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Databricks Blog2026年7月22日
Lakebase PostgresでAIエージェントのオーケストレーションを簡素化
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
外部のブローカーやキャッシュ、スケジューラを運用することなく、2つのLakebase Postgresテーブルを長時間のAIエージェントタスク向けの堅牢でクラッシュ耐性のあるキューに変換する方法を解説します。
* Postgres上のスケール対応タスクキュー: ブローカー、キャッシュ、スケジューラを一切必要とせず、一対のLakebaseテーブルを長時間のタスク向けの高耐久・並行処理対応・クラッシュ耐性を持つキューに変換するパターンを詳細に解説。 * 完全なDatabricksネイティブアーキテクチャ: 外部インフラの運用なしで、Lakebase、Databricks Apps、Lakeflow Jobs、MLflow、Unity Catalog Volumesを統合し、エージェント型ドキュメント解析のエンドツーエンドパイプラインを構築するリファレンスデザイン。 * リアルタイムのオブザーバビリティと不変条件: Postgresの LISTEN/NOTIFY トリガーをServer-Sent Events (SSE)と組み合わせ、コストやタスクをオーバーヘッドなしで自動追跡する低レイテンシのオペレーターダッシュボードの構築手法を詳解。