Snowflake e Databricks redefinem OLTP para a era dos Agentes de IA
Durante os últimos anos, as gigantes Snowflake e Databricks têm direcionado as regras do jogo para plataformas de Dados e IA, oferecendo performance, governança e escalabilidade analítica.
Entretanto, a avalanche de Agentes de IA – sistemas autônomos que processam, analisam e reagem em tempo real – tem mostrado que estruturas colunarizadas e o clássico modelo medalhão (bronze-silver-gold) já não são suficientes para as demandas emergentes.
Pesquisas mostram que agentes de IA criam 4x mais databases que os humanos.
Não há bala de prata, mas há oportunidade de construir plataformas verdadeiramente AI-First, que se adaptam para entregar valor em um cenário marcado pela fome insaciável de IA por dados, contexto e decisões em tempo real.
Agentes de IA pedem dados dinâmicos e transacionais
A seguir, um panorama mais fluido sobre como o ecossistema de dados está se adaptando para sustentar a próxima geração de aplicações AI-Native.
O desacoplamento entre processamento e armazenamento ganha novas camadas: postgres serverless para fluxos transacionais e lakehouse para histórico, além de mecanismos de caching e streaming para latência ultrabaixa.
Agentes interativos exigem acesso a dados real-time, altamente dinâmicos e capazes de suportar tanto transações (OLTP) quanto análises complexas (OLAP) sem os gargalos de ETL pesado. Em vez de mover grandes volumes para zonas de preparação, esses agentes preferem ler e escrever diretamente em bancos que ofereçam:
- Baixa latência para consultas e escritas;
- Escalabilidade transparente, acompanhando picos de demanda;
- Autogerenciamento, com manutenção e tuning automatizados.
O crescente domínio do PostgreSQL é sustentado por diversas vantagens técnicas que atendem aos fluxos de trabalho de IA modernos:
- Suporte a banco de dados vetorial: por meio do pgvector, o PostgreSQL lida com embeddings vetoriais de alta dimensão, essenciais para recomendações, pesquisa semântica e IA generativa;
- Séries temporais e dados geoespaciais: extensões como TimescaleDB e PostGIS capacitam o tratamento eficiente de séries temporais e cargas de trabalho geoespaciais – pilares da análise preditiva e inteligência baseada em localização;
- JSON e dados semiestruturados: o suporte JSON flexível fornece a agilidade necessária para armazenar, consultar e analisar dados dinâmicos e sem esquema, sem sacrificar a integridade relacional.
Postgres: de coadjuvante a “cidadão de primeira classe”
Recentemente, o Postgres ultrapassou o MySQL como o banco de dados OLTP preferido no ranking DB-Engines, refletindo sua adoção crescente em ambientes corporativos. Reconhecendo essa tendência:
1 – Databricks fechou um acordo para adquirir a startup Neon, especializada em postgres serverless, por cerca de US$ 1 bilhão. O objetivo é oferecer um banco transacional nativo dentro da sua plataforma unificada, facilitando o desenvolvimento de agentes de IA com dados tanto históricos quanto operacionais.
2 – Poucas semanas depois, a Snowflake anunciou a compra da Crunchy Data, outra startup de postgres, por US$ 250 milhões, para lançar seu próprio serviço relacional transacional integrado à nuvem analítica.
Essas aquisições marcam a transformação das arquiteturas das plataforma, em que o armazenamento colunar estende o seu motor principal para criação de valor.
AI-Native: expandindo horizontes além do lakehouse
A seguir, três casos de uso que ilustram bem por que a evolução OLTP de Snowflake e Databricks – com PostgreSQL em “cidadão de primeira classe” – é tão estratégica na era dos agentes de IA.
1. Agentes de IA autônomos - como copilotos de operações financeiras
Cenário:
Assistentes de customer support, ou bots de supply chain, precisam consultar, registrar e atualizar informações transacionais de forma instantânea para tomar decisões em tempo real.
