- Lakebase Postgres 是一款全托管、无服务器的 Postgres 数据库，现已在 Google Cloud 上正式可用。
- 自动扩缩容、缩容至零、即时分支和时间点恢复帮助团队更快构建和交付，无需管理数据库基础设施。
- 运营数据和分析数据共享同一存储基础，因此分析、应用和智能体可在统一平台上运行，无需维护脆弱的管道。
今天，我们很高兴地宣布 Lakebase Postgres 已在 Google Cloud 上正式可用。在 Google Cloud 上构建的团队现在可以直接在 Databricks Data + AI Platform 上运行生产级、无服务器的 Postgres。
Lakebase 架构将计算与存储分离，从而消除了传统数据库的资源冲突和基础设施开销。它还与您的分析数据共享同一存储层，从而无需构建和维护管道。最终得到的 Postgres 数据库可随您的应用扩展，与您数据资产的其他部分共享同一治理模型，并降低您的总拥有成本。
Lakebase Postgres 消除运营障碍，让团队更快交付
多年来，事务数据库和分析平台一直彼此分离。将运营数据移入湖仓意味着需要构建和维护 ETL 管道、重复存储并接受数据延迟。如今 AI 智能体实时对数据采取行动，这种运营开销成为更大的负担。
相反，借助 Lakebase，运营工作负载与分析及 AI 工作负载运行在同一平台上，享有相同的安全与治理。无需管理孤立的数据库，无需维护单独的访问控制，也无需移动数据来保持同步。Lakebase 是 湖仓事务/分析处理（LTAP）架构 的关键组件，该架构使组织能够统一数据基础、降低运营开销并降低基础设施成本。
Google Cloud 上的 Lakebase Postgres 为团队提供更快交付的能力：
- 无服务器自动扩缩容与缩容至零： 计算资源会根据流量自动调整，并在空闲时关闭，因此您无需为未使用的容量付费。
- 即时分支： 在数秒内创建生产数据的隔离零拷贝分支，以安全地测试变更。
- 时间点恢复（PITR）： 将数据库恢复到特定时刻，以从缺陷或意外删除中恢复。
- 标准 Postgres： 使用您已经熟悉的工具、驱动程序和扩展，包括用于 AI 驱动搜索的内置搜索引擎（兼容 pgvector）。
- 通过 Unity Catalog 实现统一治理： 在运营、分析和 AI 数据上应用一致的访问控制、血缘和审计。
“我们选择 Lakebase Postgres 作为 KaBuM! 的 AI 智能体默认记忆层，因为它提供了我们的对话式 AI 实现无缝客户体验所需的低延迟读写。借助 Google Cloud 上的 Lakebase，我们的 AI 工程师拥有了一个快速、可靠且完全集成到我们数据平台中的基础。”—— Pablo Henrique de Freitas，KaBuM! 数据与 AI 经理
依托 Google Cloud 的信任与规模
除了让团队能够更快构建之外，Google Cloud 上的 Lakebase Postgres 还提供生产工作负载所需的规模、可靠性和安全性：
- 企业级可用性： 多可用区高可用端点支持自动故障转移，并提供 99.99% 的 SLA 保障；单可用区端点则提供 99.9% 的 SLA 保障。
- 私有连接（Beta）： 企业客户可以通过 Google Cloud Private Service Connect让数据库流量不经过公共互联网，将其自有 VPC 中的应用程序直接连接到 Lakebase。
- 统一身份与访问： 用户和服务主体通过 Databricks OAuth 或原生 Postgres 凭据进行身份验证，访问权限在 Unity Catalog 中集中治理。
- Postgres 中的可扩展搜索： 直接在 Lakebase Postgres 中结合向量搜索和全文搜索，吞吐量是 pgvector 的 2 倍，成本降低 4 倍（无需第二套系统，无需同步管道），并借助 Lakebase Search.
- 优化数据摄取： 直接写入 让您能够将丰富的湖仓数据推送到 Lakebase Postgres，而不会拖慢应用。测试表明，加载 1TB 数据耗时不到五分钟。
开始在 Google Cloud 上使用 Lakebase Postgres
Google Cloud 上的 Lakebase Postgres 为下一代应用和 AI 智能体提供了生产就绪的基础，无需管理基础设施，也无需维护管道。正式可用（GA）后，它已在以下区域提供：
- asia-southeast1
- europe-west3
- us-central1
- us-east4
- us-west1
在 Google Cloud 上的 Databricks 工作区中创建您的第一个 Lakebase 项目，使用您现有的 Postgres 工具进行连接，几分钟内即可开始构建。
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