O provedor de banco de dados relacional EnterpriseDB (EDB) apresentou na quinta-feira o EDB Postgres AI, um novo banco de dados voltado para cargas de trabalho transacionais, analíticas e de IA.
EDB Postgres AI, que foi internamente denominado Project Beacon durante seu desenvolvimento, começou sua vida como um projeto de data lakehouse com suporte para Delta Live Tables e mais tarde evoluiu para um produto que combina o software PostgreSQL da EDB e outros componentes, como análise de data lakehouse em um único oferta unificada.
O PostgreSQL, que é um banco de dados relacional orientado a objetos, vem ganhando popularidade porque é um banco de dados de código aberto com muitos provedores potenciais e pode ser adaptado a múltiplas cargas de trabalho, disse Matt Aslett, diretor da Ventana Research do ISG.
“Como um banco de dados de uso geral, o PostgreSQL é adequado tanto para aplicações transacionais quanto analíticas”, explicou Aslett.
O enorme ecossistema de bancos de dados baseados em PostgreSQL que aproveitam a tecnologia central e a base de habilidades torna o PostgreSQL impossível de ignorar, posicionando-o como um banco de dados de código aberto de nível empresarial padrão, disseram especialistas.
De acordo com dados da base de conhecimento de banco de dados DB-Engines, o PostgreSQL tem aumentado constantemente em popularidade e é atualmente o quarto RDBMS (sistema de gerenciamento de banco de dados relacional) mais popular e o quarto produto de banco de dados mais popular em geral em suas classificações.
O constante aumento da popularidade forçou hiperscaladores como AWS, Google Cloud Platform e Microsoft Azure a criar serviços de banco de dados baseados em PostgreSQL. Exemplos desses bancos de dados são AlloyDB, CitiusDB (PostgreSQL no Azure), Amazon Aurora e Amazon RDS para PostgreSQL. Outros rivais do EDB incluem YugabyteDB e CockroachDB.
O que há de novo no EDB Postgres AI?
Os componentes do EDB Postgres AI, que a empresa descreve como uma “plataforma de dados inteligente”, incluem um console de gerenciamento central com assistência de IA, bancos de dados EDP Postgres, análise de data lakehouse e IA/ML, incluindo suporte a banco de dados vetorial.
O console, de acordo com a empresa, fornece um painel único para todas as operações do EDB Postgres AI e ajuda a gerenciar o cenário do banco de dados de uma empresa, proporcionando melhor observabilidade. O console vem com um agente de IA que pode ajudar as empresas a gerenciar bancos de dados locais.
EDB Postgres AI oferece suporte à maioria dos bancos de dados que o EDB oferece, incluindo EDB Postgres, EDB Postgres Advanced Server, EDB Postgres Extended Server e suas respectivas versões distribuídas de alta disponibilidade. O EDB Postgres Advanced Server também oferece compatibilidade com o Oracle Database, disse a empresa.
O módulo de análise lakehouse, segundo a EDB, reúne dados estruturados e não estruturados com o auxílio de Nodes para serem analisados. Os nós suportam vários formatos, disse a empresa, acrescentando que construiu um armazenamento personalizado para suportar vários formatos de dados.
O módulo AI/ML inclui suporte vetorial, o que efetivamente dá à plataforma a capacidade de construir aplicativos baseados em IA.
Além disso, o Postgres AI vem com suporte para extensões como Postgres Enterprise Manager, Barman, Query Advisor e ferramentas de migração, como o Migration Toolkit e o Migration Portal.
O Portal de Migração, segundo a empresa, está entre as primeiras ferramentas EDB a incluir IA incorporada por meio de um copiloto de IA que pode auxiliar os usuários no desenvolvimento de estratégias de migração.
A combinação desses componentes ou módulos resulta nos principais recursos do Postgres AI, como análise rápida, observabilidade, suporte vetorial, alta disponibilidade e modernização legada.
Explicando a análise rápida como uma capacidade, a EDB disse que o Postgres AI permite que as empresas criem clusters de análise sob demanda.
“Com os recursos do EDB Postgres Lakehouse, os dados operacionais podem ser armazenados em formato colunar, otimizando-os para análises rápidas”, afirmou a empresa em comunicado.
A EDB acrescentou que a aquisição da Splitgraph, uma startup que fornece uma API SQL sem servidor compatível com PostgreSQL para a construção de aplicativos baseados em dados a partir de múltiplas fontes de dados, desempenhou no ano passado um papel fundamental na construção da capacidade analítica.
O lançamento do EDB Postgres AI fez com que a empresa fizesse parceria com empresas como Red Hat, Nutanix e SADA.
A colaboração da EDB com a Red Hat permitirá que as empresas construam modelos de IA no Red Hat OpenShift AI e forneçam operações de nível empresarial no segundo dia com EDB Postgres AI, disse a empresa.
Disponibilidade e preços do EDB Postgres AI
EDB Postgres AI, de acordo com Jozef de Vries, diretor de engenharia da EDB, está disponível como um serviço gerenciado na AWS, GCP e Azure.
“A funcionalidade analítica está inicialmente disponível apenas na AWS, com outras nuvens públicas em breve”, disse Vries, acrescentando que o Postgres AI também pode ser autogerenciado em uma nuvem pública e em um ambiente de nuvem privada de escolha do cliente.
A EDB avalia suas ofertas de EDB Postgres por vCPU-hora. A empresa também oferece um nível gratuito em todas as suas ofertas de banco de dados.
A oferta do EDB Postgres custa US$ 0,0856 por vCPU-hora, mostrou a lista de assinaturas da empresa. Outras opções, como EDB Postgres Extended Server, EDB Postgres Advanced Server e suas versões distribuídas de alta disponibilidade custam US$ 0,1655 por vCPU-hora, US$ 0,2568 por vCPU-hora, US$ 0,3424 por vCPU-hora e US$ 0,2511 por vCPU-hora, respectivamente.
Por que a EDB está lançando o Postgres AI?
O EDB Postgres AI, de acordo com Aslett da Ventana Research, está sendo posicionado para ajudar as empresas a levar recursos de IA para uma variedade de cargas de trabalho, independentemente do local de implantação.
“Com o EDB Postgres AI, o EDB está atendendo aos requisitos de armazenamento e processamento de dados tanto no local quanto na nuvem. Isto é importante para aplicações com IA, que requerem inferência de IA de alto desempenho no ponto de interação”, explicou o diretor de pesquisa.
O analista-chefe da Omdia, Bradley Shimmin, vê o lançamento do EDB Postgres AI como uma repetição da mania de branding de mercado da década de 1980.
“Parece que estamos na década de 1980, com sua mania de marca de mercado 'Turbo', pois estamos vendo um influxo repentino e muito difundido de produtos com a marca de IA entrando no mercado”, disse Shimmin. Shimmin citou exemplos recentes como Red Hat Enterprise Linux AI e Oracle Database 23ai.
Shimmin disse que vê o lançamento do EDB Postgres AI como uma mistura de entusiasmo de marketing e maturação das ofertas do Postgres.
“O banco de dados Postgres certamente era capaz de suportar cargas de trabalho de IA antes deste lançamento, utilizando dados vetoriais como um meio de desviar grandes modelos de linguagem da confabulação e em direção aos fatos. O que estamos vendo de fornecedores como a EDB com esses lançamentos da marca AI é a integração vertical de funcionalidades voltadas para agilizar, simplificar e acelerar casos de uso infundidos por IA”, explicou o analista.
O lançamento do EDB Postgres AI coincide com a mudança estratégica da EDB para uma nova identidade corporativa, disse a EDB.
