{"id":7794,"date":"2025-10-21T06:00:01","date_gmt":"2025-10-21T13:00:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/\/press-releases\/couchbase-8-0-delivers-unified-data-platform-for-high-performance-ai-applications-at-scale\/"},"modified":"2025-10-21T06:00:01","modified_gmt":"2025-10-21T13:00:01","slug":"couchbase-8-0-delivers-unified-data-platform-for-high-performance-ai-applications-at-scale","status":"publish","type":"press-releases","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/de\/press-releases\/couchbase-8-0-delivers-unified-data-platform-for-high-performance-ai-applications-at-scale\/","title":{"rendered":"Couchbase 8.0 bietet eine einheitliche Datenplattform f\u00fcr hochleistungsf\u00e4hige KI-Anwendungen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><i><span>Unabh\u00e4ngige Benchmarks beweisen: Couchbase's bahnbrechende Vektortechnologie liefert Leistung im Milliardenbereich mit hoher Abrufgenauigkeit und Millisekunden-Latenz<\/span><\/i><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><i><span>Verbessert die Sicherheit f\u00fcr Unternehmen und beschleunigt die Produktivit\u00e4t von Entwicklern aller Qualifikationsniveaus<\/span><\/i><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><b>SAN JOSE, Kalifornien - 21. Oktober 2025. <\/b><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/de\/\">Couchbase, Inc.<\/a>, die Entwicklerdatenplattform f\u00fcr wichtige Anwendungen in unserer KI-Welt, gab heute bekannt <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/de\/products\/releases\/\">Couchbase 8.0<\/a>, Couchbase 8.0 bietet Unternehmen, die KI-Anwendungen und agentenbasierte Systeme entwickeln, eine durchg\u00e4ngige Unterst\u00fctzung f\u00fcr den Lebenszyklus von KI-Daten. Mit der Einf\u00fchrung von drei verschiedenen Vektor-Indizierungs- und Retrieval-Funktionen, die eine Vielzahl von unterschiedlichen Vektor-Workloads unterst\u00fctzen, bietet Couchbase 8.0 eine skalierbare, hochleistungsf\u00e4hige, KI-f\u00e4hige Datenplattform f\u00fcr die Entwicklung kontextbezogener Echtzeit-KI-Anwendungen. Couchbase 8.0 ist f\u00fcr selbstverwaltete und Capella-basierte Implementierungen verf\u00fcgbar und unterst\u00fctzt Vektorsuche im Milliardenbereich mit einer Latenzzeit von Millisekunden und einer einstellbaren Abrufgenauigkeit bei niedrigen Gesamtbetriebskosten f\u00fcr On-Premises-, Cloud- und Edge-Implementierungen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cDie Skalierung von KI erfordert eine Datenbankplattform f\u00fcr Entwickler, die auf Geschwindigkeit, Durchsatz und Zuverl\u00e4ssigkeit ausgelegt ist. Mit der Unterst\u00fctzung f\u00fcr unser Hyperscale Vector Indexing (HVI) und durchg\u00e4ngige RAG-Workflows hebt sich Couchbase von anderen Angeboten auf dem Markt ab, indem es flexiblere und umfassendere Optionen f\u00fcr die Vektorsuche bietet\u201d, sagt Matt McDonough, SVP of Product bei Couchbase. \u201cIndem wir den gesamten Lebenszyklus von KI-Daten verwalten - von der Beschaffung und Vektorisierung \u00fcber die LLM-Einbindung bis hin zur Validierung und Drift-Erkennung - helfen wir unseren Kunden, vertrauensw\u00fcrdige agentenbasierte Systeme zu erstellen und gleichzeitig die Latenzzeit zu reduzieren, die Recall-Genauigkeit zu erh\u00f6hen und die Gesamtbetriebskosten zu senken.