Databricks introduit LTAP : une plateforme de données unique pour les transactions et les analyses
Databricks présente LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing), une architecture qui abolit la séparation traditionnelle entre bases de données transactionnelles et analytiques et vise à rendre les pipelines ETL obsolètes.
Points clés
- Databricks introduit LTAP, une architecture qui réunit le traitement de données transactionnel (OLTP) et analytique (OLAP) au sein d'une seule plateforme.
- Le stockage est regroupé dans un format ouvert unique, rendant les pipelines ETL séparés superflus.
- Le socle de LTAP est Lakebase, avec lequel Databricks prépare l'infrastructure de données d'entreprise à accueillir les agents IA comme utilisateurs principaux.
Databricks a annoncé LTAP, une nouvelle architecture destinée à mettre fin à une division classique dans le monde de la donnée. L'OLTP (bases de données transactionnelles, pour l'écriture et la lecture de données métier en temps réel) et l'OLAP (bases de données analytiques, pour l'analyse de grands volumes de données) fonctionnaient jusqu'à présent généralement sur des systèmes séparés. La connexion entre ces deux mondes nécessitait des pipelines ETL — des processus automatisés qui extraient, transforment et chargent les données.
Avec LTAP, Databricks réunit ces deux univers au sein d'une seule architecture, construite sur un format de stockage ouvert. Les pipelines ETL deviennent ainsi superflus, selon Techzine.
Le socle de LTAP est Lakebase. Databricks l'utilise pour préparer l'infrastructure de données d'entreprise à un nouvel usage : les agents IA comme utilisateurs principaux des données, à la place des humains ou des applications traditionnelles.
Databricks a effectué cette annonce lors du Data + AI Summit, d'après Techzine.
Qu'est-ce que cela signifie pour le BeNeLux ?
Les entreprises du BeNeLux qui travaillent avec des entrepôts de données et des bases de données opérationnelles séparés reconnaîtront la complexité de la maintenance des pipelines ETL. LTAP s'attaque à cette complexité en fusionnant les deux couches. Les organisations qui développent des applications et des agents pilotés par l'IA constituent le principal public cible de cette nouvelle architecture. La question de savoir si et quand LTAP sera disponible via Azure Databricks — pertinent pour de nombreuses entreprises du BeNeLux opérant sur une infrastructure Microsoft — ne peut pas être établie avec certitude sur la base des sources disponibles.
Questions fréquentes
- Quelle est la différence entre OLTP et OLAP ?
- L'OLTP (Online Transactional Processing) désigne les bases de données qui traitent des transactions métier en temps réel, comme l'enregistrement de commandes. L'OLAP (Online Analytical Processing) est orienté vers l'analyse de grands volumes de données historiques. Les deux nécessitaient traditionnellement des systèmes séparés et des processus ETL pour déplacer les données entre ces systèmes.
- Qu'est-ce que l'ETL et pourquoi LTAP le rend-il obsolète ?
- ETL signifie Extract, Transform, Load : un processus qui extrait des données d'un système, les transforme et les charge dans un autre. Comme LTAP réunit le stockage transactionnel et analytique dans un format ouvert unique, les données n'ont plus besoin d'être transférées d'un système à l'autre.
- Qu'est-ce que Lakebase ?
- Lakebase est le socle de l'architecture LTAP. Databricks l'utilise comme base pour préparer l'infrastructure de données d'entreprise à accueillir les agents IA comme utilisateurs principaux, selon Techzine.