AI・MLデータ基盤
ベクトルストアはセマンティック検索を担います。PhoenixAI はそれ以外のすべて — リアルタイムに更新されるデータに対する構造化分析、集計、フィルタリング、結合を担います。両者は連携して機能し、どちらも他方を置き換えるものではありません。
<1秒
AIエージェント向けクエリレイテンシ
構造化分析クエリの p99
<5秒
データ鮮度
ストリーミング取り込み
10K+
QPS
エージェントワークロード
課題
リアルタイムデータがないと破綻するもの
PhoenixAI なら
機能
ベクトルストアやデータウェアハウスにはできない、PhoenixAI ならではの価値。
AIエージェントは標準 SQL または REST で PhoenixAI にクエリします。レスポンスはライブデータに対してサブセカンド — 1時間前のバッチ結果ではありません。
5秒未満の鮮度で ML特徴量を提供。生のイベントストリームを、特徴量計算用の別パイプラインなしでリアルタイムに特徴量ベクトルへ集計します。
構造化分析クエリをベクトル検索パイプラインと組み合わせます。LLM にコンテキストを渡す前に、SQL で新しさ、ユーザーセグメント、ビジネスルールによりフィルタリングできます。
数千のエージェントが同時にクエリ。PhoenixAI は高い同時実行性のもとでも一貫したレイテンシを維持します — AIワークロードが生み出すアクセスパターンのために設計されています。
PhoenixAI は、最新の AI基盤におけるストリーミング、オーケストレーション、モデルサービングの各ツールと統合します。
ストリーミングデータソース
統合
MLプラットフォーム
本番環境で
“Demandbase AI は、従来の ClickHouse ベースのアーキテクチャでは想定していなかった、予測不能な LLM 生成 SQL をもたらしました。PhoenixAI は、Apache Iceberg テーブル上で直接、エージェントワークロード向けの高速で分離されたウェアハウスを提供し、オプティマイザが新規の結合を自動的に処理します。今やエージェントは数千テナントにまたがるペタバイト規模の正規化データをクエリしつつ、カスタマーフェイシングのダッシュボードは秒単位の SLA を維持しています。”
Ryan Nowacoski
Demandbase データプラットフォーム担当 シニアエンジニアリングマネージャー
ペタバイト
エージェントワークロード