Avec Postgres AI, EDB propose une offre complète et a noué des partenariats notamment avec Nutanix. (Crédit Photo: EDB)
Combinant une base de données PostgreSQL, un data lakehouse et d'autres composants, EnterpriseDB Postgres AI peut traiter les charges de travail transactionnelles, analytiques et d'IA. L'éditeur a noué des partenariats avec plusieurs fournisseurs dont Nutanix et Red Hat.
Profitant de l'engouement pour l'IA, l'éditeur américain EnterpriseDB, spécialisé dans les bases de données open source Postgres vient de dévoiler Postgres AI destiné aux workloads transactionnelles, analytiques et d'intelligence artificielle. L'offre appelée en interne Project Beacon pendant son développement, a commencé sa vie comme projet de data lakehouse avec le support de Delta Live Tables, avant d'évoluer en produit associant la base de données PostgresSQL et d'autres composants tels que l'analytique de data lakehouse dans une solution unifiée singulière. « La base de données relationnelle orientée objet, PostgreSQL a beaucoup gagné en popularité, car c'est une base open source disponible chez de nombreux fournisseurs et qu'elle peut être adaptée à de multiples charges de travail », a déclaré Matt Aslett, directeur chez Ventana Research, une branche d'ISG (Information Services Group). « En tant que base de données polyvalente, PostgreSQL convient aussi bien aux applications transactionnelles qu'à celles analytiques », a expliqué le consultant.
Selon les experts, PostgreSQL est devenu la base de données open source standard par défaut de beaucoup d'entreprises. Selon DB-Engines, elle n'a cessé de gagner en popularité et elle est actuellement le quatrième SGBDR (système de gestion de bases de données relationnelles) le plus populaire. L'augmentation constante de cette reconnaissance a forcé les hyperscalers comme AWS, Google Cloud Platform et Microsoft Azure à créer des services managés de PostgreSQL. C'est le cas des bases de données AlloyDB, CitiusDB (PostgreSQL on Azure), Amazon Aurora et Amazon RDS for PostgreSQL. EDB compte aussi quelques rivaux comme YugabyteDB et CockroachDB.
Les apports de Postgres AI
Parmi les composants de Postgres AI, on trouve une console de gestion centrale avec une assistance basée sur l'intelligence artificielle, de EDB Postgres, des analyses de data lakehouse, et l'IA/ML, y compris la prise en charge des bases de données vectorielles. Selon le fournisseur, la console offre un accès unique à toutes les opérations de Postgres AI et facilite la gestion de la diversité des bases de données d'une entreprise, offrant ainsi une meilleure observabilité. La console est accompagnée d'un chatbot qui peut aider les entreprises à gérer les bases de données on premise.
Postgres AI prend en charge la plupart des bases de données proposées par EDB, notamment Postgres, Advanced Server, Extended Server et leurs versions respectives de haute disponibilité distribuée. « Postgres Advanced Server est également compatible avec Oracle Database », précise l'éditeur. Comme l'a expliqué EDB, le module d'analyse lakehouse rassemble les données structurées et non structurées à l'aide de noeuds à analyser. « Les noeuds prennent en charge plusieurs formats », a indiqué le fournisseur, ajoutant qu'elle a construit un magasin personnalisé qui supporte plusieurs formats de données. Le module AI/ML inclut le support des vecteurs, ce qui permet à la plateforme de créer des applications alimentées par l'IA.
Des partenariats avec Red Hat ou Nutanix
De plus, Postgres AI adopte des extensions telles que Postgres Enterprise Manager, Barman, Query Advisor et des outils de migration, tels que Migration Toolkit et Migration Portal. Selon l'entreprise, ce dernier est l'un des premiers outils EDB à intégrer l'IA via un copilote pouvant aider les utilisateurs à élaborer des stratégies de migration. Les capacités clés de Postgres AI telles que l'analyse rapide, l'observabilité, la prise en charge des vecteurs, la haute disponibilité et la modernisation des ressources résultent directement de cette combinaison de composants ou modules.
À propos de la capacité d'analyse rapide, EDB a déclaré que Postgres AI facilitait la création des clusters d'analyse à la demande. « Grâce aux capacités de Postgres Lakehouse, les données opérationnelles peuvent être stockées dans un format en colonnes, ce qui les optimise pour une analyse rapide », a fait valoir l'éditeur dans un communiqué. EDB a ajouté que l'acquisition, l'an dernier, de Splitgraph, une startup qui fournit une API SQL serverless compatible avec PostgreSQL pour construire des applications basées sur les données à partir de sources de données multiples a joué un rôle essentiel dans le développement de la capacité analytique. Le lancement Postgres AI a également entraîné des partenariats avec des entreprises comme Red Hat, Nutanix et SADA. « La collaboration d'EDB avec Red Hat proposera aux entreprises de construire des modèles d'IA sur OpenShift AI et de fournir des opérations de niveau entreprise, le jour suivant le déploiement, avec Postgres AI », a indiqué le fournisseur.
Disponibilité et tarifs
Selon Jozef de Vries, directeur de l'ingénierie chez EDB, Postgres AI est disponible en tant que service managé sur AWS, GCP et Azure. « Dans un premier temps, la fonctionnalité analytique n'est disponible que sur AWS, mais les autres cloud publics suivront bientôt », a déclaré le dirigeant, ajoutant que l'offre peut aussi être autogérée sur un cloud public et un environnement de cloud privé au choix du client. Les offres EDB Postgres sont disponibles sur une base de vCPU-heure.
L'entreprise propose également un niveau gratuit pour toutes ses offres de bases de données. L'offre EDB Postgres coûte 0,0856 dollar HT par vCPU-heure, selon la liste de tarifs de l'entreprise. D'autres options, telles que Postgres Extended Server, Postgres Advanced Server et leurs versions à haute disponibilité distribuée, coûtent respectivement 0,1655 dollar HT par vCPU-heure, 0,2568 dollar HT par vCPU-heure, 0,3424 dollar HT par vCPU-heure et 0,2511 dollar HT par vCPU-heure.
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