Databricks says it solved the decades-old data pipeline problem that's been slowing AI agents

Résumé : Databricks lance deux produits pour unifier les bases de données opérationnelles et analytiques

Databricks a annoncé deux produits, Lakehouse//RT et LTAP, pour résoudre le problème de la gestion des bases de données opérationnelles et analytiques dans un seul système. Ces produits visent à éliminer les pipelines entre les systèmes opérationnels et analytiques, réduisant ainsi la latence et les coûts.

Trois points clés :

1. Lakehouse//RT : ce produit permet des requêtes en temps réel avec une latence de moins de 100 ms, sans nécessiter un serveur dédié pour les requêtes en temps réel.
2. LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing) : ce produit stocke les données transactionnelles dans un format Delta ou Iceberg, permettant ainsi la lecture directe par les moteurs analytiques sans nécessiter de pipeline.
3. Approche agente : Databricks propose une approche agente qui permet aux agents de raisonnement analytique de travailler directement sur les données