Databricks ने LTAP पेश किया, जो डेटा पाइपलाइनों का अंत कर ट्रांजेक्शन और एनालिटिक्स की खाई पाटेगा

Databricks ने 16 जून, 2026 को सैन फ्रांसिस्को में अपने प्रमुख डेटा + AI समिट में LTAP (लेक ट्रांजेक्शनल/एनालिटिकल प्रोसेसिंग) लॉन्च किया। यह एक नया आर्किटेक्चर है जो एंटरप्राइज़ कंप्यूटिंग की सबसे पुरानी दीवारों में से एक को गिराने का वादा करता है: ट्रांजेक्शनल डेटाबेस और एनालिटिकल सिस्टम के बीच की मज़बूरी वाली खाई । कंपनी ने इस घोषणा को AI एजेंटों की आने वाली लहर के लिए एक बुनियादी ढाँचे की सफलता के रूप में पेश किया, जिन्हें पारंपरिक ETL पाइपलाइनों की विलंबता और नाजुकता के बिना, लाइव ऑपरेशनल डेटा पर तर्क करने और कार्य करने की आवश्यकता होगी।

LTAP असल में क्या समस्या हल करता है?

दशकों से, संगठनों ने अपने डेटा के लिए दो अलग-अलग दुनिया बनाए रखी हैं। ऑनलाइन ट्रांजेक्शनल प्रोसेसिंग (OLTP) सिस्टम—जैसे ऑर्डर, इन्वेंट्री अपडेट, ग्राहक रिकॉर्ड—दिन-प्रतिदिन के संचालन को संभालते हैं, जबकि ऑनलाइन एनालिटिकल प्रोसेसिंग (OLAP) सिस्टम रिपोर्टिंग, डैशबोर्ड और मॉडल ट्रेनिंग चलाते हैं। इनके बीच डेटा ले जाने के लिए एक्स्ट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ETL) पाइपलाइनों की ज़रूरत होती है, जो विलंबता, लागत और गवर्नेंस की सिरदर्दी पैदा करती हैं।

LTAP का लक्ष्य इन वर्कलोड को डेटा लेक में संग्रहीत डेटा की एक ही कॉपी पर एकीकृत करना है। Databricks के अनुसार, यह आर्किटेक्चर डिज़ाइन द्वारा ही ETL, प्रतिकृतियों और डेटा मूवमेंट को समाप्त कर देता है । ट्रांजेक्शनल डेटा बिना किसी ट्रांसफॉर्मेशन या पाइपलाइन रखरखाव के, विश्लेषण के लिए तुरंत उपलब्ध हो जाता है।

LTAP की नींव लेकबेस (Lakebase) है, जो ओपन ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर बनी Databricks की सर्वरलेस पोस्टग्रेज सेवा है। लेकबेस पहले से ही हज़ारों ग्राहकों को सेवा दे रहा है और प्लेटफ़ॉर्म पर प्रतिदिन 1.2 करोड़ डेटाबेस लॉन्च को संभालता है । LTAP मॉडल के तहत, लेकबेस डेटा को सीधे यूनिटी कैटलॉग में, ओपन फॉर्मेट—डेल्टा लेक और अपाचे आइसबर्ग—का उपयोग करके स्टोर करता है, ताकि गवर्न्ड ट्रांजेक्शनल डेटा एनालिटिकल वर्कलोड के लिए तुरंत क्वेरी करने योग्य हो ।

कंपनी ने इस आर्किटेक्चर के लिए कई प्रमुख गुणों का वर्णन किया है: सत्य के एकल स्रोत के साथ एकीकृत गवर्नेंस, ट्रांजेक्शनल और एनालिटिकल वर्कलोड के लिए स्वतंत्र स्केलिंग, पोस्टग्रेज वर्कलोड के लिए पूर्ण ACID सिमैंटिक्स, और रखरखाव के लिए कोई छिपी हुई पाइपलाइन या कनेक्टर नहीं ।

