現代のアプリケーションは、よりダイナミックで、よりインテリジェントで、よりリアルタイムになっています。ダッシュボードは、入力するテレメトリーで更新されます。モニタリングシステムは、基盤の変化に反応します。エージェントは、孤立ではなく、文脈で意思決定を行います。それぞれは、同じ基本的な要件に依存します:深い歴史的状態とライブイベントを統合する能力。 しかし、データは fragmented である。 Postgres に構築されたオペレーティング システムは、摂取とサービスを処理します。Lakehouse に構築された分析 システムは、豊かさとモデリングを処理します。それらを接続することは、ストリーム、パイプライン、カスタマイズされた仕事を組み合わせることを意味し、それぞれ遅延、脆弱性、コストを導入します。結果は、リアルタイムで完全なイメージを提供するために苦労するシステムのパッチワークです。 この断片化は、チームを遅くするだけでなく、開発者が構築できるものを制限するだけでなく、データがデザインによって分割されているときに、歴史的な深さや地上エージェントを含むリアルタイムのダッシュボードを新鮮なオペレーティングコンテキストで提供することはできません。 この建築の格差はもはや持続可能ではない。 公開ベータ版では、PostgresとLakehouseの間に、継続的で二方向的で深く統合された新しいデータループを導入し、スタックを簡素化し、オープンなフォーマットを保存し、操作的および分析的文脈を同じシステムに導入します。 タイガー湖 タイガー湖 「Tiger Lake: Real-Time Data, Full-Context Systems」の紹介 Tiger Lake は、外部パイプライン、複雑なオーケストラリングフレームワーク、および独自のミドルウェアの必要性を排除します. It is built directly into Tiger Cloud and integrated with Tiger Postgres, our production-grade Postgres engine for transactional, analytical, and agentic workloads. アーキテクチャは、端から端までオープンな基準を使用しています。 Apache Iceberg テーブルは、Amazon S3 テーブルに保存され、レイクハウスの統合に役立ちます。 Postgres テーブルまたはハイパーテーブルから Iceberg への継続的複製 Streaming ingestion back into Postgres for low-latency serving and operations(低遅延のサービスと操作のためのポストグレス) 効率的なロールアップのためのPostgresからIcebergへのクエリの押し下げ これらの機能は組み込まれています。これまで必要だったFlinksの仕事、DAGスケジュール、カスタムカーペットは現在ネイティブで動作しています。 Tiger Lake がデータアーキテクチャをどのように再構成するかを理解するには、 そして、リアルタイムのコンテキストがコアの設計原則になるときにどのように進化するかを考えてみましょう。 メダルモデルを再現 メダルモデルを再現 You can think of it as an : operational medallion architecture ブラウン:Iceberg-backed S3で原始データの着陸。 シルバー:クリーンおよび検証されたデータは Postgres に複製されます。 ゴールド:アグレガットはPostgresでリアルタイムで提供するために計算され、機能分析のためにIcebergにストリーミングされます。 伝統的なブロンズ・シルバー・ゴールドワークフローは、バッチ・システム用に構築され、タイガー・レイクは、リアルタイムで豊かさと配給が行われている継続的なフローを可能にします。 この転換により、過度に複雑なパイプラインがダイナミックでシンプルなリアルタイムデータループに変わります. 文脈とデータはシステム間で自由に移動します. Operational and analytical layers remain connected without redundant jobs or duplicated infrastructure. すべてのデータはネイティブで、最新で、標準の SQL で検索可能である。 Tiger Lake はリアルタイムのアプリケーション、ダッシュボード、およびレイクハウスをパワーアップする単一の書き込みパスをサポートし、開発者に最も適したアーキテクチャを使用します。ユーザーはデータを Postgres に書き込み、その後適切なデータとロールアップをレイクハウスに自動的に同期させることができます。 「我々はカフカ、フリンク、カスタムコードを組み合わせて、PostgresからIcebergへのデータをストリーミングしました。 SpeedcastのテクニカルアーキテクチャのディレクターであるKevin Otten氏が述べた。 「タイガー湖はすべてのインフラをネイティブなインフラストラクチャに置き換えています。 「我々はカフカ、フリンク、カスタムコードを組み合わせて、PostgresからIcebergへのデータをストリーミングしました。 SpeedcastのテクニカルアーキテクチャのディレクターであるKevin Otten氏が述べた。 SpeedcastのテクニカルアーキテクチャのディレクターであるKevin Otten氏が述べた。 「タイガー湖はすべてのインフラをネイティブなインフラストラクチャに置き換えています。 建築から成果へ タイガーレイクは、以前は動作するのに複雑すぎる、あるいは構築するのに高価すぎるリアルタイムシステムを可能にします。 顧客向けダッシュボード ダッシュボードは現在、1つのクエリでライブメトリクスと歴史的総合を組み合わせることができます. ダブルスタックやスタイリングな洞察力は必要ありません. Tiger Lake は生産規模で高流量の摂取をサポートし、リアルタイムで数十億行を視覚化するパイプラインを提供します. すべては一つのシステムで生存し、継続的に更新され、即座にリクエスト可能です。 「タイガー・レイクで、私たちはついにリアルタイムと歴史的なデータを統合しました。 マクスウェル・キャリット(Maxwell Carritt),Pfeifer & LangenのIoTエンジニア。 「今では、Tiger PostgresからIcebergにシームレスに流れ込んでおり、当社のアナリストはS3、Athena、TigerDataのデータを調査、モデル化、および操作する力を与えています。 「タイガー・レイクで、私たちはついにリアルタイムと歴史的なデータを統合しました。 