Databricks、AIエージェント向けに運用データと分析データをまとめて保持するLTAPストレージを説明

Databricksによると、AIエージェントはライブの運用データに基づいて動作しつつ、分析データも使う必要がある。運用システムは高速な行ベースのアクセスに依存してきた一方、分析は列指向ストレージと広範囲のスキャン向けに最適化されてきた。

LTAPは、同一データの運用向け表現と分析向け表現をストレージ層でまとめる。よりホットな層は運用アクセス向けに行形式でデータを保持し、よりクールな層は分析読み取り向けに列形式でデータを保持する。専用コンピュートは、各ジョブに使うエンジンを置き換えるのではなく、各ワークロードを引き続き独立して処理できる。

Databricksは記事 LTAPがOLTPとOLAPのワークロードをどう統合するか でこの設計を説明している。