analítica em tempo real para aplicativos e agentes de IA
Couchbase Operational Insights
O Couchbase Analytics agora é o Couchbase Operational Insights: análises em tempo real sobre dados operacionais em tempo real, com os resultados sendo enviados diretamente para os aplicativos e agentes de inteligência artificial que atuam sobre eles.
Onde a análise tradicional falha
A maioria das análises é executada com base em uma cópia dos dados de ontem. Se você entregar essa resposta a um agente de inteligência artificial, ele tomará a ação errada, de forma confiável e em grande escala.
Estava quente à chegada
Cada salto na pipeline aumenta o atraso, portanto o tempo real se torna horas e as decisões são baseadas na cópia de ontem à noite.
Frágeis por design
Os pipelines ETL ficam quebrados quando um aplicativo adiciona um campo ou altera um documento, e alguém precisa corrigi-los manualmente.
Modo de uso único por padrão
As informações permanecem no armazém. Para recuperá-las nos aplicativos e nos agentes, é necessário um trabalho inverso de ETL ou um script.
Questões pesadas prejudicam a produção
Em vez disso, execute uma análise no banco de dados operacional e os clientes que utilizam seus aplicativos sentirão a desaceleração.
O que é o Couchbase Operational Insights?
Análises em tempo real integradas na Plataforma de Dados Operacionais para IA®. Analisa dados operacionais em tempo real e coloca a resposta onde os aplicativos e os agentes atuam.
Operational Insights reflete os dados operacionais à medida que eles se alteram. Os dados são recebidos a partir de Couchbase Capella e Couchbase Server, de MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL, MySQL, Oracle e SQL Server através do Kafka, e de arquivos JSON, Parquet, Avro, CSV e Delta Lake em armazenamento na nuvem. Não há cópia diária e não há pipeline para reconstrução quando o formato de um documento muda.
A análise é executada no próprio cluster, portanto consultas pesadas nunca prejudicam os aplicativos usados pelos seus clientes. A computação é dimensionada de forma independente do armazenamento, que é armazenado em armazenamento de objetos, para que você possa adicionar capacidade sem precisar mover dados. Por baixo, o JSON é armazenado coluna por coluna e as consultas são executadas em paralelo entre os nós, planejadas por um otimizador baseado em custo.
Uma visão de conjunto se paga quando algo é implementado com base nela. Escreva os resultados de qualquer consulta do SQL++ diretamente no banco de dados operacional que seus aplicativos e agentes já utilizam: pontuações de churn e fraude, segmentos de clientes, etiquetas de agrupamento, KPIs e ofertas de melhor desempenho. Não há ETL reverso nem transferência de responsabilidades, portanto a resposta está pronta na próxima leitura.
Para implantações autogestionadas, os registros de grupos são classificados por valor exato ou por significado com agrupamento semântico, construído com base em uma busca vetorial nativa. As avaliações de clusters, tickets ou solicitações são agrupadas em temas e agregadas na mesma consulta SQL. O suporte a vetores e o SQL permitem a busca exata para precisão e a busca aproximada para velocidade.
Estatísticas e benchmarks
~100×
menor latência de consultas analíticas em comparação com o MongoDB Atlas (CH2++ 2025)
22/22
As consultas CH2++ foram concluídas. O MongoDB Atlas ficou sem tempo em 8 das 22 realizadas.
Insights Operacionais para os Clientes
Resultados na produção
Como funciona
Um circuito fechado, de dados a decisões
Operational Insights aborda todos os passos entre uma mudança nos seus dados e a ação que um aplicativo ou um agente toma em relação a ela.
- Ingest
- Analisar
- Cluster
- Lei
Os dados são recebidos a partir do Couchbase, de outras bases de dados e de armazenamento em nuvem à medida que acontecem, sem necessidade de pipeline de ETL para criar ou supervisionar.
Capacidades da função Insights Operacionais
Ingerção de dados sem ETL
Streama dados de Couchbase, MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL, MySQL, Oracle e SQL Server via Kafka e lê arquivos no S3, GCS e Azure.
Consultar JSON aninhado diretamente no SQL++, juntando dados operacionais atuais com fontes históricas e externas em uma única consulta.
Capacidades da função Insights Operacionais
SQL em JSON
Integrações e agregações em JSON aninhado sem a necessidade de flattenamento. Em casos de autogestão, adicione lógica personalizada com UDFs Python e execute vários passos por solicitação.
Organize os dados por significado e campo com agrupamento semântico e busca vetorial, e então agregue-os na mesma consulta (gerenciada internamente).
Capacidades da função Insights Operacionais
Clustering semântico e busca vetorial
O recurso CLUSTER BY groups grava os registros por significado no SQL++. Executar busca vetorial exata (KNN) ou busca aproximada (ANN) no índice VTREE (gerenciado internamente).
Escrever os resultados diretamente na base de dados operacional, para que aplicativos e agentes atue com base nessas informações na próxima leitura.
Capacidades da função Insights Operacionais
Write-back em tempo real
Escreva os resultados de qualquer consulta do SQL++ no Couchbase Capella, no Couchbase Server ou em bancos de dados em nuvem. Sem ETL inverso.
