AI项目从概念验证或原型阶段迈向生产部署，一直是常见的绊脚石，数据库服务提供商pgEdge正致力于帮助企业跨越这一障碍。
AI应用通常从开发者选择Postgres开始，因为它既能处理应用的运营数据，又支持向量搜索等AI相关能力，让开发者无需在技术栈中额外引入专用向量数据库，就能构建出原型。
然而，当原型逐渐成熟、企业希望将其规模化运行时，最初用于实验的Postgres配置往往难以满足企业在安全性、高可用性、地理分布、数据主权或部署控制方面的要求。
在这种情况下，开发者不得不重新搭建应用底层的基础设施，即便应用本身已经准备就绪可以上线，原型到生产的迁移也变成了一项独立的架构改造工程。
数据库服务提供商pgEdge希望通过新推出的Postgres云平台Starfleet，帮助开发者避免这一艰难的过渡。该平台使开发者能够在Postgres上构建AI应用，并将其直接带入生产环境，而无需重新搭建底层数据库基础设施。
该公司表示，开发者可以在构建原型阶段使用pgEdge的云服务，之后将同一套Postgres平台迁移到自己的云端或本地基础设施，包括物理隔离（air-gapped）环境。
Starfleet还将pgEdge的分布式Postgres数据库与智能体AI能力打包在一起，例如用于连接编码智能体和RAG服务器的MCP服务器，使开发者能够构建智能体应用，并实现从单个Postgres实例到多区域集群的平滑扩展，从而保障高可用性和零停机时间。
分析师认为，Starfleet解决了一个真实存在的企业难题，尤其是在智能体应用的规模化扩展方面。
Moor Strategy and Insights首席分析师迈克尔·利昂表示：“原型到生产的鸿沟是真实存在的，也是当今AI项目最常卡壳的环节之一。企业用户使用AI编码工具在托管的Postgres上构建应用，但这些应用送到IT部门手中时，往往缺乏高可用性、合规控制或本地部署选项。于是IT部门要么直接砍掉这个应用，要么用另一套数据库重建它，要么就得接受相应的安全风险。”
他指出，相比之下，Starfleet灵活的部署选项让IT团队无需更换底层Postgres平台，就能将这些应用引入企业环境，从而帮助他们更快地将应用推向生产，并更迅速地实现规模化。
HFS Research执行研究主管阿希什·查图尔维迪认为，减少应用重写的需求，还能帮助首席信息官（CIO）应对影子IT方面的担忧。
查图尔维迪表示：“目前企业团队往往不等IT部门批准就自行构建应用，CIO要么事后去追踪这些应用，要么提前提供一个从一开始就符合安全标准的平台，为由业务人员自行构建的AI应用打造一个受认可的归宿，借助Starfleet在所有环境中统一Postgres标准。”
这种标准化同样有助于CIO应对在满足数据主权要求的同时迁移工作负载所面临的挑战。
查图尔维迪指出，由于Starfleet既可以运行在pgEdge的云端，也可以运行在客户自己的云端，或是物理隔离环境中，这使企业能够在不同环境之间迁移工作负载，以满足监管要求，而无需切换到另一套数据库平台。
他表示，这对于政府、国防和金融服务类机构尤为重要，因为在这些领域，敏感的工作负载在以往往往需要为受限环境单独配置一套数据库技术栈。
对开发者而言，这同样带来了好处。利昂表示：“对开发者来说，最大的好处就是不必为了上生产环境而重写应用。”
查图尔维迪表示，综合来看，这些优势可能让Starfleet对那些正在为企业场景构建AI应用的团队更具吸引力，尤其是在受监管行业中，主要原因在于Starfleet通过其MCP服务器解决了开发者在使用现代编码工具时的顾虑，并提供了无需重写即可将应用推向生产的灵活性。
不过，他也补充说，Starfleet可能会在“规模和知名度”方面面临来自Neon和Crunchy Data等竞争对手的挑战，因为这两家公司背后分别有Databricks和Snowflake提供强大的资源支持。
目前，Starfleet已全面上市。
Q&A
Q1：Starfleet是什么？它能解决什么问题？
A：Starfleet是pgEdge推出的Postgres云平台，旨在帮助开发者将基于Postgres构建的AI应用从原型顺利推向生产环境，无需重新搭建底层数据库基础设施。
Q2：Starfleet适合哪些类型的企业使用？
A：Starfleet尤其适合政府、国防和金融服务等受监管行业，因为这些领域对数据主权、安全性和高可用性要求较高，而Starfleet支持在云端、客户自有环境及物理隔离环境之间灵活部署。
Q3：Starfleet相比竞争对手有哪些优势？
A：Starfleet的优势在于开发者无需为上线生产环境而重写应用，并通过MCP服务器支持智能体应用构建，但在规模和知名度上可能面临Neon、Crunchy Data等背靠Databricks、Snowflake的竞争对手的挑战。