone von Produktionsdaten in Sekunden für risikofreies Testen und Entwickeln.
• Point-in-Time-Recovery (PITR): Schutz vor versehentlichen Löschungen oder Fehlern durch Wiederherstellung auf Millisekundenebene.
• Einheitliche Governance: Verwalten Sie die Zugriffskontrolle und das Auditing über den Unity Catalog für ein einheitliches Sicherheitsmodell für Ihren gesamten Datenbestand.
• Tabellen synchronisieren: Halten Sie Ihre Betriebsdaten und den Kontext Ihres historischen Lakehouse synchron, ohne anfällige Pipelines warten zu müssen.

Starten Sie noch heute mit Databricks Lakebase.

Entwicklung von KI-Agenten und Apps mit Lakebase

Mit Lakebase laufen operative Workloads direkt auf der Databricks-Plattform. Anwendungen nutzen dieselbe Governance-, Sicherheits- und Datengrundlage, die sich bereits für Analysen und KI bewährt hat. Es gibt keine isolierte Datenbank zu verwalten, keine separaten Zugriffskontrollen zu pflegen und keine Datenverschiebungen, die synchron gehalten werden müssen.

Diese gemeinsame Grundlage ermöglicht gängige Anwendungsmuster wie:

• Echtzeit-Feature-Serving für maschinelles Lernen mit latenzarmem Zugriff auf aktuelle Daten.
• Persistenter Speicher für KI-Agenten, der mit dem Lakehouse konsistent bleibt.
• Eingebettete Analytics, die operative Daten mit historischen Einblicken kombinieren.

Hafnia nutzte Lakebase, um von einem klassischen BI-Stack und statischen Berichten auf Echtzeit-Geschäftsanwendungen für Flotten-, Handels- und Finanz-Workflows umzusteigen. Durch den Einsatz von Lakebase als transaktionale Engine für ihr internes Betriebsportal verkürzten sie die Zeit für die Bereitstellung produktionsreifer Apps und Dashboards von 2 Monaten auf nur 5 Tage.

Andere Unternehmen wie die Warner Music Group haben dank Lakebase von einer höheren Entwicklungseffizienz profitiert.

Lakebase bietet uns eine einheitliche Grundlage, auf der Analytics- und Betriebs-Workloads in Echtzeit zusammenarbeiten. Indem wir Erkenntnisse direkt in Produktionssysteme verschieben, können wir schneller reagieren, mit Zuversicht Innovationen vorantreiben und neue Funktionen bereitstellen, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen. Diese Geschwindigkeit und Integration sind entscheidend, wenn wir die Erlebnisse für unsere Kunden skalieren. — Mike Jones, Director of Software Engineering, Warner Music Group

Unternehmens-Governance und -Performance

Die GA-Version von Lakebase fügt produktionsreife Features für Zuverlässigkeit, Performance und Governance hinzu.

• Einheitliche Governance mit Unity Catalog: Anwendungen übernehmen eine einheitliche Zugriffskontrolle, Überwachung und Compliance auf der gesamten Databricks-Plattform.
• Vertrauenswürdige Grundlage für KI: Geregelte, prüfbare operative Daten stellen sicher, dass autonome KI-Systeme auf der Grundlage zuverlässiger, konformer Informationen agieren.
• Automatisierte Backups und Point-in-Time-Recovery ermöglichen es Teams, den Datenbankzustand innerhalb eines konfigurierbaren Aufbewahrungsfensters auf eine bestimmte Millisekunde genau wiederherzustellen und schützen so vor Anwendungsfehlern oder versehentlichen Löschungen.
• Erhöhte Speicherkapazität unterstützt bis zu 8 TB pro Instanz, was größere Anwendungs-Workloads ermöglicht.
• Die Unterstützung für Postgres 17 bringt die neuesten Verbesserungen und Erweiterungen für Postgres mit sich, einschließlich pgvector für die KI-gestützte Suche, während Postgres 16 weiterhin unterstützt wird.

Dank dieser Funktionen eignet sich Lakebase für geschäftskritische Systeme mit hohen Anforderungen an Zuverlässigkeit und Performance.

Modernisieren Sie Altsysteme mit Lakebase

Viele Unternehmen betreiben kritische Anwendungen auf veralteten Datenbanken und Desktop-Tools, die sich nur schwer weiterentwickeln lassen. Ihr Austausch erfordert oft den Neuaufbau ganzer Stacks oder den jahrelangen Betrieb paralleler Systeme.

Lakebase bietet einen einfacheren Modernisierungspfad durch die Konsolidierung von Anwendungslogik, Analysen und Governance auf einer einzigen Plattform.

easyJet hat Lakebase und Databricks Apps genutzt, um eine zehn Jahre alte Desktop-Anwendung und eine der größten Legacy-SQL Server-Umgebungen Europas zu ersetzen. Sie haben mehr als 100 Git-Repositorys zu 2 konsolidiert und die Entwicklungszyklen von 9 auf 4 Monate verkürzt.

Unsere Altsysteme waren unseren Anforderungen nicht mehr gewachsen, aber mit der Databricks Data Intelligence Platform – insbesondere Lakebase und Databricks Apps – haben wir eine App für das Umsatzmanagement entwickelt, die schneller, einfacher und weitaus zuverlässiger ist. Was früher monatelange Arbeit erforderte, wird jetzt in einem Bruchteil der Zeit geliefert, was die Grundlage für kommerzielle Entscheidungen schafft und unsere Teams befähigt, wie ein datengesteuerter moderner Airline-Händler zu analysieren, zu entscheiden und zu handeln. — Dennis Michon, Head of Data Produkt, easyJet

Jetzt ausprobieren

Mit der allgemeinen Verfügbarkeit schafft Lakebase eine neue Grundlage für operative Systeme in einer KI-nativen Welt. Ab heute ist Lakebase für Produktions-Workloads in ausgewählten AWS-Regionen und als Beta-Version in ausgewählten Regionen auf Azure verfügbar. Wir erweitern die allgemeine Verfügbarkeit (GA) in den nächsten Monaten zügig auf Azure und später in diesem Jahr auf Google Cloud. Compliance-Zertifizierungen, einschließlich SOC2 und HIPAA, stehen ebenfalls für Anfang dieses Jahres auf der Roadmap.

Legen Sie mit Lakebase in wenigen Minuten los. Erstellen Sie Ihr erstes Projekt, verbinden Sie sich mit Ihrer Datenbank und erkunden Sie die wichtigsten Key Features. Für den Einstieg sehen Sie sich unsere technische Dokumentation und unseren Leitfaden für die ersten Schritte an.

Lakebase GA ist jetzt mit validierten Integrationen von Partnern verfügbar, die während der Entwicklung eng mit Databricks zusammengearbeitet und Lakebase in echten Produktionsumgebungen validiert haben. Lesen Sie mehr über unser GA-Partner-Ökosystem in unserem begleitenden Blog hier.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag