- Databricks presenta Lakehouse//RT, el Lakehouse en tiempo real impulsado por Reyden, un nuevo motor de cómputo que ofrece latencias de consulta de milisegundos para decenas de miles de usuarios y agentes concurrentes, directamente sobre tablas gobernadas de Delta Lake y Apache Iceberg™.
- Con Lakehouse//RT, los clientes han observado hasta 16 veces mejor desempeño en comparación con las arquitecturas existentes de servicio en tiempo real, con tiempos de respuesta tan bajos como 10 ms en conjuntos de datos pequeños y un rendimiento inferior a 100 ms en conjuntos de datos más grandes.
- Cada consulta de Lakehouse//RT se ejecuta de forma nativa dentro del marco de gobernanza de Unity Catalog, sin una capa independiente de permisos, sin formatos propietarios ni canalizaciones de sincronización o CDC, lo que elimina los costos y la complejidad de mantener una capa de servicio en tiempo real separada del lakehouse.
DATA + AI SUMMIT — 16 de junio de 2026 — Databricks, la empresa de Datos e IA, anunció hoy Lakehouse//RT, la evolución en tiempo real del Databricks Lakehouse. Lakehouse//RT permite a las empresas ejecutar analítica en tiempo real directamente sobre datos gobernados en Delta Lake y Apache Iceberg™, eliminando la necesidad de implementar sistemas de servicio independientes para lograr un rendimiento en milisegundos. Impulsado por Reyden, un nuevo motor de cómputo diseñado para satisfacer las exigencias de concurrencia y latencia de las empresas modernas impulsadas por agentes de IA, Lakehouse//RT ya está disponible en versión Beta.
Haciendo realidad el Lakehouse en tiempo real
Durante años, las organizaciones que requerían baja latencia y alta concurrencia tuvieron una sola opción: implementar una capa de servicio independiente en tiempo real junto al lakehouse. Sin embargo, esa capa implica dependencia de proveedores, mayores costos de infraestructura, gobernanza fragmentada y datos que nunca son verdaderamente en tiempo real, porque siempre son una copia. Esto obliga a las empresas a asumir un compromiso: tolerar la latencia o fragmentar su arquitectura de datos.Para las personas, esto representa una complicación. Para los agentes de IA, simplemente no funciona. Los agentes operan de forma continua, razonan en ciclos y su capacidad de actuar depende completamente de consultar datos empresariales complejos con rapidez.
Lakehouse//RT fue creado para eliminar esa concesión. Consulta tablas Delta e Iceberg directamente en el lakehouse gobernado, dando a los agentes de IA y a las personas acceso a datos frescos, completos y confiables sin copiarlos ni moverlos. Su motor de ejecución está diseñado para soportar decenas de miles de usuarios y agentes concurrentes, manteniendo una latencia consistentemente baja. En benchmarks analíticos estándar, Lakehouse//RT ofrece latencia por debajo de los 100 milisegundos a 12,000 consultas por segundo, y los clientes han visto un rendimiento hasta 16 veces superior al de sus stacks especializados existentes de serving en tiempo real. Al eliminar la necesidad de una capa separada de serving, Lakehouse//RT también elimina los costos, los pipelines de CDC y de sincronización, las brechas de gobernanza y la dependencia de formatos propietarios que vienen con ella. En pruebas analíticas estándar, Lakehouse//RT ofrece latencias inferiores a 100 milisegundos con 12,000 consultas por segundo, y los clientes han registrado hasta 16x veces mejor desempeño que con sus plataformas especializadas de servicio en tiempo real. Al eliminar la necesidad de una capa de servicio independiente, Lakehouse//RT también elimina los costos, las canalizaciones de CDC y sincronización, las brechas de gobernanza y la dependencia de tecnologías propietarias asociadas con ella.
“Durante la última década hemos unificado las principales cargas de trabajo de la arquitectura moderna de datos sobre una única base abierta: ingeniería y ciencia de datos con Spark, y almacenamiento analítico de datos con Photon y el Lakehouse”, afirmó Ali Ghodsi, cofundador y CEO de Databricks. “Lakehouse//RT completa el espectro de motores, proporcionando la capa de velocidad en milisegundos que las personas desean y que los agentes requieren. Así como demostramos que el mejor data warehouse es un lakehouse, ahora demostramos que el mejor motor de analítica en tiempo real también es un lakehouse”.
Dentro de Lakehouse//RT
Lakehouse//RT fue diseñado específicamente para satisfacer las exigencias del servicio en tiempo real a gran escala:
- Latencia en milisegundos, a cualquier escala: : El modelo de ejecución completamente asíncrono de Reyden ofrece tiempos de respuesta tan bajos como 10 milisegundos en conjuntos de datos pequeños y alrededor de 100 milisegundos en conjuntos más grandes, sin degradar la latencia incluso cuando el rendimiento escala a decenas de miles de solicitudes. Además, a diferencia de los motores optimizados únicamente para búsquedas simples, Lakehouse//RT aplica técnicas de desempeño de última generación a todo el espectro de complejidad analítica.
- Abierto, gobernado y en un solo sistema:: Cada consulta se ejecuta dentro del marco de gobernanza de Unity Catalog, que incluye políticas, permisos y auditorías. No existe una capa de gobernanza separada que administrar ni brechas entre el servicio analítico y el resto del ecosistema de datos empresariales.
- Datos actualizados y sin configuración: Lakehouse//RT consulta directamente las tablas Delta e Iceberg, sin formatos propietarios, copias de datos ni canalizaciones de ingestión. Basta con apuntar a cualquier tabla existente y comenzar a consultar datos en vivo en cuestión de minutos.
Adopción de Lakehouse//RT por parte de los clientes
“La búsqueda de amenazas requiere una latencia consistentemente baja, incluso a medida que el uso escala entre usuarios y agentes”, señaló Chris Kopek, Head of Data Platforms en Cisco. “Lo que estamos observando con Lakehouse//RT es un rendimiento en milisegundos sobre datos en vivo, con una mejora de cinco veces en los tiempos de respuesta, lo que abre el camino para ejecutar estas cargas de trabajo en nuestro lakehouse en lugar de mantener un sistema de servicio independiente”.
“Nuestra plataforma procesa cientos de consultas por segundo para ofrecer datos de desempeño en tiempo real a toda nuestra base de clientes, por lo que la latencia y la consistencia impactan directamente la experiencia del usuario”, comentó Kayvon Raphael, Senior Director of Engineering en Magnite. “Con Lakehouse//RT estamos obteniendo de manera consistente tiempos de respuesta inferiores a 200 milisegundos en nuestras consultas principales de dashboards. Poder lograr esto mientras mantenemos todo gobernado dentro de nuestro propio lago de datos reduce enormemente la complejidad de administrar nuestras canalizaciones de datos y el servicio de aplicaciones para consumidores”
Disponibilidad
Lakehouse//RT ya está disponible en versión Beta. Obtenga más información sobre Lakehouse//RT en el blog de Databricks.
Acerca de Databricks
Databricks es la empresa de Datos e IA. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluyendo adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y el 70% de las empresas Fortune 500, confían en Databricks para desarrollar y escalar aplicaciones, analítica y agentes impulsados por datos e inteligencia artificial. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas alrededor del mundo, Databricks ofrece una plataforma unificada que incluye Lakebase, Genie, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse y Unity Catalog. Para más información, siga a Databricks en LinkedIn, X, YouTube, and Instagram.