De Delta Sharing a OpenSharing: qué ha cambiado y qué es lo próximo

Delta Sharing ha sido el método utilizado por miles de organizaciones para intercambiar datos en tiempo real entre nubes y plataformas sin necesidad de copiarlos. En junio de 2026, Databricks y la Linux Foundation anunciaron que Delta Sharing ha evolucionado a OpenSharing, un protocolo abierto y neutral de proveedores para compartir no solo tablas, sino el conjunto más amplio de recursos de los que ahora dependen los equipos de IA: habilidades de agentes, modelos de IA y datos no estructurados. Si ya compartes datos con Delta Sharing o estás evaluando cómo colaborar con socios en recursos tanto de datos como de IA, esta publicación detalla qué es realmente OpenSharing, qué ha cambiado bajo el capó y hacia dónde se dirige el proyecto.

Un resumen rápido: lo que resolvió Delta Sharing

Cuando Databricks presentó Delta Sharing en la Data + AI Summit 2021, el problema central que abordó era fácil de plantear pero difícil de resolver bien: las organizaciones querían compartir datos en tiempo real con socios, clientes y otros equipos, sin exportar archivos, configurar trabajos de ETL frágiles ni obligar a cada destinatario a usar la misma plataforma. Delta Sharing se donó a la Linux Foundation como un protocolo abierto, construido sobre Delta Lake y Parquet, para que un proveedor pudiera otorgar acceso a una tabla y un destinatario pudiera consultarla directamente, en tiempo real, desde herramientas como Apache Spark, Power BI, Tableau, pandas y muchas otras.

Ese modelo abierto y sin copias tuvo una gran acogida. Delta Sharing se convirtió en el protocolo abierto más adoptado para el intercambio seguro de datos, utilizado por organizaciones como Amadeus, Atlassian, LSEG, SAP, Stripe y The Trade Desk para la colaboración entre nubes y plataformas, según Databricks (Comunicado de prensa de Databricks). Para cuando Databricks anunció OpenSharing en junio de 2026, Delta Sharing había alcanzado a más de 28,000 destinatarios de datos, con aproximadamente un tercio de los recursos compartidos fluyendo entre plataformas a través de conectores abiertos en lugar de permanecer dentro del intercambio exclusivo entre entornos de Databricks (Blog de Databricks).

Por qué Delta Sharing necesitaba evolucionar

El intercambio ya había superado con creces el ámbito de las tablas. A través del intercambio directo entre entornos de Databricks, los equipos intercambiaban vistas, volúmenes de archivos no estructurados, notebooks y modelos de ML registrados años antes de que los agentes entraran en escena, por lo que los datos estructurados nunca fueron toda la historia. Lo que cambiaron los agentes fue el tipo de recurso que necesitaba moverse y la distancia que tenía que recorrer. Las habilidades de los agentes, los agentes mismos y el contexto semántico en el que se ejecutan requerían el mismo acceso gobernado y sin copias que el intercambio ya había demostrado. Las empresas también querían que ese acceso se extendiera a través de plataformas y más allá de las conexiones entre entornos de Databricks, y el protocolo abierto aún se centraba en las tablas, por lo que estos recursos más nuevos quedaban fuera de lo que el intercambio abierto y multiplataforma podía ofrecer en la práctica.

Al mismo tiempo, las empresas seguían pidiendo dos cosas relacionadas: una mayor interoperabilidad con formatos como Apache Iceberg y una forma de incorporar datos locales o alojados en nubes privadas al mismo modelo de intercambio gobernado, sin necesidad de migrarlos primero. Abordar ambas brechas implicaba replantear el alcance de Delta Sharing, no solo agregarle funciones.