マクスウェル・キャリット(Maxwell Carritt),Pfeifer & LangenのIoTエンジニア。 マクスウェル・キャリット(Maxwell Carritt),Pfeifer & LangenのIoTエンジニア。 「今では、Tiger PostgresからIcebergにシームレスに流れ込んでおり、当社のアナリストはS3、Athena、TigerDataのデータを調査、モデル化、および操作する力を与えています。 監視システム 単一の真実源と継続的なデータループにより、警告はより速く、より信頼性の高いものになります。エンジニアは、1つのSQL クエリを実行して、最新のテレメトリと歴史的なイベントを共同で検査できます。 Tiger Lake は、モニタリングシステムが、Iceberg が歴史的な深さを提供し、Tiger Postgres が低遅延アクセスを提供する同じライブ オペレーティング バックボーンで動作することを可能にします。 代理人 Tiger Lake は、追加のインフラストラクチャなしで地盤化を可能にします。開発者は、最近のユーザーのアクティビティと長期的な相互作用の履歴を Postgres 内部に直接埋め込むことができます。 サポートエージェントが新たな調査を受けることを想像してください. 歴史的なサポートケースの大半はIcebergに残っているが、Tiger LakeはPostgresで自動化されたブックとベクターの埋め込みを作成しました. Now vector search against the operational database can answer AI chat questions quickly, while ensuring that embeddings stay fresh and up-to-date without complex orchestration pipelines. これを行うことで、Tiger Lakeはまた、学び、決定し、行動するインテリジェントなシステムのためのPostgres財団であるAgentic Postgresと呼ばれる重要なビルドブロックでもあります。 「Tiger Lakeと共に、TigerDataはPostgresをアプリケーション向けのオープンレイクハウスのオペレーティングエンジンに変えるための強力な基盤を築いていると信じています」 ケン・ヨシオカ(Ken Yoshioka)CTO、Lumia Health 「これは私たちに、分析と代理人AIの両方のために設計されたインフラストラクチャで、バイオテクノロジーのスタートアップを迅速に成長させる柔軟性を提供します。 「Tiger Lakeと共に、TigerDataはPostgresをアプリケーション向けのオープンレイクハウスのオペレーティングエンジンに変えるための強力な基盤を築いていると信じています」 ケン・ヨシオカ(Ken Yoshioka)CTO、Lumia Health ケン・ヨシオカ(Ken Yoshioka)CTO、Lumia Health 「これは私たちに、分析と代理人AIの両方のために設計されたインフラストラクチャで、バイオテクノロジーのスタートアップを迅速に成長させる柔軟性を提供します。 Speedcast、Lumia Health、Pfeifer & Langenなどの企業はすでにTiger Lakeでフルコンテキストとリアルタイムの分析システムを構築しています。これらのアーキテクチャは、産業用テレメトリ、エージェントワークフロー、リアルタイムオペレーションを、統一されたストリーミングプラットフォームから提供しています。 公開ベータ版Tiger Cloudにて公開 Tiger Lake is now available in public beta リアルタイムアプリケーションと分析システムのための管理プラットフォームで、オープンフォーマットを使用してTiger PostgresからIcebergがサポートするAmazon S3 Tablesへのストリーミングを継続的にサポートしています。 タイガー雲 タイガー雲 まもなく来る:Round-trip intelligence この夏の後半: クエリ Iceberg カタログを直接Postgres から検索. SQL を使用して Lakehouse とオペレーティング データを検索、参加し、推論します。 秋2025:完全なツアーワークフロー:Postgresに浸透し、Icebergで豊かになり、結果を自動的に再生させます。 タイガー湖の設定方法 開始は簡単で、複雑なオーケストラやマニュアル統合は不要です。 Iceberg-compatible S3 テーブルのためのバケットを作成します。 Tiger Cloud に ARN 許可を提供します。 Tiger Postgresでテーブル同期を有効にする: ALTER TABLE my_hypertable SET (
  tigerlake.iceberg_sync = true
);
 データアーキテクチャの未来はリアルタイム、文脈、オープンです。 Tiger Lake は、新しい種類のアーキテクチャを導入します。設計は継続的で、デフォルトではスケーラブルであり、リアルタイムで完全な文脈とデータを必要とするアプリケーションに最適化されています。 運用データは、豊富化とモデリングのためのレイクハウスに流れ、豊富な洞察が、低遅延のサービスのためのPostgresに戻って流れ、アプリケーションとエージェントは、正確さとスピードで反応します。 私たちは、これが次に起こるものの基礎であると信じています。 運用用用ケースと内部分析を統一するシステム 複雑さを減らす代わりに複雑化するアーキテクチャ 反応するだけでなく、理解に基づくワークロード あなたは文脈とシンプルさの間に選択する必要はありません. あなたは一緒に働くように設計されたことがないシステムをパッチする必要はありません. そして、あなたは進化するために再プラットフォームする必要はありません. 次世代のストレージアーキテクチャと私たちのPostgresネイティブAIツールと共に、Tiger LakeはAgentic Postgresの背骨を形成しています。 今日は試してみて♪ , and check out the 始めるために。 タイガー雲 TIGER LAKE DOCSについて タイガー雲 TIGER LAKE DOCSについて ── Mike

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Tiger Lake、リアルタイムアナリティクスとAIのためのPostgresとLakehouseを統合

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