Ant Afu｜エージェント開発基盤
1億人以上のユーザーにサービスを提供するヘルスケアのAIアプリが、Fork Database上でエージェント駆動の開発・テストループを運用。エージェントごとに隔離されたサンドボックスを確保。
ミリ秒単位のDBクローン
業務データ、リアルタイム分析、AIワークロード——これまでバラバラだったものをひとつのデータベースに。OceanBase AI Database 詳細はこちら ->
業務データ、リアルタイム分析、AIワークロード——これまでバラバラだったものをひとつのデータベースに。OceanBase AI Database 詳細はこちら -> ->
}ここが違う}
AIネイティブなデータ基盤向けに設計
データレイクの柔軟性とデータベースの構造化・オンライン処理性能を兼ね備え、マルチモーダルデータ管理・リアルタイム分析・AIエージェント実行までをひとつで支える設計。
Lakebaseひとつで、データのサイロを解消
構造化・半構造化・非構造化データをひとつのアーキテクチャで扱い、コピーもサイロもいらない。
ひとつのメタデータ
すべてのデータ型を統合メタデータ層で一元管理。
ひとつのデータ
分析もAIも同じデータをそのまま利用。移動もコピーも不要。
ひとつのアーキテクチャ
レイクストレージとデータベースの処理を統合し、AIデータ基盤をシンプルに。
ひとつのテーブルで、あらゆるデータ型に対応
通常のデータ、JSON、全文テキスト、ベクトル、大容量オブジェクトをひとつのテーブルのカラムとしてそのまま格納。
アダプティブストレージ
小規模なデータはテーブル内に直接保持し、大容量データは自動的にオブジェクトストレージへ移動して最適化。
AIカラム
ベクトル埋め込みをテーブルカラムとして直接処理。データの一貫性を保ち、エラー時は自動再試行。
統合ガバナンス
あらゆるデータタイプに対し、アクセス権限、データリネージ、ライフサイクルを単一ルールで一元管理。
ハイブリッド検索を標準搭載
ベクトル検索・全文検索・構造化フィルタを、ひとつのクエリで実行可能。
リアルタイムなデータ検索
業務データやマルチモーダルデータを、外部同期なしで常に最新状態のまま検索。
高精度な検索結果
セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせ、エンジン内で一貫性を保ちながらランキングを行う。
スタックのシンプル化
ベクトルDBや検索エンジンを個別に用意・同期する必要はない。
エージェント開発のための基盤
エージェントに必要なメモリ・コンテキスト・ステートを、ひとつの場所で永続的に管理。
Fork Database
ミリ秒単位で隔離されたサンドボックスを作成し、必要に応じてロールバックも可能。
エージェントごとのデータ境界
共有リソース上で、エージェントごとにデータスコープを分離。
スケーラブルな運用
単一エージェントから大規模同時実行ワークロードまで、柔軟にスケール。
オープンな設計
既存のデータスタックを再構築することなく、ストレージとコンピュートエンジンをシームレスに連携できる。
オープンストレージ
S3互換のオブジェクトストレージとApache Icebergテーブル形式に対応。
オープンコンピュート
同じデータに対して、SQL、Spark、Rayを実行可能。
コスト削減
マルチテナントと高度なデータ圧縮により、ストレージコストを最大70〜90%削減。
このようなチームにおすすめ
Risk & Trust
リスク判定
トランザクション、ユーザー行動データ、チャット、ログを統合ビューに集約し、リアルタイムでのリスクブロック・事後レビュー・過去調査をひとつの画面で実現できる。
Real-time / HTAP
業務分析
業務データが登録された瞬間に分析をスタート。ダッシュボードやレポート、価格設定に、常に最新の状況が反映される。
AI Infra
エージェントアプリケーション
単一エージェントから大規模エージェント群まで、共有インフラ上で稼働。エージェントごとに永続メモリと隔離サンドボックスを確保できる。
Conversational AI
カスタマーサポートエージェント
業務データとナレッジをリアルタイムで参照し、顧客対応に一貫した回答を提供し、情報の食い違いを防止。
Search & Recommendation
パーソナライズドレコメンド
属性・行動・嗜好を統合したユーザープロファイルから、ミリ秒単位で最適なアイテムをマッチング。
Legacy Modernization
スタック統合
バラバラだったデータベース、検索、ベクトル、分析ツールをひとつのエンジンに集約し、構成の複雑さとストレージコストを削減できる。
}実績}
本番環境での実績
ヘルスケアAIから大規模エージェント基盤まで、多くのチームがOceanBaseを採用し、データ基盤の簡素化・エージェントのスケール・インフラコスト削減を実現。
Lingguang AI｜3,000万エージェント基盤
消費者向けAIプラットフォームが、3,000万エージェント規模の同時実行を24/7で運用。複数システムに分散していたスタックを単一エンジンに統合。
大規模スケール
China Unicom｜エンタープライズAI運用
RAGを活用し、運用ナレッジをリアルタイムでAIワークフローに統合。データベース運用の応答速度と回答精度を向上。
ハードウェアコストが30%削減
Lalamove｜AI物流最適化
LalamoveはOceanBaseを活用し、リスク検出やデータウェアハウス向けQ&Aアシスタントをシンプルな構成で実現。構成の簡素化とコスト削減を実現。
構成の簡素化とコスト削減
お使いのAIスタックにそのまま組み込める
オープンフォーマットとネイティブコネクタにより、LakeBaseは現在お使いのフレームワーク、エンジン、ツールとそのまま連携可能です。システムを丸ごと入れ替える必要はありません。
