Databricks公司今日宣布,其Lakeflow Connect套件中的新型无服务器服务Zerobus Ingest已正式发布,该服务可简化并加速实时数据摄取到Databricks湖仓中。
Zerobus Ingest允许应用程序直接将事件级数据流式传输到受管理的Delta表中,无需依赖Apache Kafka等中间消息代理。Databricks表示,这种流线型处理方式可降低基础设施开销、减少运营成本,并将延迟降低至仅5秒。
Zerobus Ingest支持数千个并发客户端,可实现单表超过10Gbps的聚合吞吐量,每个连接每秒可处理高达100MB的数据。据Databricks介绍,这项托管服务采用无服务器架构,可自动扩展以匹配工作负载,无需手动配置。
与通用消息总线通常使用的多接收器架构不同,Zerobus采用针对数据摄取优化的单接收器方法,该架构将事件路由到多个消费者。公司表示,这种方法最大限度地减少了工程开销,消除了调优代理或监控消费者组的需要,并省去了基于Kafka的管道通常需要的大部分维护工作。
开发人员可以使用Google远程过程调用和REST API与Zerobus Ingest集成,以及针对Python、Java、Rust、Go和TypeScript的特定语言软件开发工具包。这使应用程序能够以最少的代码直接向湖仓写入记录,并通过公司的Unity Catalog提供治理。
Databricks表示,Zerobus Ingest最适合遥测和物联网数据、点击流分析、网络安全事件流等用例,以及其他需要近实时访问大量数据以改善运营洞察的场景。消除外部流媒体层使组织能够减少与多个存储和计算资源相关的成本,同时将多组件摄取堆栈整合为单一托管服务。
该服务现已在主要云平台上作为Lakeflow Connect产品组合的一部分提供。
Q&A
Q1:Zerobus Ingest是什么?有什么特点?
A:Zerobus Ingest是Databricks推出的无服务器流数据摄取服务,可直接将数据流传输到Delta表中,无需中间消息代理,支持数千并发客户端,单表吞吐量超过10Gbps,延迟低至5秒,并可自动扩展。
Q2:Zerobus Ingest与传统Kafka方案相比有什么优势?
A:Zerobus Ingest采用单接收器架构而非多接收器,减少工程开销,无需调优代理或监控消费者组,省去大部分维护工作,降低基础设施开销和运营成本,简化多组件摄取堆栈为单一托管服务。
Q3:Zerobus Ingest适合什么样的应用场景?
A:Zerobus Ingest最适合遥测和物联网数据、点击流分析、网络安全事件流等需要近实时访问大量数据以改善运营洞察的场景,特别是对延迟要求较高的大数据处理场景。
好文章,需要你的鼓励
企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
香港中文大学与MiniMax提出ClaimDiff-RL框架,将图像描述的AI训练从整体打分升级为逐条核查,有效解决了传统方式导致AI"少说保平安"的问题,同时在多项基准测试上超越Gemini-3-Pro-Preview。
杰夫·贝索斯旗下的蓝色起源公司在佛罗里达卡纳维拉尔角进行静态点火测试时,新格伦重型火箭发生爆炸。这是美国历史上最大规模的火箭爆炸之一,也是蓝色起源公司遭遇的最严重失败。所有人员安全,但该事故可能导致新格伦火箭项目长期暂停。此前该火箭已成功完成三次发射,并实现了助推器回收和重复使用。
ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。