- Databricks anunció hoy LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing), una nueva arquitectura de procesamiento de datos que unifica OLAP y OLTP sobre una única copia de datos en el lake, eliminando por diseño el ETL, réplicas y canalizaciones de datos.
- Lakebase, la base de la arquitectura LTAP, ya presta servicio a miles de clientes y gestiona 12 millones de lanzamientos de bases de datos al día en toda la plataforma.
- Databricks es la primera plataforma LTAP del mundo. Combina Lakebase (Postgres serverless sobre almacenamiento de objetos abierto) con el Lakehouse, bajo un único modelo de gobernanza, una sola fuente de verdad y una capa de almacenamiento para todos los datos operativos, analíticos y de streaming.
DATA + AI SUMMIT – 16 de junio de 2026 – Databricks, la empresa de Datos e IA, presentó hoy Lake Transactional/Analytical Processing (LTAP), una nueva arquitectura de procesamiento de datos que unifica transacciones, analítica, streaming y datos operativos sobre una sola copia de almacenamiento en el lake. Con LTAP, las organizaciones cuentan con una única base gobernada desde la cual leer, razonar y actuar, sin canalizaciones, réplicas ni la sobrecarga de ETL que ha definido la infraestructura de datos durante décadas. Impulsada por importantes avances en Lakebase, LTAP establece una nueva base de datos para la era de las aplicaciones impulsadas por IA.
La nueva base de datos para la era de los agentes
Durante cuatro décadas, las cargas de trabajo transaccionales y analíticas han vivido en sistemas separados: las bases de datos operativas alimentaban las aplicaciones y los sistemas analíticos respondían preguntas. Conectar ambos mundos requería construir canalizaciones de CDC (captura de cambios de datos) que suelen ser frágiles y propensas a fallar bajo presión. Ya era un compromiso poco ideal cuando los humanos desarrollaban software a velocidad humana.
Hoy, la IA ayuda a los desarrolladores a crear aproximadamente 50 veces más aplicaciones que antes, muchas de ellas impulsadas por agentes que necesitan leer, razonar y actuar sobre los datos casi en tiempo real. La arquitectura tradicional simplemente no fue diseñada para este escenario.
La industria de datos ha intentado resolver el problema de los sistemas aislados en el pasado . HTAP prometió unificar datos transaccionales y analíticos en un solo motor, pero terminó comprometiendo el aislamiento de cargas de trabajo, afectando el rendimiento de ambas y generando una dependencia costosa de tecnologías propietarias. Por su parte, Zero ETL adoptó otro enfoque: ocultar la canalización de CDC en lugar de eliminarla. El problema arquitectónico de fondo permaneció intacto.
LTAP adopta un enfoque radicalmente diferente: en lugar de forzar a ambas cargas de trabajo a operar en el mismo motor o esconder la canalización, unifica los datos en la capa de almacenamiento. Todos los datos operativos pueden consultarse de inmediato y estar disponibles para analítica dentro del lake, sin necesidad de canalizaciones. Las cargas de trabajo transaccionales y analíticas escalan de manera independiente, con máximo desempeño y aislamiento estricto. Además, al estar construido sobre estándares abiertos, LTAP funciona con cualquier aplicación compatible con Postgres y con cualquier lector que entienda formatos de tabla abiertos como Iceberg y Delta.
“Durante décadas, la complejidad de la infraestructura de datos fue un impuesto que los equipos estaban obligados a pagar”, afirmó Ali Ghodsi, cofundador y CEO de Databricks. “Entonces llegaron los agentes. En cuestión de meses, las organizaciones duplicaron efectivamente su fuerza laboral, solo que no con personas. Los agentes escriben código, realizan llamadas y ejecutan ciclos a una velocidad que los equipos humanos nunca podrían alcanzar. La infraestructura que impulsó la era anterior de la computación se ha convertido en un cuello de botella que nadie puede permitirse. LTAP lo elimina”.
