‍ از Postgres تا Lakehouse زنده در کمتر از یک ثانیه -  نگاهی به Mooncake و استراتژی جسورانه Databricks

مدت‌ها بود که پروژه Pg_mooncake رو زیر نظر داشتم تا ببینم کی به مرحله نهایی می‌رسه ،  پروژه‌ای نوآور که می‌خواست Postgres رو با Iceberg ترکیب کنه و داده‌های تحلیلی و عملیاتی رو روی یک پایه مشترک بیاره.

و حالا… دیدم که Databricks این تیم خلاق رو هم خریداری کرده! درست مثل خرید قبلی‌شون یعنی Neon (نسخه‌ی cloud-native از Postgres).

لینک خبر :
https://www.linkedin.com/posts/databricks_were-excited-to-announce-that-databricks-activity-7379138538652696576-2pbr

به‌نظر می‌رسه دیتابریکز داره با قدرت وارد فضای Lakehouse + OLTP + AI می‌شه.  چیزی که خودشون اسمش رو گذاشتن Lakebase؛ پایگاه‌داده‌ای مبتنی بر Postgres که برای Agentهای هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده و عملاً نیاز به ETL رو از بین می‌بره.

💡 اما Mooncake دقیقاً چی بود و چرا مهمه؟

به زبان ساده، Mooncake کمک می‌کنه داده‌هایی که در Postgres ذخیره می‌شن به کمک یک افزونه پستگرس که با rust نوشته شده، تقریباً بلافاصله و بدون نیاز به ابزارهای پیچیده، داخل یک لیک‌هوس با فرمت آیس‌برگ یا دلتا ذخیره شده و برای تحلیل و گزارش های سنگین با انواع کوئری انجین ها مثل ترینو، استارراکز، اسپارک و حتی کلیک‌هوس آماده بشن.
با ترکیب Postgres و Iceberg و با استفاده از امکانات خود mooncake:

🔰 داده‌ها به‌صورت زنده (real-time) همگام می‌شن حتی با آپدیت و حذف
🔰 تحلیل‌ها با کمک DuckDB سریع انجام می‌شن،
🔰 و همه‌چی بدون پیچیدگی ETL یا کپی‌کاری، در همون لحظه قابل استفاده‌ست.

یه جور پل بین ذخیره‌سازی عملیاتی و تحلیل زنده‌ست - دقیقاً همون چیزی که خیلی از شرکت‌ها مدت‌هاست دنبالش بودن.


🎯 واقعاً مشخص نیست دقیقاً چه استراتژی‌ بزرگی پشت این خریدهاست، اما چیزی که واضحه اینه که Databricks داره آینده پایگاه‌های داده Postgres-محور رو با هوش مصنوعی و تحلیل real-time بازتعریف می‌کنه.

👋 به تیم Mooncake تبریک می‌گم، و مشتاقم ببینم در ادامه چه اتفاقات بزرگی رقم می‌زنن!

شروع رسمی دوره پستگرس کاربردی در مدرسه مهندسی داده سپهرام:
https://sepahram.ir/courses/

#Databricks #Mooncake #Postgres #Iceberg #Lakehouse #OLTP #AI #Lakebase #DataEngineering #OpenSourc