アプリケーション開発時間をわずか数日に短縮

Apache IcebergとAmazon S3テーブルを基盤とするSupabase Analytics Bucketsは、分析アプリケーションをサポートします。一方、Supabase Vector Bucketsは、セマンティック検索やパーソナライゼーションといったAI機能を強化するための専用ストレージを提供します。Supabase ETLは、Postgresデータベースから分析ツールへのデータ転送をワンクリックで自動化し、数ヶ月に及ぶプログラミング時間を最小限に抑えます。

Supabase は AWS サービスをベースとして、これまでに 1,000 万を超えるデータベースを導入しており、スタートアップ企業に選ばれるプラットフォームとなっています。Y Combinator のプログラムの 60% 以上が Supabase 上に構築されています。

これらのツールは、開発者が企業とユーザーの両方に必要とされるアプリケーションを開発するのに役立ちます。お客様は、プロトタイプから本番環境までアプリケーションをシームレスに拡張し、成長を遅らせるコストと複雑な再構築をすることなく、数百万人のユーザーにサービスを提供できます。

Supabaseは、AIコードジェネレータが完成したアプリケーションを作成するために必要な、舞台裏のあらゆる作業を担います。世界で最も人気のあるデータベースの一つであるPostgreSQLが、唯一の管理者兼コントローラーとして機能します。現在、世界中で500万人の開発者にサービスを提供しており、AWS上で稼働するこのプラットフォームは、「コーディングバイブ」を実現する上で重要な役割を果たしています。開発者はクリエイティブな作業の流れを維持し、AIエンジンはアプリケーションの本番環境への準備という複雑なタスクを処理できます。

現在、Supabase は、アジアパシフィック(シンガポール)、アジアパシフィック (東京)、アジアパシフィック (シドニー)、欧州 (ロンドン)、米国西部 (北カリフォルニア) を含む 17 の AWS リージョンで運用されており、開発者が顧客に近い場所にデータベースを作成して対応を迅速化できるように支援しています。

発表された主なサービスは次のとおりです。Supabase ETLは、Postgresから統合データレイヤーへデータを自動的に移動し、分析機能とAI機能の両方を同時にサポートします。ETLはワンクリックでデータをSupabase Analytics BucketsとSupabase Vector Bucketsの両方にコピーし、ダッシュボードやAIアプリケーション向けにクリーンで整理されたデータソースを作成します。

Supabase Analytics BucketsはAmazon S3テーブル上のApache Iceberg形式をサポートしており、分析データはAmazonおよびサードパーティサービスで直接読み込める形式で保存されます。ダッシュボードやレポートを実行する場合、Supabase ETLはユーザーのプライマリPostgresからAnalytics Bucketにデータをコピーします。これにより、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon EMR、またはAmazon QuickSightから、使用中のデータベースにアップロードすることなくデータをクエリできます。

Supabase Vector Bucketsを使用すると、大規模なベクターデータセットをPostgresデータベースではなくAmazon S3に保存できます。これは、セマンティック検索やサジェスト機能といった機能において特に重要です。

ランアン

出典: https://doanhnghiepvn.vn/kinh-te/kinh-doanh/rut-ngan-thoi-gian-phat-trien-ung-dung-chi-con-vai-ngay/20251208080909227