- Fluxo de dados
- Indexação vetorial
ARQUITETURA
Como o Operational Insights funciona
Ingestão rápida
Fluxos em tempo real do Couchbase Capella e do Couchbase Server, feeds do Kafka do MongoDB, DynamoDB, PostgreSQL, MySQL, Oracle e SQL Server, além de arquivos no S3, GCS e Azure.
Velocidade e escala
Armazenamento por colunas, processamento paralelo e computação que se adapta de acordo com o tamanho do armazenamento, de modo que a análise nunca compete com os seus aplicativos pelos recursos.
Análise em tempo real
SQL++, busca vetorial e agrupamento semântico para aplicativos e agentes por meio de SDKs e da Data API, além de Tableau, Power BI e Superset via JDBC e ODBC.
Reenvio
Os resultados são gerados a partir do Couchbase Capella, do Couchbase Server ou de bancos de dados em nuvem, prontos para serem utilizados por aplicativos e agentes na próxima leitura.
Pesquisa por vetor
Como funcionam as consultas de pesquisa vetoriais
Armazenamento de vetores
As incorporações estão presentes nos documentos em formato JSON ao lado dos dados que descrevem, de modo que os vetores e os registros ficam no mesmo lugar.
Índice VTREE
Os grupos agrupam vetores semelhantes em grupos de folhas que podem ser explorados diretamente durante a busca. A quantização opcional SQ4 ou SQ8 compacta os vetores armazenados.
Pesquisa exata (KNN)
Compara a consulta com todos os vetores armazenados. Preciso, mas mais lento à medida que os dados crescem.
Pesquisa aproximada (ANN)
Utiliza o índice para restringir os resultados a possíveis correspondências primeiro. É muito mais rápido em escala, com configurações que conciliam a capacidade de recall com o custo. Os mesmos vetores são usados no agrupamento semântico.
DEPOIS DA CAPA
Desenvolvido para perguntas constantes e simultâneas
Os agentes de IA perguntam constantemente, muitas vezes de uma só vez. A agregação baseada em hashes calcula os valores de DISTINCT em uma única passagem. O armazenamento de planos de consulta reutiliza o plano mais adequado quando uma pergunta se repete. As estatísticas do otimizador amostradas ignoram as verificações de toda a tabela, portanto a coleta de estatísticas se adapta à sua base de dados.
Um produto, duas formas de o utilizar
TOTALMENTE GESTIONADO
No Couchbase Capella
Executar o Run Operational Insights como um serviço na AWS, no Google Cloud ou no Azure (em regiões selecionadas). Fale com clareza nas perguntas com o Capella iQ, desative os clusters quando necessário ou de acordo com um cronograma e pague apenas pelo armazenamento quando estiver desativado, deixando a Couchbase cuidar do backup, do monitoramento e dos alertas.
AUTOMAÇÃO
Onde você o executar
Implemente-o em ambiente local ou em sua própria conta da AWS, do Azure, do Google Cloud ou do OCI, em x86 ou ARM e com armazenamento de objetos compatível com o S3. Consulte tabelas do Apache Iceberg diretamente através de catálogos REST abertos e envie métricas prontas para o Prometheus aos instrumentos de monitoramento que você já utiliza.
FAQs sobre Insights Operacionais (antiga Analytics)
Obtenha respostas rápidas sobre análise em tempo real, ETL zero, escrita de dados, agentes de IA e opções de implantação.
O Couchbase Operational Insights é uma análise em tempo real integrada à plataforma Couchbase. Ele consulta dados operacionais em JSON em tempo real usando o SQL++ e retorna os resultados para que aplicativos e agentes de inteligência artificial possam utilizá-los.
Sim. Em outubro de 2026, o Couchbase Analytics passou a ser o Couchbase Operational Insights. O Capella Analytics e o Enterprise Analytics agora são o Operational Insights, totalmente gerenciados ou autogestionados.
A Capella Columnar foi renomeada para Capella Analytics em agosto de 2025, e a Capella Analytics se tornou a Couchbase Operational Insights em outubro de 2026. Trata-se do mesmo serviço, portanto os vídeos, documentos e posts do blog que dizem “Columnar” ou “Analytics” estão descrevendo a Operational Insights.
Não. Os dados são enviados continuamente da Couchbase, de outras bases de dados através do Kafka e de armazenamento de objetos na nuvem. O sistema está pronto para fazer consultas conforme as mudanças, sem necessidade de pipeline de ETL ou esquema pré-definido.
Não. Um armazém relata o que aconteceu em toda a empresa. O Operational Insights analisa o que está acontecendo agora e envia a resposta de volta para o aplicativo. Muitas equipes utilizam ambos, cada um para sua função específica.
Os resultados escritos de volta ao banco de dados operacional tornam-se um contexto vivo que os agentes acessam através do Couchbase MCP Server. O agrupamento semântico e a busca vetorial são executados no SQL++.
Sim. Executar o serviço de forma autônoma em sua própria infraestrutura, no seu próprio cloud, ou totalmente gerenciado no Couchbase Capella, com o mesmo motor e o SQL++. O Apache Iceberg é autônomo; o Capella iQ é totalmente gerenciado apenas.
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