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Dify.AI
促进演化数据库开发:使用Lakebase进行数据库分支,结论

本文讨论了数据库设计和开发的演变,特别是2026年引入的按需分支技术如何提升团队工作流程的效率和灵活性。开发者能够快速创建和管理数据库分支,数据库管理员的角色转变为平台架构师,负责治理框架的设计与维护。文章还强调了测试驱动开发(TDD)在确保代码质量中的重要性,以及新工作流程如何促进团队协作。

促进演化数据库开发:使用Lakebase进行数据库分支,结论

Databricks
Databricks · 2026-06-12T17:05:00Z
ERGO Hestia如何通过Lakebase和Mosaic AI模型服务缩短市场时间

ERGO Hestia与Databricks合作,升级定价平台,实现实时B2C能力,提升创新速度。新架构整合数据和模型管理,简化操作,确保定价决策可追溯。通过Lakebase和模型服务端点,团队加快模型部署,提升市场响应能力,推动收入增长。这一转型为其他业务提供了可借鉴的模板。

ERGO Hestia如何通过Lakebase和Mosaic AI模型服务缩短市场时间

Databricks
Databricks · 2026-06-11T19:15:00Z
支持演变数据库开发:使用Lakebase进行数据库分支

本文讨论了数据库设计的演变,特别是Databricks Lakebase的分支功能如何改善开发者Jen的工作流程。Jen可以创建独立的数据库分支,避免与团队其他成员的冲突,从而加快开发速度。新的工作方式使数据库变更成为常规开发的一部分,提升了反馈速度和设计灵活性,减少了协调成本,确保了开发效率和数据完整性。

支持演变数据库开发:使用Lakebase进行数据库分支

Databricks
Databricks · 2026-05-29T22:04:37Z
推出Always-On定价模式:Databricks Lakebase的自动节省

Databricks推出了Always-On定价模式,结合灵活的无服务器架构和可预测的低成本基线使用。用户可以根据需求自动调整计算能力,享受25%的基线费用折扣,避免传统Postgres产品的选择困境。新项目默认启用零规模,用户可在使用后调整基线设置,简化管理并降低成本。

推出Always-On定价模式:Databricks Lakebase的自动节省

Databricks
Databricks · 2026-05-27T15:15:00Z
宣布Lakebase变更数据馈送(CDF)

Lakebase推出了变更数据馈送(CDF),简化了从操作数据库到Lakehouse的数据提取过程。通过Unity Catalog管理,用户可以轻松启用CDF,提升数据治理和流通效率。这一新架构将操作数据库转变为Lakehouse的原生Bronze层,支持ETL和流式工作流,推动数据管理的开放性与高效性。

宣布Lakebase变更数据馈送(CDF)

Databricks
Databricks · 2026-05-27T13:11:00Z
通过Lakebase解锁无缝且具成本效益的营销活动

Databricks Lakehouse通过无服务器自动扩展显著降低了全渠道营销平台的总拥有成本(TCO)。它支持个性化营销活动,优化数据同步和查询性能,提升客户细分的低延迟服务能力,结合了事务数据库的优势和数据湖的灵活性,适合高并发查询,推动了营销效率的提升。

通过Lakebase解锁无缝且具成本效益的营销活动

Databricks
Databricks · 2026-05-20T16:30:00Z
如何使用Spark实时模式和Lakebase构建实时欺诈检测

本文介绍了一种新的实时信用卡欺诈检测解决方案,利用Databricks平台实现低于300毫秒的处理速度。该系统结合实时流处理和机器学习,能够快速识别和阻止可疑交易,减少金融机构的损失。通过简化架构,用户可以在一个平台上完成数据处理和模型训练,提升效率。

如何使用Spark实时模式和Lakebase构建实时欺诈检测

Databricks
Databricks · 2026-05-19T19:30:00Z
与Lakebase的后台管理,第二部分

本文讨论了如何通过Databricks的Unity Catalog将操作数据库与数据治理相结合,简化安全审计和成本追踪。开发者可以利用Lakebase快速创建和管理数据库分支,自动应用数据掩码政策,确保敏感数据安全。DBA的角色转向战略设计,利用自动化工具提升效率,专注于数据治理和性能优化。

与Lakebase的后台管理,第二部分

Databricks
Databricks · 2026-05-15T12:47:00Z

Three major cloud platforms just shipped Postgres with custom storage engines and scale-out architectures.

Christophe Pettus: Snowflake Postgres, Lakebase, HorizonDB: Picking the Lock-In You Want

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-05-12T15:00:00Z

Snowflake's pg_lake and Databricks' Lakebase both wrap PostgreSQL for lakehouse workloads, but they're nearly opposite architectures.

