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Databricks s'apprête à accélérer l'IA agentique jusqu'à 100 fois grâce à la technologie « Mooncake » — pas de pipelines ETL pour l'analyse et l'IA
Les entreprises utilisent souvent des pipelines ETL coûteux pour déplacer les données opérationnelles PostgreSQL à des fins d'analyse ou d'IA, ce qui entraîne des retards et nécessite des équipes d'ingénierie dédiées. Cette approche traditionnelle est insuffisante pour le rythme rapide du développement d'applications pilotées par des agents IA. Databricks fait l'acquisition de Mooncake pour éliminer les pipelines ETL en rendant les données opérationnelles instantanément disponibles pour l'analyse et l'IA. La technologie de Mooncake permet aux charges de travail analytiques de s'exécuter directement sur PostgreSQL et fournit une transformation en temps réel vers des formats colonnaires sans ETL traditionnel. Cette intégration devrait améliorer les performances de déplacement des données de 10x à 100x. L'urgence de cette acquisition est soulignée par le nombre croissant de bases de données créées par les agents IA. L'approche de Mooncake simplifie l'accès aux données pour les agents, permettant une itération plus rapide. La stratégie de Databricks la positionne face aux offres PostgreSQL gérées des fournisseurs de cloud tels qu'AlloyDB de Google et Aurora d'Amazon, en mettant l'accent sur les modèles opérationnels et analytiques intégrés. Cette acquisition vise à libérer des ressources d'ingénierie en simplifiant la gestion de l'infrastructure de données et en permettant un déploiement plus rapide d'applications pilotées par l'IA. En fin de compte, cela permet aux équipes de développement d'accéder aux données opérationnelles pour l'analyse et l'IA sans les goulots d'étranglement de l'ingénierie des données.
