背景
Lakebase Postgres 是 Databricks 推出的一款全託管、無伺服器（serverless，指由雲端供應商自動管理基礎設施，使用者無需維護伺服器）Postgres 資料庫。傳統架構中，交易型資料庫與分析平台通常分開，將營運資料移入資料湖（lakehouse）需要建立並維護 ETL（抽取、轉換、載入）管線，導致儲存重複與資料延遲。Lakebase 旨在解決這些問題，讓營運工作負載與分析、AI 在同一平台上運行，無需維護脆弱的管線。 Databricks Blog
發生什麼事
Databricks 宣布 Lakebase Postgres 現已於 Google Cloud 正式推出（Generally Available, GA）。這使得在 Google Cloud 上的團隊可以直接在 Databricks Data + AI Platform 上執行生產級別的無伺服器 Postgres。Lakebase 架構將計算與儲存分離，消除了傳統資料庫的資源衝突與基礎設施開銷，並與分析資料共用同一儲存層。 Databricks Blog
重點內容
Lakebase Postgres 提供多項關鍵功能以加速開發：包括無伺服器自動擴展（autoscaling，計算資源隨流量自動調整）與閒置時縮減至零（scale to zero，閒置時關閉計算以節省成本），計算資源會隨流量調整，閒置時關閉以節省成本；即時分支（instant branching，在幾秒鐘內建立生產資料的隔離、零複製分支），以便安全測試變更；以及時點恢復（PITR，Point-in-time recovery，將資料庫還原至特定時刻），可將資料庫還原至特定時刻以從錯誤或誤刪中恢復。 Databricks Blog
該服務支援標準 Postgres 工具、驅動程式與擴充功能，包含內建搜尋引擎（相容於 pgvector），用於 AI 驅動的搜尋。透過 Lakebase Search（Lakebase 的搜尋功能），使用者可直接在資料庫中結合向量與全文搜尋，官方宣稱其吞吐量比 pgvector 高 2 倍，成本低 4 倍，且無需第二套系統或同步管線。此外，直接寫入（Direct writes，將增強後的資料湖資料直接推入 Lakebase Postgres）功能，測試顯示載入 1TB 資料耗時少於 5 分鐘。 原文
在企業級可用性方面，多區域高可用性端點（Multi-zone high-availability endpoints，跨多個可用區的高可用端點）由 99.99% 的 SLA（服務級別協議）支援，單區域端點則由 99.9% 的 SLA 支援。身份驗證方面，使用者與服務主體（service principals，非人類的自動化身分）可透過 Databricks OAuth 或原生 Postgres 憑證進行認證，存取權限則由 Unity Catalog（Databricks 的資料治理目錄）集中管理。此外，企業客戶可使用 Google Cloud Private Service Connect（Beta 版，Google Cloud 的私人連線服務）將資料庫流量保留在公共網路之外，直接連接其 VPC（虛擬私有雲）中的應用程式。 原文
對使用者的意義
開發者與企業可以在 Databricks workspace 中建立 Lakebase 專案，並使用現有的 Postgres 工具連接，幾分鐘內即可開始建置。此服務適用於需要低延遲讀寫的 AI 代理（agents，能自主執行任務的 AI 程式）與關鍵任務工作負載。例如，巴西電商 KaBuM 的資料與 AI 經理 Pablo Henrique de Freitas 表示，他們選擇 Lakebase Postgres 作為 AI 代理的預設記憶層，因為它提供了對話式 AI 所需的低延遲讀寫，且完全整合於其資料平台中。 Databricks Blog
限制與未定事項
截至正式推出時，Lakebase Postgres 僅在以下 Google Cloud 區域可用：asia-southeast1、europe-west3、us-central1、us-east4 和 us-west1。此外，透過 Google Cloud Private Service Connect 進行的私人連線目前處於 Beta 階段。 Databricks Blog