Christophe Pettus: pg_lake vs Lakebase: Two Very Different Things Called “Postgres + Lakehouse”

Planet PostgreSQL
Planet PostgreSQL · 2026-05-08T15:00:00Z
nOps如何在Databricks Lakebase上重建其云优化平台,以及其他ISV为何也应该如此

nOps是一家自动化云成本优化平台,最近将其生产应用迁移至Databricks Lakebase,简化了架构,消除了应用与分析之间的复杂连接。新架构使用Lakebase作为核心Postgres数据库,实现数据流向单一方向,提升了性能和客户体验。这次迁移展示了Lakebase在解决ISV面临的OLTP与分析之间矛盾方面的有效性。

nOps如何在Databricks Lakebase上重建其云优化平台,以及其他ISV为何也应该如此

Databricks
Databricks · 2026-05-05T15:00:00Z
与Lakebase的Backstage

文章探讨了将操作数据库与分析数据库合并的趋势,强调共享存储和无服务器计算的优势。通过将Spotify的开发者门户Backstage与Databricks Lakebase集成,展示了数据库分支和时间点恢复的高效性。这种新方法提高了开发团队的工作效率,减少了测试中的假设和冲突,使数据库变更在开发阶段更易于管理。接下来将讨论安全性和合规性问题。

与Lakebase的Backstage

Databricks
Databricks · 2026-04-30T12:00:00Z
领先科技公司如何通过Lakebase消除构建者的负担

文章讨论了AI原生应用架构的转变,强调数据管道的重要性。传统数据架构效率低下,技术公司通过采用Lakebase架构整合操作与分析层,实现实时数据访问和持续学习。案例显示,使用Lakebase后,企业在数据处理速度、准确性和运营效率上显著提升,消除了交易系统与分析平台之间的隔阂,推动AI系统的持续改进。

领先科技公司如何通过Lakebase消除构建者的负担

Databricks
Databricks · 2026-04-27T23:23:08Z
深入探讨Lakebase的首个生产部署之一:LangGuard的自主工作流治理引擎

LangGuard是为企业自主AI代理工作流设计的控制基础设施,实时监控和执行政策,确保安全性。它利用Lakebase的无服务器架构,动态调整计算资源,支持高效的治理决策。通过GRAIL™数据结构,LangGuard捕捉代理行为,构建实时知识图谱,提升企业AI治理的效率和准确性。

深入探讨Lakebase的首个生产部署之一:LangGuard的自主工作流治理引擎

Databricks
Databricks · 2026-04-27T10:55:51Z
掌控安全:Lakebase Postgres 的客户管理密钥

Lakebase客户管理密钥(CMK)允许企业在云中使用自有加密密钥,确保数据安全。其架构将存储与计算分离,采用分层信封加密模型,确保密钥始终在客户控制下,并支持无缝密钥轮换,适合需要高加密控制的企业客户。

掌控安全:Lakebase Postgres 的客户管理密钥

Databricks
Databricks · 2026-04-20T13:45:00Z
Postgres中的数据库分支:与Databricks Lakebase的Git风格工作流程

数据库分支架构通过完全分离计算与存储,实现高效环境创建。每个分支独立运行,支持快速恢复和自动扩展,适合开发、测试及AI任务,简化工作流程。

Postgres中的数据库分支:与Databricks Lakebase的Git风格工作流程

Databricks
Databricks · 2026-04-10T13:45:48Z
代理软件开发将如何改变数据库

随着AI代理的兴起,软件开发生命周期正在迅速变化,传统开发速度加快,整体应用价值提升但单个应用价值下降。Lakebase数据库架构以低成本、弹性扩展和开放生态满足这一新需求。

代理软件开发将如何改变数据库

Databricks
Databricks · 2026-03-30T12:43:00Z
Lakebase零停机时间补丁管理 第1部分:预热

Lakebase通过冗余设计确保客户数据库的高可用性,实现自动故障转移和恢复。采用预热技术减少维护期间的性能下降,新架构结合无状态计算节点和共享存储,优化了预热过程,使数据库更新和安全补丁几乎无感知。

Lakebase零停机时间补丁管理 第1部分:预热

Databricks
Databricks · 2026-03-27T10:27:20Z
2026年FabCon上Azure Databricks的新功能:Lakebase、Lakeflow和Genie

Azure Databricks扩展至Microsoft 365,用户可在熟悉的工具中获取受管数据和AI洞察。新功能包括Excel插件,支持直接访问湖仓数据,提升数据分析效率。Genie AI帮助用户提问并进行深入分析,Agent模式处理复杂问题,Genie Code支持数据工程和分析工作流。Databricks One提供统一的多代理聊天体验,方便用户随时访问数据。

2026年FabCon上Azure Databricks的新功能:Lakebase、Lakeflow和Genie

Databricks
Databricks · 2026-03-18T16:07:27Z
超越资源配置:开发者的Databricks Lakebase自动扩展指南

Lakebase通过自动扩展实现零规模优势,系统在无活动时可暂停计算实例,费用降至零。新连接到来时,数据库迅速恢复,适合开发环境,月度计算成本可减少70%以上。自动扩展简化操作,提供可预测性能,提升云的可扩展性。

超越资源配置:开发者的Databricks Lakebase自动扩展指南

Databricks
Databricks · 2026-03-11T13:00:00Z
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