Por que o modelo tradicional falha:
- Lakehouses operam em batch ou com baixa frequência de atualização (ou exigem uma solução fast data com maior custo);
- Processos ETL intermediários criam gaps entre o dado gerado e a decisão do agente;
- OLTP tradicional isolado dificulta análises contextuais ou geração de insights no mesmo ambiente.
Como Lakehouse + OLTP resolvem:
- Postgres serverless integrado registra cada interação ou evento do agente de forma transacional e com baixa latência;
- Lookup e escrita em real-time sem sair da plataforma, permitindo que agentes de IA acessem dados atualizados e tomem novas decisões.
- Conexão nativa com o lakehouse para análises de contexto e ajustes contínuos no comportamento dos agentes, sem pipelines complexos.
Exemplos:
- Agente de pricing dinâmico que ajusta preços a cada evento de compra ou consulta;
- Copiloto financeiro que registra e recomenda operações instantaneamente com base em saldo e histórico;
- Agente logístico que altera rotas e confirma entregas de acordo com informações recebidas em tempo real.
2. Baixa latência e alta taxa de consultas para atender aplicações voltadas ao cliente
Cenário:
Uma plataforma de e-commerce ou banco digital precisa entregar informações atualizadas em tempo real diretamente para apps, dashboards e fluxos de trabalho dos clientes – como saldo bancário, status de pedido, limite disponível ou sugestão de investimento.
Por que o modelo tradicional falha:
- Arquiteturas colunarizadas não são otimizados para alta concorrência de leitura e escrita simultânea (QPS elevado);
- Pipelines ETL introduzem atrasos entre a captura e a disponibilização dos dados.
Como Lakehouse + OLTP resolvem:
- Postgres serverless integrado para ingestão e consultas transacionais de alta velocidade;
- Latência ultrabaixa para APIs e apps acessarem dados atualizados instantaneamente;
- Sem movimentação entre engines distintas – a aplicação lê direto de uma base OLTP escalável com integração analítica nativa.
Exemplos:
- Extrato bancário instantâneo;
- Dashboard de performance comercial em tempo real;
- Status de pedidos e estoques ao vivo.
3. Consultas de Features de Machine Learning (ML) em tempo real e em larga escala
Cenário:
Um sistema de detecção de fraude em tempo real ou um motor de recomendação personalizado precisa consultar rapidamente um conjunto de features (comportamento recente, histórico de transações, perfil do usuário) para cada decisão.
Por que o modelo tradicional falha:
- Consultas em feature stores ou data lakes têm latência alta para aplicações críticas;
- Caching parcial em memória não garante consistência ou escalabilidade em picos de acesso.
Como Lakehouse + OLTP resolvem:
- Consultas de features vetoriais e tabulares via extensões como pgvector e JSONB em bancos OLTP escaláveis, com resposta em milissegundos;
- Integração nativa permite atualização contínua de features e lookup sincronizado;
- Suporte a workloads simultâneos de ML scoring e consultas operacionais, sem queda de performance.
Exemplos:
- Validação de compra suspeita em e-commerce;
- Personalização de ofertas;
- Detecção de login irregular.
Conclusão
Estamos vivendo um ponto de expansão importante: o domínio analítico de Snowflake e Databricks permanece valioso, mas a evolução dos agentes de IA exige uma capacidade adicional OLTP integrada. Com o PostgreSQL assumindo parte de um protagonismo técnico – graças a extensões para vetores, séries temporais, geoespacial e JSON – e com as aquisições de Neon e Crunchy Data, vemos um movimento claro rumo a arquiteturas que combinam OLTP e OLAP sem atrito.
A consolidação de Data Mesh, o desacoplamento de processamento e armazenamento, e a ascensão de bancos transacionais serverless preparam o terreno para uma nova classe de aplicações AI-Native, capazes de operar em tempo real, escalar horizontalmente e reduzir drasticamente a complexidade das pipelines.
O futuro pertence a quem construir essas fundações de forma integrada, eficiente e resiliente.
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