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Leistungsvorteil von Couchbase wurde in einem unabh\u00e4ngigen, milliardenschweren <a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/rs\/302-GJY-034\/images\/COU_1372%20-%208.0%20Benchmarks%20for%20Hyperscale%20Vector%20Search%20-%20WP.pdf\">Vektor-Benchmark<\/a> von dem Unternehmen in Auftrag gegebenen Tests. Das abstimmbare HVI der Plattform lieferte bis zu 19.057 Abfragen pro Sekunde (QPS) mit einer Latenz von 28 Millisekunden bei einer Abrufgenauigkeit von 66%, um die Leistung zu unterstreichen. Der Herausforderer, ein f\u00fchrendes Unternehmen im Magic Quadrant f\u00fcr Cloud-Datenbankmanagementsysteme von Gartner, erreichte 6 QPS bei 57% Abrufgenauigkeit. Und wenn HVI auf Genauigkeit getrimmt wird, indem die Scaneigenschaften verbessert werden, liefert es \u00fcber 700 QPS und erreicht eine Abrufgenauigkeit von 93% bei Reaktionszeiten von unter einer Sekunde. Im Vergleich zu seinem Konkurrenten ist der Geschwindigkeitstest mehr als 3.100 Mal schneller und der Genauigkeitstest leistet 350 Mal mehr Arbeit. Die Kombination aus Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Genauigkeit von Couchbase erm\u00f6glicht es Unternehmen, massive Vektor-Workloads zu bew\u00e4ltigen, ohne die Infrastrukturkosten in die H\u00f6he zu treiben oder Qualit\u00e4tseinbu\u00dfen hinnehmen zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cDie neuen Vektorsuchfunktionen von Couchbase ver\u00e4ndern die Art und Weise, wie wir kontextabh\u00e4ngige Videoerkennung f\u00fcr Unternehmen bereitstellen. Wir nutzen bereits SQL++ und die Volltextsuche, um Metadaten \u00fcber Hunderttausende von durch Mitarbeiter erstellte Videos abzufragen, und die zus\u00e4tzlichen Vektorsuchfunktionen heben dies auf die n\u00e4chste Stufe\u201d, sagt Ian Merrington, CTO bei Seenit. \u201cUnsere Kunden k\u00f6nnen relevante Inhalte auf der Grundlage von Bedeutung und Kontext finden, nicht nur anhand exakter Schl\u00fcsselw\u00f6rter. Als Capella-Kunde freuen wir uns auf Couchbase 8.0 und die Skalierbarkeit und TCO-Vorteile, die es zur idealen L\u00f6sung f\u00fcr unsere KI-gest\u00fctzte Videoplattform machen.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cDer gr\u00f6\u00dfte Beschleuniger f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI in Unternehmen ist die Vereinfachung des zugrunde liegenden Datenstapels\u201d, sagt Saurabh Jha, SVP und Global Head of Data and Analytics bei Tech Mahindra. \u201cDie Einf\u00fchrung von Couchbase 8.0 ist ein entscheidender Meilenstein, der die Kluft zwischen operativen Daten und den f\u00fcr moderne KI notwendigen Vektorfunktionen \u00fcberwindet. F\u00fcr unsere Teams bei Tech Mahindra bedeutet dies schnellere Entwicklungszyklen, geringere architektonische Komplexit\u00e4t und einen direkten Weg zur Bereitstellung von hochleistungsf\u00e4higen RAG- und agentenbasierten KI-L\u00f6sungen f\u00fcr unsere Kunden.\u2019<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Optimierte Vektorindizierungsoptionen f\u00fcr Geschwindigkeit, Skalierung und Genauigkeit<\/h6>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teams, die KI-Anwendungen und agentenbasierte Systeme entwickeln, stehen vor gro\u00dfen Herausforderungen bei der Verwaltung von KI-generierten Daten. Im Couchbase FY 2026 <a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/rs\/302-GJY-034\/images\/Couchbase_CIO%20Survey%20Report%202026_FINAL.pdf?version=0\">CIO AI Umfrage<\/a>, 28% der CIOs nennen Schwierigkeiten bei der Verwaltung oder dem Zugriff auf die erforderlichen Daten als einen Hauptfaktor, der KI-Projekte behindert, und nur 16% verf\u00fcgen \u00fcber eine Vektordatenbank, die hochdimensionale Vektordaten effizient speichern, verwalten und indizieren kann.