Qué es realmente OpenSharing

El 10 de junio de 2026, Databricks y la Linux Foundation anunciaron conjuntamente OpenSharing como la siguiente evolución de Delta Sharing (Comunicado de prensa de Databricks, Comunicado de prensa de la Linux Foundation). La precisión es importante aquí, ya que OpenSharing opera en dos capas distintas:

1. Un protocolo y una especificación de código abierto, aportados por Databricks y desarrollados ahora como un proyecto bajo la Linux Foundation AI & Data Foundation. La especificación cuenta con licencia Apache 2.0 y se encuentra en GitHub, donde cualquier proveedor o miembro de la comunidad puede implementarla de forma totalmente independiente de Databricks (GitHub, OpenSharing).
2. Databricks OpenSharing, la implementación empresarial de dicho protocolo dentro de la plataforma de Databricks, integrada con Unity Catalog, Databricks Marketplace y Clean Rooms.

El ecosistema abierto va más allá del propio protocolo. El Unity Catalog de código abierto, un proyecto con licencia Apache 2.0 también gobernado bajo la Linux Foundation, proporciona un catálogo neutral de proveedores y una capa de gobernanza para estos recursos, de modo que un equipo puede combinarlo con un servidor de intercambio abierto y ejecutar un intercambio gobernado completamente fuera de Databricks (GitHub, Unity Catalog).

El cofundador y director de tecnología (CTO) de Databricks, Matei Zaharia, planteó el cambio de esta manera: "Delta Sharing demostró que la industria elegiría lo abierto frente a lo cautivo. OpenSharing extiende ese principio a toda la pila de IA, al tiempo que amplía el ecosistema multiplataforma a los destinatarios de Iceberg y a los proveedores locales" (Comunicado de prensa de Databricks). El director ejecutivo (CEO) de la Linux Foundation, Jim Zemlin, agregó que el objetivo es "un marco común y neutral de proveedores que permita a las organizaciones intercambiar recursos de IA de forma segura e interoperable entre plataformas y ecosistemas" (Comunicado de prensa de la Linux Foundation).

Una aclaración que vale la pena hacer desde el principio: los clientes e integraciones existentes de Delta Sharing siguen siendo compatibles con OpenSharing. Se trata de una evolución del protocolo, no de una ruptura con él, y el repositorio delta-io/delta-sharing sigue existiendo junto con la nueva organización de GitHub OpenSharing-IO/OpenSharing.

Diagrama: Delta Sharing evoluciona hacia OpenSharing, el cual opera como una capa de protocolo abierto en GitHub más una capa de implementación empresarial de Databricks, con un nuevo alcance para clientes de Iceberg REST Catalog y almacenamiento local o en nubes privadas.

Qué ha cambiado a nivel técnico

Un modelo de recursos más amplio. El protocolo abierto original de Delta Sharing se centraba en las tablas, incluso cuando el intercambio directo entre entornos de Databricks había crecido para abarcar más tipos de recursos. OpenSharing incorpora ese modelo más amplio a la propia especificación abierta e introduce una jerarquía Share → Schema → Asset que extiende el intercambio más allá de las tablas para incluir nuevos tipos de recursos, como volúmenes (directorios de archivos en cualquier formato), habilidades de agentes y modelos de IA (GitHub, OpenSharing). Esto significa que un proveedor puede empaquetar un producto de datos que incluya tanto las tablas subyacentes como los recursos de IA construidos sobre ellas, y compartir todo el conjunto a través de un solo protocolo.

Diagrama: Jerarquía de recursos de OpenSharing. Tabla, volumen, habilidad de agente y modelo son los tipos de recursos especificados actualmente. Los tipos de agente, página o glosario se enumeran como propuestas de la comunidad aún en discusión.

Compatibilidad con Iceberg REST Catalog. OpenSharing añade compatibilidad con clientes compatibles con Apache Iceberg REST Catalog (IRC), por lo que los proveedores pueden compartir datos con cualquier motor compatible con Iceberg, no solo con los clientes nativos de Delta Sharing. Databricks describe esto como la extensión del alcance del intercambio abierto a las organizaciones estandarizadas en herramientas de Iceberg (Página de producto de Databricks).

