Snowflake запускает PostgreSQL как услугу в своей AI Data Cloud, интегрируя транзакционные нагрузки с аналитикой. Это позволяет приложениям и агентам ИИ работать с данными без необходимости сложного перемещения данных. Да, у Snowflake уже была Unistore.
Snowflake запускает базу данных PostgreSQL как услугу в своей среде данных для ИИ, чтобы разместить транзакционные нагрузки вместе с аналитикой и ИИ под единым набором правил управления.
PostgreSQL теперь работает нативно в AI Data Cloud, позволяя командам обеспечивать работу приложений и агентов ИИ, анализировать производительность и тенденции бизнеса с использованием данных из операционной деятельности, а также создавать системы рекомендаций или прогнозирования без затрат и сложности, связанных с построением конвейеров данных и управлением несколькими поставщиками, заявил поставщик облачных платформ данных.
«Представьте, вы хотите создать приложение на основе данных, которые находятся в Snowflake, но если у этого приложения нет реляционной базы данных OLTP [онлайн-обработки транзакций] для хранения данных, им придется выйти за пределы», — сказал Кристиан Кляйнерман, исполнительный вице-президент Snowflake по продуктам, в интервью The Register. «С помощью службы PostgreSQL наша цель — обеспечить этот безопасный периметр, где, если клиенты создают приложения или агентов в этом периметре, их данные не покидают рамки соответствия и нормативных требований Snowflake».
Кроме того, полная совместимость службы с открытым исходным кодом PostgreSQL позволяет организациям переносить существующие приложения в Snowflake без изменений кода, согласно Snowflake.
Служба опирается на pg_lake, набор расширений PostgreSQL с открытым исходным кодом, которые позволяют разработчикам и инженерам данных напрямую читать и записывать данные в таблицы Apache Iceberg из PostgreSQL, тем самым устраняя необходимость извлечения и перемещения данных. Iceberg — это открытый формат таблиц, который, по словам сторонников, позволяет пользователям использовать предпочитаемые аналитические движки для своих данных без их перемещения. Он широко используется и поддерживается в экосистеме облачных платформ и платформ данных, в том числе Snowflake, Google, AWS и другими.
Snowflake утверждает, что это устранит дорогостоящее перемещение данных между транзакционными и аналитическими системами.
У поставщика уже была транзакционная возможность в рамках его платформы. Называемая Unistore, она была анонсирована в 2022 году, но стала общедоступной только в конце 2024 года. Один аналитик прокомментировал в прошлом году, что Unistore привлек мало интереса.
Кляйнерман сказал, что Unistore предлагал низкую задержку при чтении и записи, но клиенты также говорили, что им нужна служба, совместимая с PostgreSQL. Изучив ряд вариантов, Snowflake приобрела Crunchy Data, поставщика услуг PostgreSQL.
Директор по исследованиям IDC Девин Пратт сказал, что этот шаг помогает Snowflake выйти за рамки аналитики и предложить управляемое решение OLTP. Онлайн-обработка транзакций обрабатывает живое чтение и запись приложений, в то время как онлайн-аналитическая обработка (OLAP) используется для отчетности и анализа. Запуск обоих в одной среде, по его словам, поддерживает агентивный ИИ и потоковую передачу в реальном времени, поскольку агентам требуется непрерывный доступ к аналитическим данным и живым транзакционным данным, сокращая задержку между созданием данных и их анализом.
Но Snowflake была не единственной, кто принял эту стратегию. «Это отражает более широкую тенденцию, когда поставщики объединяют операционные базы данных с аналитикой для поддержки рабочих процессов ИИ в реальном времени и агентивного ИИ», — сказал Пратт. После приобретения Neon, предоставляющей бессерверную архитектуру PostgreSQL, конкурент Snowflake Databricks анонсировал свою службу Lakebase.
Во многих случаях, при наличии OLTP и OLAP на одной платформе, команды могут сократить ETL и дублирование данных, а также применять более последовательное управление и наблюдаемость для транзакционных и аналитических рабочих нагрузок, сказал Пратт.
«Ценность заключается в более унифицированном операционном и аналитическом стеке с последовательным управлением и безопасностью», — сказал он. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Lindsay Clark