本地数据库可让自主应用更快、成本更低Databricks 采用本地 Postgres 数据库的方式有望让自主应用程序运行得更快、成本更低但分析师警告称企业需要应对新的治理和安全挑战。Databricks 正以未披露的金额收购初创公司 Electric其能将基于 WebAssembly 的 Postgres 数据库引入应用程序环境旨在让开发者构建自主应用程序时使数据更接近 AI 智能体运行。传统应用程序依赖集中式数据库处理应用数据而自主应用程序可能涉及多个智能体独立工作数分钟或数小时、执行大量操作需频繁访问集中式数据库。Databricks 认为这种频繁访问会带来不必要延迟因此有必要使用本地、独立的数据库让智能体直接处理数据同时与中央数据库同步以避免延迟问题。该公司在博客文章中称Electric 的 PGLite 和实时数据同步引擎 Electric Sync 结合可实现这一目标为开发者提供为智能体运行本地兼容 Postgres 的数据库选项同时与中央数据库同步相关数据。收购完成后PGLite 将补充 Databricks 的大规模 Postgres 数据库 Lakebase二者结合为开发者提供两层数据库架构PGlite 在应用程序或智能体环境中本地处理数据Lakebase 作为共享和持久数据的集中式数据库且 Databricks 在这两项技术之间有一定连续性。PGlite 基于 Neon 联合创始人 Stas Kelvich 的基础 WebAssembly Postgres 工作构建Databricks 在 2025 年收购了 Postgres 公司 Neon 并作为 Lakebase 的基础。分析师指出这种双数据库架构对开发者有益。Pareekh Consulting 首席分析师 Pareekh Jain 表示在自主应用程序或智能体的沙箱内运行数据库有助于提高智能体运行速度特别是对于复杂和长时间运行的任务本地访问减少网络跳转、缩短等待时间。Jain 还称在网络连接不佳时能提高智能体可靠性但对于简单智能体或少量数据库调用任务优势相对较小。Avasant 研究总监 Chandrika Dutt 表示对于首席信息官CIO而言网络跳转减少意味着成本节约本地执行减少远程数据库调用次数具体节约幅度取决于工作负载和处理状态量。IT 咨询公司 Kanerika 的 AI 开发经理 Amit Kumar Jena 认同此观点指出数据库调用减少可降低基础设施成本无需为每个智能体配置完全托管的数据库实例。然而Nord - IQ Research 首席分析师 Manoj Chandra Jha 提醒成本和可靠性方面的优势尚未得到证实因为 Databricks 尚未在生产规模上部署该架构实际收益不仅取决于“架构在理论上合理”还取决于数据同步和治理在实际部署中的表现。本地智能体状态可能带来治理和安全挑战还有其他方面担忧尤其是治理和安全领域。Dutt 表示双数据库架构引入数据治理新维度CIO 需要考虑哪些企业数据可在智能体环境中实现、如何保护和保留数据、如何审计和删除本地状态以及如何管理同步和冲突。Jena 认同指出大多数企业团队此前未处理过此类数据治理问题中央仓库治理问题已解决但沙箱级别的状态管理未解决而 Databricks 率先涉足该领域每个评估智能体平台的 CIO 都应问供应商如何在智能体内部保护和清除状态。Jha 指出沙箱级别的状态带来安全隐患在智能体沙箱之间分布状态会扩大攻击面、使治理碎片化迫使企业将访问控制、审计和合规框架从单个数据库边界扩展到数百个临时本地实例。他还称这会使底层数据更难管理因为与传统集中式记录系统中的故障相比最终一致性问题以及基于陈旧本地状态的智能体冲突行为可能更难追踪和协调。相对于竞争对手的潜在优势Dutt 指出这种双数据库架构至少目前能让 Databricks 在竞争中占据优势因为包括 Snowflake 在内的竞争对手目前都没有提供相同的 WASM - Postgres 功能。Jena 也表示未看到谷歌云或 Teradata 有类似举措。但 Dutt 提醒拥有差异化架构不一定能转化为持久竞争优势其重要性取决于本地状态在企业智能体架构中的重要程度以及 Databricks 是否能提供企业采用该架构所需的安全、治理、可观测性和一致性控制。分类标签数据库、数据管理、人工智能