Alcance local y en nubes privadas. A través del Databricks Storage Ecosystem, los proveedores de almacenamiento pueden ejecutar un servidor OpenSharing que se conecta directamente a Unity Catalog, de modo que los datos que residen de forma local o en una nube privada se pueden gobernar y compartir sin necesidad de migrarlos primero (Blog de Databricks). La integración AIStor de MinIO está disponible de manera general, y hay socios de almacenamiento adicionales en vista previa o comprometidos para más adelante en 2026.

La expedición de credenciales sin copias sigue siendo el modelo. Los proveedores no mueven los datos para compartirlos. El servidor de intercambio emite credenciales temporales y con un ámbito limitado, y el propio servidor se encuentra fuera de la ruta de los datos, de manera coherente con el funcionamiento de Delta Sharing (GitHub, OpenSharing).

Nuevas funciones de intercambio. Junto con el cambio de protocolo, Databricks introdujo varias funciones sobre OpenSharing:

• SecureConnect (disponible de manera general), un proxy administrado por Databricks que elimina la necesidad de configurar reglas de red o de cortafuegos para cada nuevo destinatario (Blog de Databricks).
• Global Distribution (vista previa privada), que replica los datos compartidos más cerca de los destinatarios en distintas regiones y nubes para reducir la latencia y hacer que los costos de salida de datos (egress) sean más predecibles.
• Genie Agent Sharing (Beta), que permite a los proveedores compartir acceso conversacional en lenguaje natural a sus datos con socios externos, con controles sobre las cuotas y la lógica subyacente que se expone.
• Lakebase table and change data feed sharing (Vista Previa Pública), para compartir datos operacionales en tiempo real sin un paso de ETL separado.

La gobernanza pasó a la Linux Foundation. OpenSharing se ha aportado a la Linux Foundation AI & Data Foundation, donde actualmente se encuentra en la etapa de sandbox, el punto de entrada para nuevos proyectos bajo esa fundación antes de pasar a la incubación (GitHub, OpenSharing y opensharing.io). Los cambios en la especificación pasan por un proceso público de propuesta y revisión en lugar de decidirse de forma unilateral, que es el mismo patrón de gobernanza que Delta Lake y Delta Sharing ya seguían como proyectos de la Linux Foundation.

Lo que esto significa si ya estás usando Delta Sharing

Si ya tienes configurados recursos compartidos, destinatarios y conectores, nada de eso desaparece. OpenSharing es aditivo: tus tablas, conectores y flujos de trabajo existentes siguen funcionando, y los nuevos tipos de activos y capacidades están disponibles a medida que decides adoptarlos. Habilitar OpenSharing para un metastore de Unity Catalog es un paso de configuración, no una migración, y el mismo flujo de trabajo de Crear recurso compartido, Crear destinatario y Otorgar acceso que ya conoces sigue aplicándose a los nuevos tipos de activos a medida que estén disponibles (documentación de Databricks).

Para los equipos que han estado manteniendo integraciones personalizadas para mover habilidades de agentes o artefactos de modelos entre plataformas, la propuesta de valor práctica es un conjunto único de API abiertas para descubrimiento, autorización y acceso, en lugar de pipelines separados y hechos a medida para cada socio y cada tipo de activo.

Lo que aún está en la hoja de ruta

Algunas capacidades descritas en el anuncio de junio de 2026 se encuentran explícitamente en una etapa temprana en lugar de estar generalmente disponibles hoy. El uso compartido de tablas Foreign Iceberg, que permite a los proveedores compartir directamente tablas que residen en catálogos externos, estuvo en Vista Previa Pública en el lanzamiento y su disponibilidad general se describió como próxima. El uso compartido basado en correo electrónico, donde un proveedor puede invitar a un colaborador ingresando una dirección de correo electrónico en lugar de un flujo de configuración más largo, también se incluyó como próximo en el momento del anuncio.