नई लेकबेस क्षमताएं

LTAP की घोषणा के साथ, Databricks ने लेकबेस में ही कई संवर्द्धनों का खुलासा किया:

• उत्पादन पोस्टग्रेज डेटाबेस के लिए क्रॉस-क्लाउड, क्रॉस-रीजन डिजास्टर रिकवरी।
• गिट-शैली की ब्रांचिंग और स्नैपशॉट, जो उत्पादन डेटा पर सीधे सुरक्षित प्रयोग को सक्षम करता है।
• ऑटोनॉमस डेटाबेस संचालन जो मंदी की निगरानी करते हैं, विसंगतियों का पता लगाते हैं और स्वचालित रिकवरी को ट्रिगर करते हैं ।

ये फीचर्स Databricks के सर्वरलेस पोस्टग्रेज को एप्लिकेशन और AI एजेंटों के लिए एक प्रथम श्रेणी का ऑपरेशनल डेटाबेस बनाने के इरादे का संकेत देते हैं, न कि केवल एनालिटिक्स के लिए एक सुविधा परत।

लेकहाउस//RT: गवर्न्ड डेटा पर रीयल-टाइम एनालिटिक्स

दूसरी प्रमुख बुनियादी ढाँचे की घोषणा लेकहाउस//RT थी, जो रेडेन (Reyden) नामक एक नए कंप्यूट इंजन द्वारा संचालित रीयल-टाइम लेकहाउस है (यह नाम सह-संस्थापक रेनॉल्ड शिन के नाम पर "रेनॉल्ड्स ड्रीम इंजन" का संक्षिप्त रूप है) । Databricks का कहना है कि रेडेन सीधे गवर्न्ड डेल्टा लेक और अपाचे आइसबर्ग टेबल पर, हज़ारों समवर्ती उपयोगकर्ताओं और एजेंटों पर मिलीसेकंड क्वेरी लेटेंसी प्रदान करता है ।

इसका निहितार्थ महत्वपूर्ण है: उद्यमों को अब रीयल-टाइम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए अलग-अलग सर्विंग इंफ्रास्ट्रक्चर—जैसे कैशिंग लेयर, मटेरियलाइज़्ड व्यू या बाहरी क्वेरी इंजन—स्थापित करने की आवश्यकता नहीं है। सिग्मा कंप्यूटिंग, एम्बेडेड एनालिटिक्स के लिए सीधे लेकहाउस//RT से जुड़कर एक लॉन्च पार्टनर के रूप में शामिल हुआ ।

Databricks के सह-संस्थापक रेनॉल्ड शिन ने इस लॉन्च को "संभवतः लेकहाउस के लॉन्च के बाद से हमारे द्वारा किया गया सबसे बड़ा एकल परिचय" बताया ।

एजेंटिक पुश: Genie One, Agent Bricks और व्यापक AI टूलींग

Databricks ने शिखर सम्मेलन का उपयोग अपने प्लेटफ़ॉर्म को एंटरप्राइज़ AI एजेंटों की नींव के रूप में स्थापित करने के लिए किया। घोषणाओं में शामिल थे:

• Genie One: एक AI एजेंटिक सहकर्मी, जिसे वास्तविक व्यावसायिक डेटा पर आधारित कार्य को स्वचालित करने में व्यावसायिक टीमों की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें एजेंटिक संदर्भ के लिए संवर्द्धन हैं ।
• Genie Agents और Agent Bricks: ऐसे AI एजेंट बनाने और तैनात करने के उपकरण जो एंटरप्राइज़ डेटा में निरीक्षण कर सकते हैं, तर्क कर सकते हैं और कार्य कर सकते हैं। Agent Bricks पूर्व-निर्मित घटक हैं जो गवर्न्ड डेटा का उपयोग करके एजेंटों को ऑटो-ऑप्टिमाइज़ करते हैं ।
• यूनिटी AI गेटवे: कई AI मॉडल प्रदाताओं का प्रबंधन करने वाले संगठनों के लिए मल्टी-AI गवर्नेंस और लागत नियंत्रण ।

