Übersicht Cockroach Labs ist der Schöpfer von CockroachDB, der cloud-nativen, resilienten, verteilten SQL-Datenbank, der Unternehmen weltweit vertrauen, um geschäftskritische KI und andere Anwendungen auszuführen, die schnell skalieren, Katastrophen abwenden und überleben und überall gedeihen. Sie läuft auf den großen 3 Clouds, vor Ort und in hybriden Konfigurationen, die Fortune 500, Forbes Global 2000 und Inc. 5000 Marken sowie bahnbrechende Innovatoren wie OpenAI, CoreWeave, Adobe, NETFLIX, Booking.com, DoorDash, FANDUEL, Cisco Systems, P&G, UiPath, FORTINET, Roblox, EA, BestBuy, SpaceX, NVIDIA, The VA, Squarespace, The Home Depot und Hewlett Packard Enterprise antreiben. Cockroach Labs hat Kunden in über 40 Ländern in allen Weltregionen, über 25 Branchen und über 50 Anwendungsfällen. Cockroach Labs betreibt sein eigenes ISV-Partner-Ökosystem, das Zahlungen, Identitätsmanagement (IDM/IAM), Banking & Wallet, Handel und andere stark nachgefragte Anwendungsfälle unterstützt. Cockroach Labs ist ein AWS Partner of the Year Finalist und hat AWS Competency Partner-Zertifizierungen in Data & Analytics und Financial Services (FSI) erreicht. Die Preisgestaltung von CockroachDB ist unter https://www.cockroachlabs.com/pricing/ verfügbar. Vektor-, RAG- und GenAI-Workloads CockroachDB umfasst native Unterstützung für den Vektor-Datentyp und pgvector-API-Kompatibilität, die Speicherung und Abruf von hochdimensionalen Einbettungen ermöglichen. Diese Vektorfähigkeiten sind entscheidend für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Pipelines und GenAI-Workloads, die auf Ähnlichkeitssuche und kontextuelle Einbettungen angewiesen sind. Durch die Unterstützung von verteiltem Vektor-Indexing innerhalb der Datenbank selbst beseitigt CockroachDB die Notwendigkeit externer Vektorspeicher und ermöglicht es KI-Anwendungen, gegen eine einzige, konsistente Datenschicht zu arbeiten. C-SPANN Verteiltes Indexing Im Kern der Vektorsuchfähigkeiten von CockroachDB steht die C-SPANN-Indexierungs-Engine. C-SPANN bietet skalierbare Approximate Nearest Neighbor (ANN)-Suche über Milliarden von Vektoren und unterstützt inkrementelle Updates, Echtzeitschreibvorgänge und partitioniertes Indexing. Dies gewährleistet eine niedrige Latenz im Bereich von zehn Millisekunden, selbst bei hohem Abfrageaufkommen. Der Algorithmus eliminiert zentrale Koordinatoren, vermeidet große In-Memory-Strukturen und nutzt das Sharding und die Replikation von CockroachDB, um Skalierbarkeit, Resilienz und globale Konsistenz zu liefern. Maschinelles Lernen und Apache Spark-Integration CockroachDB integriert sich in moderne ML-Workflows, indem es Einbettungen unterstützt, die durch Frameworks wie AWS Bedrock und Google Vertex AI generiert werden. Seine Kompatibilität mit dem PostgreSQL JDBC-Treiber ermöglicht eine nahtlose Integration mit Apache Spark, was verteilte Verarbeitung und erweiterte Analysen auf CockroachDB-Daten ermöglicht. PostgreSQL-Kompatibilität und JSON-Unterstützung CockroachDB spricht das PostgreSQL-Wire-Protokoll, sodass Anwendungen, Treiber und Tools, die für die Arbeit mit Postgres entwickelt wurden, ohne Modifikation mit CockroachDB verbunden werden können, was die nahtlose Nutzung vertrauter SQL-Funktionen und die Integration in das breitere Postgres-Ökosystem ermöglicht. Dies umfasst die Unterstützung für erweiterte Datentypen wie JSON und JSONB, die es Entwicklern ermöglichen, semi-strukturierte Daten nativ zu speichern und abzufragen. Geospatial- und Graph-Fähigkeiten CockroachDB bietet auch erstklassige Unterstützung für geospatiale Daten, die es Entwicklern ermöglicht, räumliche Daten direkt in SQL zu speichern, abzufragen und zu analysieren. Für Graph-Workloads nutzt CockroachDB die Flexibilität von JSON, um Beziehungen darzustellen, und bietet Abfragefähigkeiten für graphähnliche Traversierungen. Diese Kombination ermöglicht hybride Anwendungen, die relationale, geospatiale, dokumentenbasierte und graphbasierte Daten innerhalb einer einzigen Plattform vereinen. Analytics, BI und Integration Um leistungsstarke Analysen und BI zu unterstützen, unterstützt CockroachDB Kernanwendungsfälle und Funktionen für Analysen, einschließlich Enterprise Data Warehouse, Lakehouse und Event Analytics, und bietet materialisierte Ansichten für die Vorberechnung komplexer Joins und Aggregationen. Seine PostgreSQL-Wire-Kompatibilität gewährleistet die direkte Konnektivität mit allen relevanten BI- und Analyse-Apps und -Tools, einschließlich Amazon Redshift, Snowflake, Kafka, Google BigQuery, Salesforce Tableau, Databricks, Cognos, Looker, Grafana, Power BI, Qlik Sense, SAP, SAS, Sisense und TIBCO Spotfire. Datenwissenschaftler können mit CockroachDB über Jupyter Notebooks interagieren, strukturierte und semi-strukturierte Daten abfragen und Ergebnisse zur Analyse laden. Change Data Capture (CDC)-Streams bieten Echtzeit-Updates für Analyse-Pipelines und Feature-Stores, um nachgelagerte Systeme frisch und zuverlässig zu halten. Die spaltenorientierte Vektorisierung beschleunigt die Abfrageverarbeitung, optimiert den transaktionalen Durchsatz und minimiert die Latenz für anspruchsvolle verteilte Workloads. MOLT KI-gestützte Migration Organisationen wissen oft, dass ihre Dateninfrastruktur das Geschäft nicht unterstützt, finden es jedoch zu schmerzhaft, sie zu ändern. CockroachDBs MOLT (Migrate Off Legacy Technology) ist darauf ausgelegt, sichere, minimal-downtime Datenbankmigrationen von Altsystemen zu CockroachDB zu ermöglichen. MOLT Fetch unterstützt die Datenmigration von PostgreSQL, MySQL, SQL Server und Oracle, wobei SQL Server und DB2 bald verfügbar sind. CockroachDB verfügt auch über ein Portfolio von Datenreplikationsplattform-Integrationen, einschließlich Precisely, Striim, Qlik, Confluent, IBM usw. Zusammen gewährleisten diese Fähigkeiten, dass CockroachDB sowohl operative als auch analytische Workloads unterstützt und traditionelle SQL-Anwendungen mit aufkommenden Gen AI- und ML-Anwendungsfällen verbindet.