本地数据库可让自主应用更快、成本更低Databricks 采用本地 Postgres 数据库的方式有望让自主应用程序运行得更快、成本更低但分析师警告称企业需要应对新的治理和安全挑战。Databricks 正以未披露的金额收购初创公司 Electric其能将基于 WebAssembly 的 Postgres 数据库引入应用程序环境旨在让开发者构建自主应用程序时使数据更接近 AI 智能体运行。传统应用程序依赖集中式数据库处理应用数据而自主应用程序可能涉及多个智能体独立工作数分钟或数小时、执行大量操作需频繁访问集中式数据库。Databricks 认为这种频繁访问会带来不必要延迟因此有必要使用本地、独立的数据库让智能体直接处理数据同时与中央数据库同步以避免延迟问题。该公司在博客文章中称Electric 的 PGLite 和实时数据同步引擎 Electric Sync 结合可实现这一目标为开发者提供为智能体运行本地兼容 Postgres 的数据库选项同时与中央数据库同步相关数据。收购完成后PGLite 将补充 Databricks 的大规模 Postgres 数据库 Lakebase二者结合为开发者提供两层数据库架构PGlite 在应用程序或智能体环境中本地处理数据Lakebase 作为共享和持久数据的集中式数据库且 Databricks 在这两项技术之间有一定连续性。PGlite 基于 Neon 联合创始人 Stas Kelvich 的基础 WebAssembly Postgres 工作构建Databricks 在 2025 年收购了 Postgres 公司 Neon 并作为 Lakebase 的基础。分析师指出这种双数据库架构对开发者有益。Pareekh Consulting 首席分析师 Pareekh Jain 表示在自主应用程序或智能体的沙箱内运行数据库有助于提高智能体运行速度特别是对于复杂和长时间运行的任务本地访问减少网络跳转、缩短等待时间。Jain 还称在网络连接不佳时能提高智能体可靠性但对于简单智能体或少量数据库调用任务优势相对较小。Avasant 研究总监 Chandrika Dutt 表示对于首席信息官CIO而言网络跳转减少意味着成本节约本地执行减少远程数据库调用次数具体节约幅度取决于工作负载和处理状态量。IT 咨询公司 Kanerika 的 AI 开发经理 Amit Kumar Jena 认同此观点指出数据库调用减少可降低基础设施成本无需为每个智能体配置完全托管的数据库实例。然而Nord - IQ Research 首席分析师 Manoj Chandra Jha 提醒成本和可靠性方面的优势尚未得到证实因为 Databricks 尚未在生产规模上部署该架构实际收益不仅取决于“架构在理论上合理”还取决于数据同步和治理在实际部署中的表现。本地智能体状态可能带来治理和安全挑战还有其他方面担忧尤其是治理和安全领域。Dutt 表示双数据库架构引入数据治理新维度CIO 需要考虑哪些企业数据可在智能体环境中实现、如何保护和保留数据、如何审计和删除本地状态以及如何管理同步和冲突。Jena 认同指出大多数企业团队此前未处理过此类数据治理问题中央仓库治理问题已解决但沙箱级别的状态管理未解决而 Databricks 率先涉足该领域每个评估智能体平台的 CIO 都应问供应商如何在智能体内部保护和清除状态。Jha 指出沙箱级别的状态带来安全隐患在智能体沙箱之间分布状态会扩大攻击面、使治理碎片化迫使企业将访问控制、审计和合规框架从单个数据库边界扩展到数百个临时本地实例。他还称这会使底层数据更难管理因为与传统集中式记录系统中的故障相比最终一致性问题以及基于陈旧本地状态的智能体冲突行为可能更难追踪和协调。相对于竞争对手的潜在优势Dutt 指出这种双数据库架构至少目前能让 Databricks 在竞争中占据优势因为包括 Snowflake 在内的竞争对手目前都没有提供相同的 WASM - Postgres 功能。Jena 也表示未看到谷歌云或 Teradata 有类似举措。但 Dutt 提醒拥有差异化架构不一定能转化为持久竞争优势其重要性取决于本地状态在企业智能体架构中的重要程度以及 Databricks 是否能提供企业采用该架构所需的安全、治理、可观测性和一致性控制。分类标签数据库、数据管理、人工智能