उद्योग विश्लेषकों द्वारा पकड़ी गई व्यापक कथा यह है कि LTAP और लेकहाउस//RT एक एजेंटिक एंटरप्राइज़ आर्किटेक्चर के नीचे डेटा-सर्विंग लेयर हैं। ऑपरेशनल डेटा को गवर्न्ड स्टोरेज पर ओपन फॉर्मेट में रखकर, Databricks का मानना है कि AI एजेंट डेटा को स्थानांतरित या कॉपी किए बिना उत्पादन डेटाबेस तक पहुंच सकते हैं, तर्क कर सकते हैं और उन पर कार्य कर सकते हैं ।

Azure और Microsoft एकीकरण

Databricks ने कई संयुक्त रूप से घोषित क्षमताओं के साथ अपने Azure इकोसिस्टम एकीकरण को गहरा किया:

• Copilot स्टूडियो और GitHub Copilot: उपयोगकर्ता Copilot स्टूडियो एजेंट बना सकते हैं जो एकल MCP (मॉडल-सेंट्रिक-प्रोटोकॉल) कनेक्शन के माध्यम से संपूर्ण Azure Databricks कार्यक्षेत्र पर तर्क करते हैं ।
• Genie फॉर Microsoft Teams और M365 Copilot (बीटा): उपयोगकर्ता Teams थ्रेड में Genie को टैग कर सकते हैं और अपने Azure Databricks एनवायरनमेंट से सीधे संदर्भ-जागरूक उत्तर प्राप्त कर सकते हैं ।
• Azure Databricks Excel एड-इन (पब्लिक प्रीव्यू) और नेटिव Excel इन्जेशन (GA) स्प्रेडशीट से ड्राइवरलेस एनालिटिक्स को सक्षम करता है ।
• Databricks CustomerLake: Azure Databricks के लिए अनावरण किया गया पहला लेकहाउस-नेटिव ग्राहक डेटा प्लेटफ़ॉर्म ।

ये एकीकरण Databricks की शासन और AI क्षमताओं को सहयोग उपकरणों में एम्बेड करने की रणनीति का सुझाव देते हैं, जहाँ व्यावसायिक निर्णय होते हैं, बजाय इसके कि उपयोगकर्ताओं को एक अलग एनालिटिक्स इंटरफ़ेस पर स्विच करने की आवश्यकता हो।

एंटरप्राइज़ डेटा आर्किटेक्चर के लिए इसका क्या मतलब है

सामूहिक रूप से, शिखर सम्मेलन की घोषणाएँ एक सुसंगत प्लेटफ़ॉर्म दांव का प्रतिनिधित्व करती हैं: कि एंटरप्राइज़ अनुप्रयोगों की अगली पीढ़ी एजेंटिक, रीयल-टाइम और गवर्न्ड होगी। LTAP ट्रांजेक्शनल-एनालिटिकल विभाजन को हटाता है, लेकहाउस//RT एनालिटिकल क्वेरी के लिए विलंबता समझौते को हटाता है, और Genie परिवार एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन लेयर प्रदान करता है।

यदि सफल होता है, तो यह आर्किटेक्चर एक सामान्य एंटरप्राइज़ डेटा स्टैक में गतिशील भागों की संख्या को कम कर सकता है—कम डेटाबेस, कम पाइपलाइनें, कम सर्विंग लेयर—जबकि AI एजेंटों को व्यावसायिक डेटा पर स्वायत्त रूप से कार्य करने के लिए आवश्यक शासित, रीयल-टाइम संदर्भ प्रदान करता है।

Databricks इस अभिसरण को आगे बढ़ाने में अकेला नहीं है, लेकिन लेकबेस के पहले से ही 1.2 करोड़ दैनिक डेटाबेस लॉन्च और 30,000 उपस्थित लोगों वाले शिखर सम्मेलन के साथ अपने इकोसिस्टम को मज़बूत करते हुए, LTAP घोषणा लेकहाउस आर्किटेक्चर के एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म से ऑपरेशनल डेटा बैकबोन में विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर साबित होती है ।