Postgres 托管服务怎么选：技术买家清单

Databricks 演示通过系统性性能优化，将 Qwen 3.8 27B 在 AI Runtime 上的微调时间从 7 小时 44 分钟降至 1 小时 17 分钟，提速 6 倍。

Databricks 介绍如何让 Genie Agents 同时基于结构化数据与文档运行，且不牺牲治理能力。文章探讨了构建自动化简单业务任务的智能体虽易，但要在统一治理框架下融合两类数据源、确保安全合规地执行查询，仍需解决数据权限、血缘追踪与策略管控等关键问题。

Databricks 介绍如何用永久免费的 Databricks Free Edition 在浏览器中开设完整的数据与 AI 课程，无需云合同、许可证或安装。学生可在这套与生产环境相同的平台上写 Spark 作业、跑 SQL、部署模型和构建智能体，课程覆盖数据工程、数据仓库、机器学习与 AI 智能体等方向。该版本面向全球学生和教育者，仅限学习与非商业用途。

Hamlet 借助 Databricks Lakebase Postgres 为每个 pull request 建立独立的生产数据分支，让工程师和 AI 编码智能体在不触碰生产环境的情况下用真实数据测试改动，合并仍需人工审批。Hamlet 索引全美超过 7,200 个治理机构的会议，平均每场会议约三个半小时，AI 负责定位值得关注的片段并回链视频原文。

Databricks AI 研究团队披露其作为 AI Runtime（AIR）首位客户的使用方式：AIR 提供 NVIDIA H100 或 B300 GPU，支持从数十亿到近万亿参数模型的 SFT、离线 RL 与在线 RL 训练。

Atlassian 基于 OCSF 开放模式在 Databricks 上构建安全湖仓，处理每天 440 亿条事件。结构化数据配合分区与 Z-ORDER 将代表性查询从约 45 秒降至 2–3 秒，提升 95%；启用 Graviton 集群与 Photon 后查询成本和运行时间减少约三分之二。

FactSet 借助 Databricks AI Runtime 的无服务器 GPU 基础设施，将其 Text-to-Formula（TTF）模型的搭建、训练与部署周期从数天缩短到数小时。该团队每两到三周微调一次基于 Llama 的模型，此前引入微调模型已使端到端延迟降低约 60%。训练流程与 MLflow、Lakehouse 治理环境打通，无需单独维护 GPU 栈。

Databricks 发布《2026 年实时分析实用指南》，提出实时分析应作为湖仓一体的能力，而非另建 Apache Druid、Apache Pinot、ClickHouse 等专用服务引擎。文章用新鲜度、延迟、并发三个维度界定实时负载，并给出判断工作负载是否需要实时分析的评估框架，以及金融、零售、制造等行业的应用场景。

HTAP（混合事务/分析处理）由 Gartner 于 2014 年提出，指在同一集成数据库系统内融合 OLTP 与 OLAP，让分析查询直接读取当前运营数据，无需等待批量 ETL 搬运。常见架构分为共用单一引擎的 Converged HTAP 与分离事务、分析引擎的 Composed HTAP，二者在性能、隔离性、数据一致性与新鲜度上各有取舍。文章还对比了 HTAP 与 LTAP，并给出选型考量。

Databricks 发文对比 OLTP 与 OLAP：OLTP 面向高并发、低延迟的当前数据读写，如支付、订单和库存更新，依赖 ACID 保证数据完整性；OLAP 面向跨时间、产品、地域等维度的历史数据扫描、连接与聚合分析。文章按查询模式、数据模型、存储和延迟展开比较，并说明数据管道、混合处理与 lakehouse 架构如何连接两者，AI 智能体同时使用事务存储与分析系统正是这一决策的典型场景。