Lakebase incorpora recuperación ante desastres, ramificación estilo Git y snapshots
El primer paso hacia LTAP fue Lakebase, que trasladó las transacciones nativas de Postgres al almacenamiento de objetos, la misma capa que impulsa el Lakehouse. Al separar el cómputo del almacenamiento, Lakebase transforma la economía de operar miles de aplicaciones y agentes simultáneamente. Lanzado apenas el año pasado, Lakebase ya presta servicio a miles de clientes, entre ellos Block, Ensemble, Superhuman y Zillow, y gestiona 12 millones de lanzamientos de bases de datos al día.
Hoy, Databricks anunció nuevas capacidades que amplían Lakebase para la IA empresarial a gran escala. La nueva funcionalidad de recuperación ante desastres entre nubes y regiones permite a las organizaciones construir arquitecturas de datos más resilientes, algo cada vez más importante a medida que los agentes asumen operaciones críticas para el negocio. Asimismo, las nuevas capacidades de ramificación y snapshots estilo Git permiten experimentar de forma segura con datos de producción, mientras que las operaciones autónomas de bases de datos permiten que los agentes supervisen la salud del sistema, detecten degradaciones de rendimiento, propongan índices y colaboren en procesos de recuperación.
Cómo LTAP completa la arquitectura
Lakebase y el Lakehouse ya compartían la misma capa de almacenamiento, pero cada uno mantenía su propia copia de los datos en formatos distintos. LTAP elimina esa separación. Lakebase almacena los datos directamente en Unity Catalog, utilizando los mismos formatos abiertos que el Lakehouse. El resultado es una arquitectura más limpia, definida por tres características fundamentales que eliminan los compromisos que han caracterizado la infraestructura empresarial de datos durante décadas:
- Gobernanza unificada y una sola fuente de verdad: Todos los datos operativos, analíticos y de streaming residen en almacenamiento de objetos abierto y en formatos abiertos —Delta e Iceberg— sin transformaciones ni degradación. Todo se gobierna mediante Unity Catalog con una sola identidad, permisos y modelo de auditoría, de modo que cada motor accede a la misma copia de datos y los agentes operan sobre una única superficie gobernada.
- Sin compromisos de desempeño para ninguna carga de trabajo: Las cargas transaccionales se ejecutan en Postgres estándar con semántica ACID completa. Las cargas analíticas se ejecutan en todo el Lakehouse, a cualquier escala y nivel de concurrencia. Cada una escala de forma independiente y, al no existir movimiento de datos entre sistemas, los resultados operativos y analíticos siempre permanecen sincronizados, sin copias ni infraestructura paralela.
- Sin canalizaciones ETL (ni siquiera ocultas): No existen canalizaciones que sincronicen almacenes operativos y analíticos, réplicas que mantener ni conectores moviendo datos entre sistemas. La arquitectura elimina por completo la capa ETL, reduciendo los costos operativos asociados a mantener los sistemas sincronizados y garantizando que los datos permanezcan actualizados.
Para los sistemas de salud a los que servimos, la velocidad y precisión en el ciclo de ingresos impactan directamente su capacidad para brindar atención médica”, comentó Grant Veazey, CTO de Ensemble. “Nuestra inversión temprana en Databricks nos ayudó a construir una base gobernada que soporta más de dos petabytes de datos limpios y armonizados del ciclo de ingresos. Lakebase y LTAP amplían esa base al unificar cargas operativas y analíticas sobre una sola capa, brindando a nuestra IA nativa para la gestión del ciclo de ingresos el acceso en tiempo real que necesita para operar en entornos productivos. Esto se traduce en un mejor desempeño financiero para los proveedores de salud y en una mayor recuperación de ingresos que regresan a departamentos de urgencias, unidades de cuidados intensivos neonatales y otros servicios críticos”.
Disponibilidad
LTAP estará disponible próximamente como parte de Lakebase.
About Databricks
Databricks es la empresa de Datos e IA. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas 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 obtener más información, siga a Databricks en LinkedIn, X, YouTube, and Instagram.