Die größte Hürde beim Sprung von KI-Piloten in den Produktivbetrieb sei nicht das Modell, sondern die Datenschicht darunter. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit seiner AI Data Plane will Couchbase genau dieses Fundament für agentische Anwendungen liefern. Erstmals steht die Plattform auch für selbst verwaltete Installationen bereit.
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Die größte Hürde beim Sprung von KI-Piloten in den Produktivbetrieb sei nicht das Modell, sondern die Datenschicht darunter. Mit der allgemeinen Verfügbarkeit seiner AI Data Plane will Couchbase genau dieses Fundament für agentische Anwendungen liefern. Erstmals steht die Plattform auch für selbst verwaltete Installationen bereit.
Die AI Data Plane bündelt nach Darstellung von Couchbase mehrere Dienste auf einer KI-nativen Datenplattform, darunter MCP-Server, Agent Memory und Agent Catalog. Sie läuft sowohl in der selbst verwalteten Enterprise-Variante als auch im Managed-Service Capella. (Bild: Couchbase)
Couchbase hat die allgemeine Verfügbarkeit seiner AI Data Plane bekannt gegeben, einer einheitlichen Datenschicht für KI-Agenten im Unternehmen. Nach Angaben des Herstellers bündelt sie persistente Speicherfunktionen für Agenten, Kontextabruf in Echtzeit und konsistenten Datenzugriff von der Cloud bis an die Edge. Neu ist vor allem, dass die Plattform nun nicht mehr ausschließlich über den Managed-Service Capella läuft, sondern auch in selbst verwalteten Couchbase-Enterprise-Umgebungen.
Die AI Data Plane setze sich aus drei Bausteinen zusammen.
Technisch baut die Plattform nach Darstellung des Anbieters auf Couchbases verteilter Multi-Model-Architektur auf, die JSON-Dokumente, Key-Value, SQL für JSON-Abfragen, Volltext- und Vektorsuche in einem System vereint. Couchbase verweist auf eine speicherorientierte Architektur mit Latenzen im Submillisekundenbereich und Vektorsuche im Milliardenmaßstab. Belastbare, unabhängig geprüfte Leistungszahlen für agentische Lasten nennt die Mitteilung nicht.
Parallel kündigt Couchbase Enterprise Analytics 2.2 an. Kernstück ist eine Föderation für Apache-Iceberg-Tabellen, mit der sich Lakehouse-Daten ohne ETL-Strecke oder Duplizierung abfragen lassen sollen. Ein Adapter für Trino-basierte Engines wie AWS Athena, Amazon EMR, Google Dataproc und Starburst ist für das dritte Quartal angekündigt, steht also noch aus. Hinzu kommen ein neues Rust-SDK, Change Data Capture für Oracle und SQL Server sowie eine Provider-Auswahl für den Abfrageassistenten Capella iQ zwischen AWS Bedrock und OpenAI.
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