はじめに
こんにちは！株式会社マクニカでDatabricksのセールスエンジニアをしています。t-asukiです。
Databricksとは？（マクニカ紹介ページ）
DATA+AI SUMMIT 2025 盛り上がっていますね！
私は現地参加できませんでしたが、バーチャル参加して気になる機能について紹介していこうと思っています。
KeyNote day1の中で、LakeBase のリリースが発表されました。
この LakeBase は Databricks が Neon を買収 し、その機能を Databricks に組み込みローンチした機能になります。
この LakeBase について、簡単にご紹介していきたいと思います。
Databricks公式ページ（What is a LakeBase?）
コスト効率の向上
LakeBase は簡単に言うと、サーバーレスの Postgres（OLTP）データベース を提供するサービスになります。
LakeBase の大きな特長は ストレージとコンピューティングの分離 にあり、それぞれを独立に拡張することができます。
これにより：
- インスタンスの常時起動と容量確保が不要
- アイドル時には課金を抑えことが可能
そのため、開発・検証環境 や 断続的な負荷のワークロード において、コストを大幅に削減できます。
データ運用とガバナンス
Databricks が元々持っていた機能と組み合わさることで：
- Lakehouse環境とのデータ相互移動が容易になり、シームレスに運用レイヤーと分析レイヤーをつなげられる
- mlflowを使ったLLM/AI Agent開発へのシームレスなつなぎこみが可能
- 統一したデータガバナンス
など
ユーザーは複雑な運用から解放され、サイロ化した環境を整えることができます。
開発ライフサイクルの高度化
LakeBase は Git のようにデータのブランチを作成 することが可能であり、ソフトウェア開発ライフサイクルをより円滑に進めることができます。
またLakeBaseは以下のような特長を持っており、今後到来する AI Agent による開発 に向けても最適なツールと言えると思います。
- 高速なプロビジョニングで即座に環境を構築
- 人気なOSSであるPostgresを利用しており、LLMとの相性が良い
さいごに
次世代の OLTP データベースとして、とても魅力的に感じました！
Neon の持っていた高速プロビジョニングによるサーバーレス Postgres と、Databricks の持っていたレイクハウスやデータガバナンス機能 がうまく組み合わさっており、非常に良いリリース のように個人的には思っています。