- Databricks lance Lakehouse//RT, le Lakehouse en temps réel reposant sur Reyden, un nouveau moteur de calcul. Conçu pour les exigences des entreprises innovantes, il offre une latence de requête de l’ordre de la milliseconde pour des dizaines de milliers d’utilisateurs et d’agents simultanés, directement sur des tables Delta Lake et Apache Iceberg™ gouvernées.
- Avec Lakehouse//RT, les clients ont constaté des performances jusqu’à 16 fois supérieures à celles de leurs architectures de serving en temps réel existantes. Les temps de réponse peuvent atteindre 10 ms sur les jeux de données de petite taille et moins de 100 ms sur les plus volumineux.
- Chaque requête exécutée par Lakehouse//RT s’appuie sur le cadre de gouvernance de Unity Catalog nativement, sans couche d’autorisations distincte, sans format propriétaire et sans pipeline de synchronisation ou de CDC. Cette approche élimine les coûts et la complexité associés au maintien d’une couche de serving temps réel distincte aux côtés du Lakehouse.
DATA + AI SUMMIT — 16 juin 2026 — Databricks, l'entreprise spécialisée dans la Data et l'IA, annonce aujourd’hui Lakehouse//RT, l’évolution temps réel du Databricks Lakehouse. Lakehouse//RT permet aux entreprises d’exécuter des analyses en temps réel directement sur des données Delta Lake et Apache Iceberg™ gouvernées, supprimant ainsi la nécessité de mettre en place des systèmes de serving distincts pour atteindre des performances de l’ordre de la milliseconde. Propulsé par Reyden, un nouveau moteur de calcul conçu pour répondre aux exigences de faible latence et de forte concurrence des entreprises agentiques, Lakehouse//RT est désormais disponible en version bêta.
Le Lakehouse en temps réel
Pendant des années, les entreprises ayant besoin d’une faible latence à grande échelle n’avaient qu’une seule option : déployer une couche de serving en temps réel distincte aux côtés du Lakehouse. Mais cette approche s’accompagne d’un risque d’enfermement technologique, de coûts d’infrastructure plus élevés, d’une gouvernance fragmentée et de données qui ne sont jamais véritablement mises à jour en temps réel puisqu’elles reposent toujours sur des copies. Les entreprises se retrouvaient ainsi face à un compromis : accepter la latence ou fragmenter leur pile technologique. Pour les utilisateurs, cette situation constitue déjà une contrainte importante. Pour les agents, elle est tout simplement incompatible avec leur mode de fonctionnement. Opérant en continu et raisonnant en boucle, ils ne peuvent agir efficacement que s’ils sont capables d’interroger rapidement des données d’entreprise complexes.
Lakehouse//RT a été conçu pour mettre fin à ce dilemme. Il interroge directement les tables Delta et Iceberg au sein du Lakehouse gouverné, offrant aux agents d’IA comme aux utilisateurs un accès à des données fraîches, complètes et fiables, sans avoir à les copier ni à les déplacer. Son moteur d’exécution est conçu pour prendre en charge des dizaines de milliers d’utilisateurs et d’agents simultanés tout en maintenant une latence constamment faible. Sur les benchmarks analytiques standards, Lakehouse//RT offre une latence inférieure à 100 millisecondes tout en traitant jusqu’à 12 000 requêtes par seconde, et les clients ont observé des performances jusqu’à 16 fois supérieures à celles de leurs architectures spécialisées de serving temps réel existantes. En supprimant la nécessité d’une couche de serving distincte, Lakehouse//RT élimine également les coûts associés, les pipelines CDC et de synchronisation, les failles de gouvernance ainsi que les dépendances à des technologies propriétaires.
« Au cours de la dernière décennie, nous avons unifié les principaux work de la plateforme de données moderne sur une base ouverte unique : l’ingénierie des données et la data science avec Spark, ainsi que l’entrepôt de données avec Photon et le Lakehouse », déclare Ali Ghodsi, cofondateur et CEO de Databricks. « Avec Lakehouse//RT, nous complétons désormais notre gamme de moteurs en apportant les performances à la milliseconde attendues par les utilisateurs et nécessaires aux agents. De la même manière que nous avons démontré que le meilleur entrepôt de données est un Lakehouse, nous montrons aujourd’hui que le meilleur moteur d’analytique en temps réel est lui aussi un Lakehouse. »
Au cœur de Lakehouse//RT
Lakehouse//RT a été conçu pour répondre aux exigences spécifiques du serving temps réel à grande échelle :
- Une latence de l’ordre de la milliseconde, quelle que soit l’échelle : le modèle d’exécution entièrement asynchrone de Reyden permet d’obtenir des temps de réponse pouvant descendre jusqu’à 10 millisecondes sur les jeux de données de petite taille et jusqu’à 100 millisecondes sur les plus importants, sans dégradation de la latence lorsque le débit atteint plusieurs dizaines de milliers de requêtes. Contrairement aux moteurs optimisés uniquement pour des requêtes simples, Lakehouse//RT applique les techniques les plus avancées en matière de performance à l’ensemble des charges analytiques, y compris les plus complexes.
- Un système unique, ouvert et gouverné : chaque requête s’exécute dans le cadre de gouvernance de Unity Catalog, avec les mêmes politiques, autorisations et mécanismes d’audit. Aucune couche de gouvernance distincte n’est nécessaire et aucune rupture n’existe entre le serving analytique et le reste du patrimoine de données de l’entreprise.
- Des données fraîches, sans configuration : Lakehouse//RT interroge directement les tables Delta et Iceberg, sans format propriétaire, sans copie de données et sans pipeline d’ingestion. Il suffit de le connecter à une table existante pour commencer à interroger des données en temps réel en quelques minutes.
Les témoignages clients
« Les requêtes liées aux menaces nécessitent une faible latence constante, même lorsque l’usage s’étend à un grand nombre d’utilisateurs et d’agents », explique Chris Kopek, Head of Data Platforms chez Cisco. « Avec Lakehouse//RT, nous observons des performances de l’ordre de la milliseconde sur des données en temps réel et une amélioration par cinq des temps de réponse. Cela ouvre la voie à l’exécution de ces charges de travail directement sur notre Lakehouse plutôt qu’au maintien d’un système de serving distinct. »
« Notre plateforme traite des centaines de requêtes par seconde pour fournir des indicateurs de performance en temps réel à l’ensemble de notre clientèle. La latence et la cohérence ont donc un impact direct sur l’expérience utilisateur », souligne Kayvon Raphael, Senior Director of Engineering chez Magnite. « Avec Lakehouse//RT, nous observons systématiquement des temps de réponse inférieurs à 200 millisecondes sur nos principales requêtes de tableaux de bord. Pouvoir atteindre ce niveau de performance tout en conservant l’ensemble de nos données dans un cadre de gouvernance unique réduit considérablement la complexité de gestion de nos pipelines de données et de nos applications. »
Disponibilité :
Lakehouse//RT est désormais disponible en version bêta. Pour en savoir plus sur Lakehouse//RT, consultez le blog Databricks.
À propos de Databricks
Databricks est l’entreprise de la Data et de l’AI. Plus de 20 000 organisations dans le monde — dont adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever et plus de 70 % du Fortune 500 — s'appuient sur Databricks pour construire et déployer des applications de data et d'AI, de l’analytics et des agents. Basée à San Francisco, avec plus de 30 bureaux dans le monde, Databricks propose une plateforme unifiée incluant Lakebase, Genie, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse et Unity Catalog. Pour en savoir plus, suivez Databricks sur LinkedIn, X, YouTube, et Instagram.
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