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Couchbase 8.0 bietet die umfassende L\u00f6sung, die Unternehmen ben\u00f6tigen, durch seinen neuartigen dreiteiligen Indexierungsansatz f\u00fcr Vektoreinbettung, Indexierung, Speicherung und Zugriff. Couchbase wurde entwickelt, um verschiedene Szenarien der Vektorabfrage zu unterst\u00fctzen, von solchen, die einen sehr breiten vektorbasierten Kontext ben\u00f6tigen, bis hin zu solchen, die Prompt-Variablen auf einer granulareren Basis kontrollieren oder anpassen k\u00f6nnen. Diese Anwendungen erfordern eine Hochgeschwindigkeits-Vektorindizierung, massive Vektorindexkapazit\u00e4ten und Vektorabrufzeiten im Millisekundenbereich, um effiziente und kosteng\u00fcnstige Agentensysteme zu erm\u00f6glichen, die so schnell reagieren, wie Menschen es erwarten. Die Plattform unterst\u00fctzt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Hyperscale-Vektor-Index<\/strong> die \u00fcber eine Milliarde Vektorindexdatens\u00e4tze hinaus skaliert, ohne die Reaktionsf\u00e4higkeit oder Leistung zu beeintr\u00e4chtigen. Aufbauend auf dem <a href=\"https:\/\/proceedings.neurips.cc\/paper_files\/paper\/2019\/file\/09853c7fb1d3f8ee67a61b6bf4a7f8e6-Paper.pdf\">Diskann<\/a> Dieser Ansatz bietet die Flexibilit\u00e4t, \u00fcber partitionierte Festplatten hinweg zu arbeiten, um eine verteilte Verarbeitung und Skalierung zu erm\u00f6glichen, und bei kleineren Datens\u00e4tzen speicherintern zu arbeiten.<\/li>\n\n\n<li><strong>Zusammengesetzter Vektorindex<\/strong> der vorgefilterte Abfragen unterst\u00fctzt, die helfen, die gesuchten Vektoren zu finden. Zusammengesetzte Vektorindizes k\u00f6nnen \u00e4hnlich wie andere globale sekund\u00e4re Indizes in Couchbase gespeichert und partitioniert werden, was eine effiziente Suche nach Vektoren f\u00fcr bestimmte Anwendungsf\u00e4lle erm\u00f6glicht.<\/li>\n\n\n<li><strong>Vektorindex suchen<\/strong> die Abfragen f\u00fcr Vektoren \u00fcber den Suchdienst erm\u00f6glicht und hybride Suchen unterst\u00fctzt, die Vektoren, lexikalische Suche und strukturierte Abfragekriterien in einer einzigen SQL++-Anfrage enthalten. Diese F\u00e4higkeit erm\u00f6glicht ausgekl\u00fcgelte Suchszenarien, die mehrere Datentypen und Abfragemuster kombinieren.<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Entwickler k\u00f6nnen jetzt eine bessere Leistung, Genauigkeit, Speichernutzung und Kosteneinsparungen durch flexible, anwendungsbezogene Auswahlm\u00f6glichkeiten f\u00fcr Vektorindizes erzielen. Diese seltene Wahlm\u00f6glichkeit erm\u00f6glicht es Unternehmen, kontextdefinierte Vektoren einzusetzen, die f\u00fcr ihre spezifischen Anwendungsanforderungen optimiert sind, unabh\u00e4ngig davon, ob sie f\u00fcr die Abfragekomplexit\u00e4t, das Vektorvolumen oder die Genauigkeit optimiert werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Verbesserte Sicherheit und Compliance sch\u00fctzen unternehmenskritische KI-Anwendungen<\/h6>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">K\u00fcrzlich von Couchbase gesammelte Daten zeigen, dass <a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/rs\/302-GJY-034\/images\/Couchbase_CIO%20Survey%20Report%202026_FINAL.pdf?version=0\">mehr als ein Drittel der CIOs<\/a> \u00e4u\u00dferten ein mangelndes Vertrauen in die Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen, die KI-Projekte gest\u00f6rt haben. Mit Couchbase 8.0 profitieren Unternehmen von Sicherheits- und Compliance-Funktionen auf Enterprise-Niveau.