LakebaseをAzure Databricksの他の部分に接続します。Unity Catalogにデータベースを登録してガバナンスを行い、LakehouseデータをPostgres経由で低遅延読み取りにし、Postgresの変更をLakehouseにフィードバックし、LakebaseをAIエージェント、フィーチャーサービング、検索のバックエンドとして活用しましょう。 これらの統合の背後にあるアーキテクチャについては、 LTAPアーキテクチャを参照してください。
| Integration | Description |
|---|---|
| Unity カタログにデータベースを登録する | 統合されたガバナンスとソース間のクエリのために、Unity カタログに Lakebase データベースを登録します。 |
| 同期されたテーブルを使用してデータを提供する | Unity Catalog テーブル データを Lakebase に同期して、低待機時間でアプリケーションに提供します。 |
| Lakebase 変更データ フィード | Lakebase Postgres テーブルからの行レベルの変更を、ダウンストリーム パイプライン、監査、および外部コンシューマー用の Unity カタログ デルタ テーブルとして格納します。 |
| エージェントの状態とメモリ | LangGraph または OpenAI Agents SDK を使用して構築された AI エージェントがセッション間でコンテキストを保持するように、エージェントの状態とメモリを Lakebase に保持します。 |
| 特徴ストア (Feature Store) とモデルサービング (Model Serving) | Databricks Model Serving でデプロイされたモデルに対して、Lakebase から低待機時間で ML 機能を提供します。 |
| レイクベース・サーチ |
lakebase_vectorとlakebase_text拡張機能を使用して、ハイブリッド ベクターとキーワード検索をプロジェクトに追加します。 |
