En los últimos años, Databricks se ha consolidado como referente en el mundo del data lakehouse. Su propuesta siempre ha girado en torno a unificar analítica y machine learning sobre grandes volúmenes de datos. Sin embargo, con Lakebase han dado un paso más: llevar las transacciones en tiempo real (OLTP) dentro de su plataforma.
La promesa es clara: una base de datos AI-native capaz de manejar OLTP + OLAP en un mismo sitio, con costes ajustados y escalabilidad automática.
Contenidos
¿Qué es Databricks Lakebase?
Lakebase es la apuesta de Databricks por una base de datos transaccional integrada en su ecosistema.
En términos simples, han tomado la potencia de Postgres y la han incrustado en el lakehouse. Eso significa que ahora, además de analítica, puedes ejecutar cargas transaccionales directamente sobre Databricks.
De Postgres al Lakehouse Transaccional
La idea no es reemplazar a Postgres, sino expandirlo. Databricks ofrece compatibilidad SQL y soporte para transacciones en tiempo real, pero todo sobre almacenamiento económico en S3, ADLS o similar.
Diferencias con un motor OLTP tradicional
En lugar de un Postgres aislado, Lakebase trabaja dentro del ecosistema Databricks, con algunas ventajas:
- Integración directa con pipelines analíticos.
- Escalado automático.
- Clonación instantánea de bases de datos.
Claro, también implica riesgos de lock-in, un tema del que hablaremos más adelante.
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Principales características de Databricks Lakebase
Consultas en milisegundos con caché sobre S3
La clave del rendimiento es la caché inteligente que acelera las consultas.
En pruebas reales, las respuestas son en milisegundos. Aquí se nota la diferencia con un Postgres montado a mano sobre la nube.
Clonación de bases de datos como ramas de Git
Una de las funciones más llamativas es la clonación instantánea de bases de datos.
En mi caso, la sensación es que clonar bases en segundos es brutal para pruebas, como si fueran ramas de Git. Eso sí: si dejas demasiados clones activos, la factura te puede crecer más rápido de lo esperado.
Escalado automático y costes iniciales
Lakebase arranca desde unos 0,40 €/hora más el almacenamiento. Al poder escalar a cero, parece barato al inicio. Sin embargo, como siempre en la nube, si no controlas bien el uso de caché o clones, los costes se disparan sin darte cuenta.
Casos de uso de Databricks Lakebase
1. Transacciones en tiempo real (OLTP): Aplicaciones que requieren baja latencia pueden ejecutar ahora dentro del mismo entorno que la analítica.
2. Analítica unificada con OLAP: El gran valor de Databricks siempre ha sido su capacidad analítica. Lakebase extiende ese potencial al mundo transaccional, logrando unificar ambos mundos.
3. Automatización con agentes de IA: Databricks vende la idea de IA creando bases de datos automáticamente para tareas específicas. Suena futurista, pero en la práctica, aún no he visto entornos de producción con miles de agentes creando DBs al vuelo.
4. Real-time ML feature lookups: Básicamente, Lakebase te permite servir features de Machine Learning a gran escala y en tiempo real. Piensa en un sistema de detección de fraude: cada vez que alguien hace una transacción, el modelo necesita consultar sus features al instante para decidir si bloquea o no. O en recomendaciones personalizadas: Netflix, Amazon, Spotify… todos dependen de poder mirar los features de un usuario en tiempo real.
Ventajas y limitaciones
Si tu stack ya gira en torno a Databricks, Lakebase es una forma muy cómoda de centralizar operaciones y analítica en un mismo lugar.
El gran pero: Lakebase te ata aún más al ecosistema Databricks. Y aunque empiece barato, el coste puede sorprenderte a final de mes.
Escenarios donde quizá no encaje
- Startups que solo necesitan un Postgres sencillo.
- Empresas que buscan multi-cloud sin dependencias.
- Proyectos pequeños donde Lakebase sería sobredimensionado.
Comparación: Lakebase vs. otras opciones
Postgres puro en la nube
Montar Postgres en AWS RDS o GCP Cloud SQL sigue siendo más barato y directo si solo buscas OLTP clásico.
Competidores (Snowflake Unistore, Google AlloyDB)
- Snowflake Unistore: también mezcla OLTP y OLAP, pero con un enfoque más hacia analítica extendida.
- Google AlloyDB: ofrece Postgres optimizado con rendimiento muy alto.
¿Cuándo elegir uno u otro?
- Si ya trabajas en Databricks, Lakebase es lo natural.
- Si solo necesitas Postgres + OLTP, entonces AlloyDB o RDS.
- Si buscas analítica con algo de transaccional usa Unistore.
Futuro y visión de Databricks
Databricks lleva tiempo construyendo lo que llaman el “sistema operativo de tus datos”. Con Lakebase, la idea cobra más fuerza: no solo analítica, también transacciones.
Aunque aún está verde, el discurso de Databricks es que agentes de IA podrán crear, escalar y gestionar bases de datos al vuelo. Si esto se concreta, puede redefinir la forma en que diseñamos aplicaciones de datos.
Lakebase es un paso estratégico enorme para Databricks:
- Integra OLTP y OLAP.
- Ofrece rendimiento en milisegundos gracias a la caché.
- Trae ventajas únicas como la clonación instantánea.
Pero también tiene desventajas:
- El lock-in es real.
- Los costes pueden sorprender si no se gestionan clones y caché.
- Algunas promesas (como la IA creando bases masivamente) aún son más marketing que realidad.
En mi experiencia, Lakebase brilla si ya vives en Databricks. Si no, puede ser un arma de doble filo.
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En las secciones prácticas, pondrás manos a la obra utilizando la interfaz gráfica, configurando clústeres, trabajando con notebooks, gestionando costes y securizando accesos
FAQs sobre Databricks Lakebase
¿Lakebase reemplaza a Postgres?
No, lo expande dentro del ecosistema Databricks.
¿Es más barato que usar Postgres en la nube?
Depende: arranca barato, pero si no gestionas bien caché y clones, puede salir más caro.
¿Compite con Snowflake o Google AlloyDB?
Sí, todos buscan unir OLTP + OLAP, aunque cada uno con su enfoque.
Arquitecto de Datos con más de 10 años de experiencia en el sector del Big Data. Autor de cursos de formación en tecnologías Big Data, Cloud y Streaming completados por más de 7000 alumnos en Udemy y otras plataformas. Miembro de la Apache Software Foundation desde 2019.