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die neue, sofort einsatzbereite Unterst\u00fctzung der nativen Data-at-Rest-Verschl\u00fcsselung (DARE) bietet integrierte Sicherheit, die auf der Festplatte gespeicherte Daten automatisch verschl\u00fcsselt und beim Zugriff entschl\u00fcsselt, um sensible Daten vor unbefugten Benutzern zu sch\u00fctzen. Die Unterst\u00fctzung f\u00fcr das Key Management Interoperability Protocol (KMIP) erm\u00f6glicht eine nahtlose, plattform\u00fcbergreifende Verwaltung von Verschl\u00fcsselungsschl\u00fcsseln, um die Datensicherheit weiter zu erh\u00f6hen und den Betrieb zu vereinfachen. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/de\/products\/xdcr\/\">Rechenzentrums\u00fcbergreifende Replikation (XDCR)<\/a> bietet eine bidirektionale Aktiv-Aktiv-Konflikterkennung, die jetzt auch f\u00fcr mobile Buckets gilt. Dadurch k\u00f6nnen mobile Clients mit dem n\u00e4chstgelegenen Cluster synchronisiert werden, um Zuverl\u00e4ssigkeit, Skalierbarkeit und Leistung zu verbessern. Sie sch\u00fctzt vor dem Ausfall von Rechenzentren und stellt sicher, dass nicht sensible Daten zwischen den Regionen repliziert und gesch\u00fctzte Daten lokal gespeichert werden. Dies erleichtert global verteilten Unternehmen die Einhaltung regionaler Daten-Compliance-Vorschriften und unterst\u00fctzt gleichzeitig die mobile Nutzung. <\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die neuen intelligenten Auto-Failover-Funktionen stellen sicher, dass der Betrieb auch bei Systemunterbrechungen, z. B. bei Erreichen der Festplattenkapazit\u00e4t oder dem Verschwinden ephemerer (transienter) Buckets, aufrechterhalten wird. <\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Verbesserte Erfahrung steigert die Produktivit\u00e4t der Entwickler<\/h6>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Couchbase 8.0 verbessert die Produktivit\u00e4t von Entwicklern durch optimierte Erfahrungen und Unterst\u00fctzung f\u00fcr KI-Anwendungsf\u00e4lle. Die Plattform erm\u00f6glicht es Entwicklern, die mit SQL++ nicht vertraut sind, Daten in nat\u00fcrlicher Sprache abzufragen, und f\u00fcgt ein Abfrage-Workload-Repository f\u00fcr Abfragestatistiken im Zeitverlauf hinzu, um die Fehlerbehebung zu erleichtern. Die Suchmaschine f\u00fcgt benutzerdefinierte Synonyme f\u00fcr relevantere Ergebnisse hinzu.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">F\u00fcr DevOps wird Couchbase effizienter und reagiert besser auf Ausf\u00e4lle<\/h6>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die neue Version verringert die Komplexit\u00e4t des Betriebs und minimiert den Aufwand f\u00fcr die Fehlerbehebung und das Infrastrukturmanagement. Sie befasst sich sowohl mit der Laufzeit-Performance als auch mit der laufenden Datenverwaltung, die mit dem Aufbau agentenbasierter Systeme in gro\u00dfem Ma\u00dfstab verbunden ist.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Unterst\u00fctzende Zitate<\/h6>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cViele der heutigen integrierten Vektordatenbanken verfolgen einen allgemeinen Ansatz f\u00fcr die Indizierung und das Retrieval, aber KI-Anwendungen haben oft unterschiedliche Anforderungen an Leistung und Genauigkeit\u201d, sagt Devin Pratt, Research Director bei IDC. \u201cL\u00f6sungen wie Couchbase zeigen, wie Entwickler mit mehreren Indexierungsoptionen die Vektorsuche auf ihre spezifischen Anwendungsf\u00e4lle abstimmen k\u00f6nnen, sei es durch Optimierung der Skalierung, die Kombination hybrider Suchmethoden oder die Anwendung vorgefilterter Abfragen, was mehr Flexibilit\u00e4t als viele andere Systeme bietet.