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Supabase introduces a Docker-free local runtime; Compute enters private alphaMachine translation

Supabase 推出免 Docker 本地运行环境,Compute 进入私有测试

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AI-assisted summary

Supabase has introduced an alpha runtime for running locally without Docker and declarative database schemas that agents can inspect and edit in Git. Supabase Compute is in private alpha and is intended to run application workloads alongside the database.

Article · AI translation

我第一次见到 Paul Copplestone 和 Ant Wilson 是在新加坡,当时他们刚以 YC S20 最炙手可热的初创公司身份完成 YC 项目。6 年后,我们终于请他们上了播客!这是他们第一次一起参加播客;此前,他们已将一家开源、完全远程办公的公司从零发展到估值 100 亿美元。

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标题是一个我自己想弄明白的问题:为什么智能体喜欢 Supabase?托管数据库有很多。Postgres 托管服务的竞争也很激烈。被模型熟悉有助于产品传播,但这并不能解释要让一个生成的应用真正运行起来所需的全部工作。然而,当我运行自己的前沿 AEO 追踪器时,从 Astra 到 Fable 再到 Muse,每个前沿模型在应用后端的首选上几乎都选择了 Supabase(在托管数据库方面,Supabase 也在候选之列)。

在 Select 上,Supabase 将其发布内容分为 Build、Operate 和 Scale 三类。

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令我印象深刻的功能出人意料地实用:无需 Docker 即可启动本地后端、在 Git 中保存目标数据库模式,以及在数据库旁运行计算任务。每一项都省去了开发者多年来一直在做的一部分工作。智能体让这些阻力更难被忽视。

观看完整对话,包括我的开场评论 →

给智能体一个它能读取的后端

我最喜欢的开发者工具发布消息会让我想:我今天当然就想用这个。无需 Docker 即可在本地运行 Supabase 的新版 alpha 运行时就是其中之一。我用的是 Colima,而不是 Docker Desktop;即便如此,在获得一个可用数据库的过程中少依赖一个组件,仍然令人欢迎。本地环境设置只占人类开发者一周工作的一小部分;但一个反复创建和测试环境的智能体会一遍又一遍地遇到它。

声明式模式是更大的想法。熟悉的 SQL 工作流程会不断累积历史:创建模式,然后迁移、迁移、再迁移。声明式表示则在文件中描述你想要的状态,让智能体能像查看和编辑应用代码一样查看和编辑这些文件。

在评论中,我把这比作数据库的 Terraform 时刻。把目标状态放进 Git,智能体就能读取它、修改它、为它创建分支,并将其作为代码仓库的一部分来开展工作。人类也能获得同样的好处:无需重建后端的全部历史,就更容易理解它。

这是我最喜欢这种面向智能体的方向的一点。这些改进本来就是我作为开发者想要的。让它们对智能体也有用,给了团队另一个把事情做完的理由。

计算能力值得多说几句

我认为,目前处于私有 alpha 阶段的 Supabase Compute,可能没有得到足够重视。应用既需要存储结果的地方,也需要执行工作的地方。有了数据库之后,你仍需要一个地方运行那些对文档进行分块、生成嵌入向量或执行其他耗时较长任务的进程。

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Paul 和 Ant 讨论了在数据库附近运行容器。这填补了从启动应用到运营应用之间的一处缺口:需要配置、连接并向智能体解释的独立服务更少了。边缘函数仍然有用,但无法覆盖所有工作负载。

运营方面也很重要。日志、检查、连接和上下文能帮助智能体理解自己正在更改什么。能够执行 SQL 的模型仍需知道数据库中有什么、应用如何使用它,以及出错时发生了什么。Supabase 的 Operate 系列发布内容值得与新的构建方式放在一起阅读。

从原型到 PB 级规模

创始人表示,Supabase 每月推出约 500 万个数据库。他们正在思考,如果智能体将这一数字推向数十亿个应用,会发生什么。与此同时,现有客户的工作负载也在增长,规模越来越大。为更多小型数据库提供服务,与支持某个客户规模日益扩大的数据库,是两种不同的工程问题。

这有助于解释 Scale 系列公告为何涵盖如此广泛:OrioleDB、Multigres,以及对 Turso 的收购。对话深入探讨了“从原型到 PB 级”这一新定位背后的工作,包括 Postgres 的可靠性,以及纵向扩容和横向扩展所涉及的取舍。

Paul 和 Ant 的一个观察,对开发者工具的构建者尤其有意思:他们表示,随着 AI 驱动的使用量增长,用户激活率和转化率都有所提高。他们的解释是,智能体可以在一个流程中带着用户从注册走到完成可运行的配置。用户不必在看到应用运行之前,先弄清每一个配置步骤。

我们还谈到了帮助 Supabase 成长的网络梗和社区、开源软件的采用与企业销售,以及智能体是否会趋向相同的应用模式。但我也希望这一期节目能展现两位创始人之间的默契。这是一个听 Paul 和 Ant 一起梳理产品思路的机会,也能让人看到,一个能被智能体用起来显得轻而易举的后端,背后有多少工作。

节目注释

Supabase Compute——在数据库旁运行工作负载。

Multigres——该团队实现 Postgres 高可用性的方法,目前处于非公开 Alpha 测试阶段。

Supabase 收购 Turso——其横向扩展目标背后的数据库架构。

Supabase Select——本次对话中讨论的活动。

章节

0:00 欢迎收听,以及智能体为何喜爱 Supabase

5:23 Paul Copplestone 和 Ant Wilson

6:39 在数据库旁运行计算任务

8:05 OrioleDB 和 Multigres

12:50 纵向扩容、横向扩展与 Turso

17:53 开发者营销与网络梗

23:15 发布与迁移

31:03 向量、增长与 AI 推荐

41:43 产品驱动的销售与企业业务增长

49:38 实时迁移与分析

58:43 适合智能体的本地开发

1:06:43 社区与公司工作流程

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