Panoramica Cockroach Labs è il creatore di CockroachDB, il database SQL distribuito, resiliente e cloud-native che le imprese di tutto il mondo si affidano per eseguire applicazioni AI critiche e altre applicazioni che si scalano rapidamente, evitano e sopravvivono ai disastri, e prosperano ovunque. Funziona sui Big 3 cloud, on-premise e in configurazioni ibride alimentando marchi Fortune 500, Forbes Global 2000 e Inc. 5000, e innovatori rivoluzionari, tra cui OpenAI, CoreWeave, Adobe, NETFLIX, Booking.com, DoorDash, FANDUEL, Cisco Systems, P&G, UiPath, FORTINET, Roblox, EA, BestBuy, SpaceX, NVIDIA, The VA, Squarespace, The Home Depot e Hewlett Packard Enterprise. Cockroach Labs ha clienti in oltre 40 paesi in tutte le regioni del mondo, oltre 25 verticali e oltre 50 casi d'uso. Cockroach Labs gestisce il proprio ecosistema di partner ISV che alimenta pagamenti, gestione delle identità (IDM/IAM), banking e wallet, trading e altri casi d'uso ad alta domanda. Cockroach Labs è finalista come AWS Partner of the Year e ha ottenuto certificazioni AWS Competency Partner in Data & Analytics e Financial Services (FSI). I prezzi di CockroachDB sono disponibili su https://www.cockroachlabs.com/pricing/ Carichi di lavoro Vector, RAG e GenAI CockroachDB include il supporto nativo per il tipo di dato VECTOR e la compatibilità con l'API pgvector, consentendo l'archiviazione e il recupero di embedding ad alta dimensione. Queste capacità vettoriali sono critiche per le pipeline di Retrieval-Augmented Generation (RAG) e i carichi di lavoro GenAI che si basano sulla ricerca di similarità e sugli embedding contestuali. Supportando l'indicizzazione vettoriale distribuita all'interno del database stesso, CockroachDB elimina la necessità di archivi vettoriali esterni e consente alle applicazioni AI di operare su un unico strato di dati coerente. Indicizzazione Distribuita C-SPANN Al centro delle capacità di ricerca vettoriale di CockroachDB c'è il motore di indicizzazione C-SPANN. C-SPANN fornisce una ricerca scalabile di approssimazione del vicino più prossimo (ANN) su miliardi di vettori supportando aggiornamenti incrementali, scritture in tempo reale e indicizzazione partizionata. Questo assicura un recupero a bassa latenza nell'ordine delle decine di millisecondi, anche sotto un alto throughput di query. L'algoritmo elimina i coordinatori centrali, evita grandi strutture in memoria e sfrutta il sharding e la replica di CockroachDB per offrire scala, resilienza e coerenza globale. Integrazione di Machine Learning e Apache Spark CockroachDB si integra con i moderni flussi di lavoro ML supportando embedding generati attraverso framework come AWS Bedrock e Google Vertex AI. La sua compatibilità con il driver JDBC di PostgreSQL consente un'integrazione senza soluzione di continuità con Apache Spark, abilitando l'elaborazione distribuita e l'analisi avanzata sui dati di CockroachDB. Compatibilità PostgreSQL e Supporto JSON CockroachDB utilizza il protocollo wire di PostgreSQL, quindi applicazioni, driver e strumenti progettati per funzionare con Postgres possono connettersi a CockroachDB senza modifiche, consentendo l'uso senza soluzione di continuità delle funzionalità SQL familiari e l'integrazione con l'ecosistema Postgres più ampio. Questo include il supporto per tipi di dati avanzati come JSON e JSONB, che consentono agli sviluppatori di archiviare e interrogare dati semi-strutturati in modo nativo. Capacità Geospaziali e di Grafi CockroachDB fornisce anche un supporto di prima classe per i dati geospaziali, consentendo agli sviluppatori di archiviare, interrogare e analizzare dati spaziali direttamente in SQL. Per i carichi di lavoro di grafi, CockroachDB utilizza la flessibilità di JSON per rappresentare le relazioni e offre capacità di query per attraversamenti simili a grafi. Questa combinazione consente applicazioni ibride che uniscono dati relazionali, geospaziali, documentali e di grafi all'interno di una singola piattaforma. Analisi, BI e Integrazione Per supportare analisi ad alte prestazioni e BI, CockroachDB supporta casi d'uso e funzioni analitiche core tra cui Enterprise Data Warehouse, Lakehouse e Event Analytics, e offre viste materializzate per precomputare join complessi e aggregazioni. La sua compatibilità wire con PostgreSQL assicura la connettività diretta con tutte le app e gli strumenti BI e di analisi rilevanti, tra cui Amazon Redshift, Snowflake, Kafka, Google BigQuery, Salesforce Tableau, Databricks, Cognos, Looker, Grafana, Power BI, Qlik Sense, SAP, SAS, Sisense e TIBCO Spotfire. I data scientist possono interagire con CockroachDB attraverso Jupyter Notebooks, interrogando dati strutturati e semi-strutturati e caricando i risultati per l'analisi. I flussi di acquisizione dei dati di cambiamento (CDC) forniscono aggiornamenti in tempo reale alle pipeline di analisi e ai feature store, mantenendo i sistemi a valle freschi e affidabili. L'esecuzione vettoriale colonnare accelera l'elaborazione delle query, ottimizza il throughput transazionale e minimizza la latenza per carichi di lavoro distribuiti esigenti. Migrazione Potenziata da AI MOLT Le organizzazioni spesso sanno che la loro infrastruttura dati non supporta il business, ma trovano troppo doloroso cambiare. MOLT (Migrate Off Legacy Technology) di CockroachDB è progettato per consentire migrazioni di database sicure e con tempi di inattività minimi dai sistemi legacy a CockroachDB. MOLT Fetch supporta la migrazione dei dati da PostgreSQL, MySQL, SQL Server e Oracle, con SQL Server e DB2 in arrivo. CockroachDB ha anche un portafoglio di integrazioni di piattaforme di replica dei dati tra cui Precisely, Striim, Qlik, Confluent, IBM, ecc. Insieme, queste capacità assicurano che CockroachDB supporti sia i carichi di lavoro operativi che analitici, collegando le applicazioni SQL tradizionali con i casi d'uso emergenti di Gen AI e ML.