Más allá de lo que Databricks se ha comprometido a entregar, la hoja de ruta pública del proyecto OpenSharing en GitHub enumera un conjunto de propuestas de la comunidad que siguen siendo preguntas de diseño abiertas en lugar de características finalizadas, incluido el soporte para compartir conjuntos de datos de evaluación y benchmarks con acceso limitado, el uso compartido de conjuntos de datos sintéticos con metadatos de procedencia, y un tipo de activo propuesto para compartir índices vectoriales precalculados (OpenSharing ROADMAP.md). Debido a que estas son propuestas de la comunidad, los cronogramas y el alcance final pueden cambiar, y vale la pena seguirlas en GitHub en lugar de tratarlas como fechas comprometidas.

OpenSharing también se encuentra en una capa específica de un conjunto más amplio y de rápida evolución de estándares abiertos para IA. Como lo ha descrito el director de gestión de productos de Databricks, Akram Chetibi, los protocolos para la comunicación de agente a herramienta y de agente a agente resuelven un problema diferente al que resuelve OpenSharing: "OpenSharing proporciona API para descubrir y autorizar el acceso a activos almacenados, como habilidades de agentes o modelos de IA" (diginomica). Comprender esa distinción importa si estás diseñando una arquitectura que necesita que ambos tipos de protocolos funcionen juntos.

Primeros pasos

Si eres nuevo en OpenSharing, el camino de entrada es el mismo que ha funcionado para Delta Sharing: habilita OpenSharing en el metastore de Unity Catalog que administra los datos que deseas compartir, crea un recurso compartido que contenga los activos que deseas exponer, crea un destinatario y otórgale acceso (documentación de Databricks). A partir de ahí, puedes decidir si un destinatario determinado debe conectarse mediante el uso compartido de Databricks a Databricks, el uso compartido de Databricks a Open para destinatarios que no son de Databricks, o un servidor OpenSharing autohospedado si deseas ejecutar el protocolo completamente fuera de Databricks. Al leer la documentación, ten en cuenta que el protocolo y la marca se escriben como una sola palabra, OpenSharing, mientras que la documentación de la plataforma usa la frase en minúsculas "Databricks-to-Open sharing" para el modo que comparte con destinatarios fuera de Databricks.

Para profundizar:

• Lee el anuncio original de Databricks y la Linux Foundation.
• Revisa el análisis técnico detallado, Introducing OpenSharing: the Next Evolution of Delta Sharing for the Agentic Era.
• Explora la especificación del protocolo y la hoja de ruta en GitHub.
• Sigue los pasos de configuración en la documentación de Databricks sobre OpenSharing.
• Obtén información sobre cómo conectar almacenamiento local y en la nube privada a través del anuncio del ecosistema de almacenamiento de Databricks.

Delta Sharing cambió la forma en que los equipos pensaban sobre el movimiento de datos entre plataformas. OpenSharing extiende ese mismo enfoque abierto y de cero copias a los activos en los que se basa el mundo de los agentes. Si ya estás compartiendo datos con Delta Sharing hoy, el siguiente paso natural es ver qué más en tu stack podría compartirse de la misma manera, ya sea una habilidad de agente, un modelo o un conjunto de archivos no estructurados. Prueba habilitando OpenSharing en un metastore de Unity Catalog en tu espacio de trabajo, o comienza leyendo la especificación del protocolo en GitHub para ver cómo una implementación autohospedada podría encajar en tu propia plataforma.

¿Listo para probar OpenSharing? Habilítalo en un metastore de Unity Catalog en tu espacio de trabajo, o lee la especificación del protocolo en GitHub para ver cómo una implementación autohospedada podría adaptarse a tu plataforma. ¿Tienes preguntas o comentarios? Comunícate con tu equipo de cuentas de Databricks, abre un issue en el repositorio de GitHub de OpenSharing o únete a la discusión en la Comunidad de Databricks.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original