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cDie technischen H\u00fcrden f\u00fcr die Entwicklung von KI-Anwendungen sind nach wie vor hoch. Viele Entwickler haben Schwierigkeiten, sich in komplexen Datenbankarchitekturen und speziellen Abfragesprachen zurechtzufinden, die f\u00fcr Vektoroperationen erforderlich sind. Diese Qualifikationsl\u00fccke wird zu einem Engpass f\u00fcr Unternehmen, die ihre KI-Initiativen \u00fcber Pilotprojekte hinaus skalieren wollen\u201d, sagt Kate Holterhoff, Senior Industry Analyst bei RedMonk. \u201cCouchbase hat die Abfrage in nat\u00fcrlicher Sprache und das Vektormanagement eingef\u00fchrt, um die KI-Entwicklung zu demokratisieren und zu vereinfachen, indem diese leistungsstarken Funktionen mehr Entwicklern zug\u00e4nglich gemacht werden, insbesondere solchen, die \u00fcber keine tiefgreifenden Datenbankkenntnisse verf\u00fcgen.\u201d<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cDie Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Speicherung und Indizierung von Vektoren ist f\u00fcr Anbieter von Datenplattformen zu einer entscheidenden F\u00e4higkeit geworden, die die Entwicklung von Anwendungen mit generativer KI erm\u00f6glicht\u201d, sagt Matt Aslett, Director of Research, Analytics and Data bei ISG Software Research. \u201cDie Unterst\u00fctzung von Couchbase f\u00fcr mehrere Vektor-Indizierungs- und Retrieval-Ans\u00e4tze bietet eine Differenzierung, die es Entwicklern erm\u00f6glicht, den Ansatz zu w\u00e4hlen, der am besten zu den Anforderungen der jeweiligen Anwendung passt.\u201d<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Verf\u00fcgbarkeit<\/h6>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Couchbase ist eine Mehrzweckdatenbank, die in einzigartiger Weise operative, analytische, KI- und mobile Anwendungsdaten in einer einzigen Plattform unterst\u00fctzt, die vor Ort, in Kubernetes, als DBaaS und auf mobilen und IT-Systemen gleichzeitig eingesetzt werden kann, was die Entwicklung einfacher und kosteng\u00fcnstiger macht.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Couchbase 8.0 ist jetzt allgemein verf\u00fcgbar. Testen Sie es noch heute und vereinfachen Sie die Entwicklung von KI-Anwendungen und agentenbasierten Systemen unter <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/de\/\">www.couchbase.com<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading\">Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/h6>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie Couchbase 8.0 Unternehmen in die Lage versetzt, KI-Anwendungen und agentenbasierte Systeme zu entwickeln, <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/de\/blog\/couchbase-8-hyperscale-ai\/\">diesen Blog lesen<\/a>.<\/li>\n\n\n<li>Um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie Couchbase Kunden hilft, ihre wichtigsten KI-Herausforderungen zu meistern, klicken Sie auf <a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/de\/use-cases\/artificial-intelligence\/\">hier<\/a>.<\/li>\n\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Independent Benchmarks Prove Couchbase\u2019s Breakthrough Vector Technology Delivers Billion-Scale Performance with High Recall Accuracy and 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