Databricksは本日、Lakebase PostgresがGoogle Cloudで一般提供開始されたことを発表しました。これは完全マネージドのサーバーレスPostgresデータベースであり、チームがデータベースインフラを管理することなく、アプリケーションの構築とリリースを迅速に行えるように設計されています。Google Cloud上のDatabricksデータ+AIプラットフォームで直接実行され、Google CloudユーザーにプロダクショングレードのサーバーレスPostgresを提供します。
Lakebaseのアーキテクチャはコンピューティングとストレージを分離し、従来のデータベースで発生するリソース競合やインフラのオーバーヘッドを排除します。さらに、分析データと同じストレージ層を共有するため、運用データを移動するためのETLパイプラインを構築・維持する必要がありません。この設計により、Postgresデータベースはアプリケーションの規模に応じて拡張でき、データ資産の他の部分と統合されたガバナンスモデルを共有し、総所有コストを削減します。
長い間、トランザクションデータベースと分析プラットフォームは分離されていました。運用データをレイクハウスに移動するには、パイプラインの構築、ストレージの複製、データ遅延の許容が必要でした。AIエージェントがリアルタイムでデータを処理するようになると、この運用オーバーヘッドはより大きな負債となります。Lakebaseでは、運用ワークロードが分析およびAIワークロードと同じプラットフォーム上で、同じセキュリティとガバナンスのもとで実行されます。孤立したデータベースの管理、別個のアクセス制御の維持、データ移動の同期は不要です。Lakebaseは、レイク・トランザクショナル/アナリティカル・プロセッシング（LTAP）アーキテクチャの重要なコンポーネントであり、組織がデータ基盤を統合し、運用オーバーヘッドを削減し、インフラコストを下げることを可能にします。
Google Cloud上のLakebase Postgresは、チームが迅速に提供するための機能を備えています。サーバーレスの自動スケーリングはトラフィックに合わせてコンピューティングを調整し、アイドル時にはゼロにスケールダウンするため、使用していない容量に支払う必要がありません。インスタントブランチは、本番データの分離されたゼロコピーブランチを数秒で作成し、変更を安全にテストできます。ポイントインタイムリカバリ（PITR）は、データベースを特定の時点に復元し、バグや誤削除から回復します。標準Postgresは、既存のツール、ドライバー、拡張機能を使用でき、pgvector互換の組み込み検索エンジンによるAI駆動検索も含みます。Unity Catalogによる統合ガバナンスは、運用、分析、AIデータ全体に一貫したアクセス制御、リネージ、監査を適用します。
KaBuM!のデータ＆AIマネージャー、Pablo Henrique de Freitas氏は次のように述べています。「私たちは、会話型AIに必要な低レイテンシの読み書きを提供し、シームレスな顧客体験を実現するため、Lakebase PostgresをAIエージェントのデフォルトメモリ層として選択しました。Google Cloud上のLakebaseにより、AIエンジニアはデータプラットフォームに完全に統合された、高速で信頼性の高い基盤を手に入れました。」
構築の迅速化に加えて、Google Cloud上のLakebase Postgresは、本番ワークロードが要求するスケール、信頼性、セキュリティを提供します。エンタープライズグレードの可用性では、マルチゾーン高可用性エンドポイントが自動フェイルオーバーを備え、99.99%のSLAを提供します。シングルゾーンエンドポイントは99.9%のSLAです。プライベート接続（ベータ）では、エンタープライズ顧客はGoogle Cloud Private Service Connectを使用してデータベーストラフィックを公共インターネットから隔離し、自身のVPC内のアプリケーションをLakebaseに直接接続できます。統合IDとアクセスでは、ユーザーとサービスプリンシパルがDatabricks OAuthまたはネイティブPostgres資格情報で認証し、アクセスはUnity Catalogで一元管理されます。
スケーラブル検索では、Lakebase Searchがベクトル検索と全文検索をLakebase Postgres内で直接組み合わせ、pgvectorの2倍のスループットと4分の1のコストを実現します（2つ目のシステムや同期パイプラインは不要）。データ取り込みの最適化では、直接書き込みにより、アプリを遅くすることなく、強化されたレイクハウスデータをLakebase Postgresにプッシュできます。テストでは、1TBのデータのロードに5分未満で完了することが示されています。
Google Cloud上のLakebase Postgresは、次世代のアプリとAIエージェントのためのプロダクションレディな基盤を提供し、管理するインフラも維持するパイプラインもありません。GA時点で、以下のリージョンで利用可能です：asia-southeast1、europe-west3、us-central1、us-east4、us-west1。Google Cloud上のDatabricksワークスペースから最初のLakebaseプロジェクトを作成し、既存のPostgresツールで接続して、数分で構築を開始できます。