现代应用程序正在变得更加动态,更智能,更实时。仪表板通过传入的远程测量来更新。监控系统响应基线的变化。代理人在背景下做出决定,而不是孤立地做出决定。 然而,数据仍然分裂。 操作系统,建立在Postgres上,处理摄入和服务。 分析系统,建在湖楼上,处理丰富和建模。 连接它们意味着将流程,管道和自定义工作捆绑在一起 - 每个都引入延迟,脆弱性和成本。 这种碎片化不仅会降低团队的速度,而且会限制开发人员能够构建的内容;当数据根据设计被分割时,您无法在新鲜的操作环境中提供具有历史深度或地面代理的实时仪表板。 这种建筑差距不再可持续。 现在在公共测试版中,它引入了一个新的数据循环 - 连续,双向和深度集成 - 在Postgres和湖泊之间。 老虎湖 老虎湖 介绍虎湖:实时数据,完整背景系统 Tiger Lake 消除了外部管道、复杂的管制框架和专有中间件的需求,直接嵌入到 Tiger Cloud 中,并与 Tiger Postgres 集成,我们的生产级 Postgres 引擎用于交易、分析和代理工作负载。 该架构使用开放标准从尽头到尽头: 存储在 Amazon S3 表格中的 Apache Iceberg 表格以实现湖泊集成 连续复制从 Postgres 表或超级表到 Iceberg 流入回 Postgres 用于低延迟服务和操作 将查询从Postgres推向Iceberg以获得高效的滚动 这些功能是内置的. 以前所需的 Flink 工作,DAG 时间表和自定义粘合器现在是本地工作的。 要了解Tiger Lake如何重塑数据架构,它有助于 当实时背景成为核心设计原则时,考虑它是如何演变的。 重塑金牌模型 重塑金牌模型 你可以把它当作一个 : operational medallion architecture 铜:原始数据在Iceberg支持的S3上落地。 银:清理和验证的数据被复制到Postgres。 黄金:聚合物在Postgres中计算为实时服务,然后传回Iceberg进行功能分析。 传统的铜 - 银 - 黄金工作流程是为批量系统构建的,Tiger Lake允许在实时进行丰富和供应的连续流程。 这种转变将一个过于复杂的管道转化为一个动态和更简单的实时数据循环. 背景和数据在系统之间自由移动. 操作和分析层保持连接,而无需过度工作或重复的基础设施。 所有数据都保持原生,最新的,和可查询的标准 SQL. Tiger Lake 支持一个单一的写作路径,支持实时应用程序,仪表板和湖房,使用最适合开发者的架构。用户可以写数据到 Postgres,然后有相应的数据和滚动自动同步到他们的湖房;相反,已经输入湖房的原始数据的用户可以自动将其带到 Postgres 进行操作服务。 “我们将卡夫卡、弗林克和自定义代码捆绑在一起,将数据从Postgres传输到Iceberg。 ”凯文·奥特恩(Kevin Otten)表示,他是Speedcast的技术建筑总监。 “老虎湖取代了所有这一切的本土基础设施,这是我们从一开始就想要的建筑。 “我们将卡夫卡、弗林克和自定义代码捆绑在一起,将数据从Postgres传输到Iceberg。 ”凯文·奥特恩(Kevin Otten)表示,他是Speedcast的技术建筑总监。 ”凯文·奥特恩(Kevin Otten)表示,他是Speedcast的技术建筑总监。 “老虎湖取代了所有这一切的本土基础设施,这是我们从一开始就想要的建筑。 从建筑到成果 Tiger Lake 允许实时系统,以前过于复杂操作或过于昂贵的构建。 面向客户的Dashboard 仪表板现在可以在单个查询中将实时指标与历史汇总组合起来。不需要双重堆栈或固定的见解。Tiger Lake在生产规模上支持高输出量摄入,提供可实时可视化数十亿行管道。 “有了Tiger Lake,我们终于统一了我们的实时和历史数据。 Maxwell Carritt 是 Pfeifer & Langen 的首席物联网工程师。 “现在,我们无缝地从Tiger Postgres流入Iceberg,使我们的分析师能够探索,建模和对S3,Athena和TigerData数据采取行动。 “有了Tiger Lake,我们终于统一了我们的实时和历史数据。 Maxwell Carritt 是 Pfeifer & Langen 的首席物联网工程师。 Maxwell Carritt 是 Pfeifer & Langen 的首席物联网工程师。 “现在,我们无缝地从Tiger Postgres流入Iceberg,使我们的分析师能够探索,建模和对S3,Athena和TigerData数据采取行动。 监控系统 通过单一的真相来源和连续的数据循环,警报变得更快,更可靠,工程师可以运行一个SQL查询来检查新鲜的远程测量和历史事件 - 提高分类速度,减少虚假阳性,并保持专注于重要的事情。 简化数据平面也提高了系统的韧性,Tiger Lake允许监控系统在同一个实时操作脊柱上运行,Iceberg提供历史深度,Tiger Postgres提供低延迟访问。 代理人 Tiger Lake 允许在没有额外的基础设施的情况下进行定位,开发人员可以直接在 Postgres 中嵌入最近的用户活动和长期的交互历史,无需进行管制、矢量驱动管理或自定义 AI 管道。 想象一下,一个支持代理人收到了一项新的调查。在Iceberg中仍然存在大量的历史支持案例,而Tiger Lake在Postgres中创建了自动碎片和矢量嵌入。 在这样做中,Tiger Lake也是我们称之为Agentic Postgres的关键构建要素,这是一个学习,决定和行动的智能系统的基础。 “与Tiger Lake合作,我们相信TigerData正在为使Postgres成为开放湖泊应用的运营引擎奠定坚实的基础。 ”Ken Yoshioka,Lumia健康首席技术官说。 “这使我们能够灵活地快速发展我们的生物技术初创公司,并为分析和代理人工智能设计基础设施。 “与Tiger Lake合作,我们相信TigerData正在为使Postgres成为开放湖泊应用的运营引擎奠定坚实的基础。 ”Ken Yoshioka,Lumia健康首席技术官说。 ”Ken Yoshioka,Lumia健康首席技术官说。 “这使我们能够灵活地快速发展我们的生物技术初创公司,并为分析和代理人工智能设计基础设施。 像Speedcast、Lumia Health 和 Pfeifer & Langen 这样的公司已经在使用 Tiger Lake 构建完整的背景和实时分析系统,这些架构支持工业远程测量、代理工作流程和实时操作,所有这些都来自一个统一的持续流媒体平台。 可在 Tiger Cloud 上发布公共测试版 Tiger Lake现在在公共Beta上可用 它支持从 Tiger Postgres 持续流到 Iceberg 支持的 Amazon S3 表格使用开放格式。 老虎云 老虎云 即将到来:环游情报 本夏晚些时候:查询Iceberg目录直接从Postgres内部。 使用SQL探索,加入和推理湖泊和运营数据。 秋天2025:完整的轮渡工作流程:进入Postgres,在Iceberg中丰富并自动传输结果,这使开发人员能够在一个架构中从事件转到分析到行动。 如何设置老虎湖 开始很简单,没有复杂的管弦乐队或手动集成: 创建 Iceberg 兼容 S3 表的桶。 向 Tiger Cloud 提供 ARN 权限。 在 Tiger Postgres 中启用桌面同步: ALTER TABLE my_hypertable SET (
  tigerlake.iceberg_sync = true
);
 数据架构的未来是实时,背景和开放的 Tiger Lake 引入了一种新的架构,其设计是连续的,默认情况下可扩展,并针对需要实时完整数据和完整背景的应用程序进行了优化。 操作数据流入湖泊,以便丰富和建模。丰富的见解流回到Postgres,以便提供低延迟服务。 我们认为这是接下来要发生的事情的基础: 统一运营用例和内部分析的系统 减少复杂性的架构,而不是复杂化它 不仅是反应性的工作负载,而且基于理解 你不应该在背景和简单之间做出选择;你不应该把从未设计成一起工作的系统修补在一起;你不应该重新平台化以进化。 与下一代存储架构和我们的Postgres原生AI工具一起,Tiger Lake构成了Agentic Postgres的支柱,这是为学习,模拟和行动的智能工作负载奠定了基础。 今天试试在 ,并检查其中的 要开始。 老虎云 老虎湖 Docs 老虎云 老虎湖 Docs ── Mike

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Tiger Lake 推出统一 Postgres 和 Lakehouse 用于实时分析和人工智能

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