Couchbase спонсировал этот пост.
Поскольку мы отмечаем еще один национальный день облачных базы данных, ясно, что современные платформы данных претерпели фундаментальную трансформацию. То, что когда-то были ориентированными на IT-системами, которые были построены вокруг эффективности хранения, в настоящее время, ориентированные на развитие платформы, предназначенные для скорости, гибкости и совместимости искусственного интеллекта.
Чтобы соответствовать быстро развивающимся требованиям ИИ, платформы должны преуспеть в трех ключевых областях: гибкость в моделях данных и шаблонах доступа, исключительная производительность в масштабе с обработкой данных в реальном времени и встроенная поддержка рабочих нагрузок ИИ от разработки до производства. Для организаций, стремящихся выйти за рамки основных исследовательских проектов искусственного интеллекта в развертывание агента истинного предприятия, базовая инфраструктура данных должна решить весь жизненный цикл данных AI, от приема до наблюдения.
Эволюция требований к базе данных
Дизайн платформы данных развивался наряду со сложностью приложения. Ранние реляционные базы данных подчеркивали структурированное хранилище, в то время как базы данных NOSQL ввели схему и гибкость данных с глобальной масштабируемостью веб -сайта. Сегодня разработчики ожидают, что платформы данных будут адаптироваться к потребностям своих приложений, а не будут вынуждены разрабатывать свои приложения вокруг ограничений базы данных. Они хотят гибкие схемы, схемы множественного доступа и беспроблемное развертывание по окружающей среде.
Современные базы данных теперь перенесены на единые платформы AI-готовых, которые обрабатывают как эксплуатационные, так и аналитические рабочие нагрузки, а также поддерживают специализированные функции искусственного интеллекта, такие как векторный поиск, хранилище встраивания и память агента. JSON становится предпочтительным форматом данных AI, а базы данных на основе JSON стали стандартом для современной разработки приложений из-за их гибкости, совместимости нативного веб-сайта и способности работать с неструктурированными данными, которые генерируются ИИ.
Сегодняшние базы данных должны также поддерживать несколько шаблонов доступа к данным на одной и той же платформе, таких как поиск ключевых значений, запросы SQL, полнотекстовый поиск, анализ временных рядов, оперативная аналитика и поиск сходства вектора, не заставляя разработчиков интегрировать разнородные, одноцелевые решения. Эти развивающиеся ожидания проложили путь к новому приоритету в дизайне платформы данных: опыт разработчика.
Революция-разработчика
Опыт разработчиков в настоящее время управляет решениями по управлению данными, потому что организации признают, что удаление трения из процесса разработки напрямую влияет на ловкость бизнеса и время для новых функций. Наиболее успешные современные платформы данных максимизируют гибкость разработчика: модели документов для сложных объектов, реляционные возможности для структурированных данных, операции ключевых значений для высокопроизводительных потребностей и специализированных индексов для ускорения различных моделей доступа.
Ожидания производительности увеличились: разработчики в настоящее время требуют времени отклика в субмиллисекунде для операций чтения, высокой пропускной способности записи и возможности обрабатывать смешанные рабочие нагрузки без ухудшения. Например, в розничной торговле эта производительность имеет решающее значение для питания агентских покупок в режиме реального времени, которые генерируют персонализированные рекомендации по продуктам с использованием гибридного поиска по транзакционным и неструктурированным данным о продукте.
Этот уровень отзывчивости и гибкости достижим только тогда, когда разработчики оснащены платформами, предназначенными для обработки различных типов данных и шаблонов запросов без добавленной сложности.
Служба облачных и автоматизированных баз данных освободила разработчиков от обыденного операционного бремени, которые ранее потребляли до 15 часов в неделю для большинства разработчиков. Компании, которые определяют приоритеты в опыте разработчиков и инициативах по модернизации, свидетельствуют об увеличении производительности на 37%. Тем не менее, даже самые оптимизированные инструменты разработчика не могут обеспечить успех ИИ, если они не поддерживают полный жизненный цикл данных.
Жизненный цикл данных ИИ: основа для успеха
Системы ИИ требуют сильного управления для поддержания согласованности данных и согласованности с бизнес -целями. Тем не менее, большинство инфраструктуры корпоративных данных не были построены с учетом следующего сквозного жизненного цикла. Этот жизненный цикл включает в себя четыре взаимосвязанных этапа:
Установившие архитектуры часто не поддерживают этот жизненный цикл целостно. Фрагментированные инструменты и мультидатабазная архитектура приводят к непоследовательному поведению, ненадежному валидации, повышению сложности и хрупкой системы памяти, которые увеличивают общий риск проекта.
Модернизация инфраструктуры данных для ИИ предприятия
Большинство предприятий попадают в стену после первоначальных экспериментов с ИИ, потому что их инфраструктура данных не создана для масштабируемого агента. Платформы передачи данных, первые разработчики, закрывают этот разрыв, предлагая необоснованную поддержку для уникальных моделей ACCESS, требуемых AI Systems, уменьшив накладные расходы интеграции и ускоряющее развертывание. Масштабируемость поддерживается с помощью скорости доступа в реальном времени, оперативной последовательности и специализированной индексации, которые не подлежат обсуждению. Современная платформа должна постоянно работать через облака, края, мобильные и в помещениях, чтобы поддержать те же потребности в разработке предприятия.
Успешные архитектуры обеспечивают согласованность посредством передовых правил репликации, разрешения конфликтов и обеспечения политики, которые перемещаются с данными. Такие возможности, как гибридный поиск, анализ временных рядов и векторный поиск, должны быть изначально поддерживаться многоцелевой базой данных, чтобы разработчики могли беспрепятственно работать со структурированными и неструктурированными данными без переключения инструментов или создания пользовательских обходных путей. Примером этого может быть производство, где агенты по оказанию помощи техническим специалистам будут работать в полевых условиях, используя автономные данные и модели для всегда на основе естественного языка.
Строительство на будущее
Долгосрочные преимущества подхода, первого разработчика, выходят за рамки текущих сценариев использования искусственного интеллекта, создавая среду, в которой инновации могут происходить быстрее, когда появляются новые возможности ИИ, без дорогостоящих миграций или замены. Соображения безопасности и управления становятся значительно более управляемыми с унифицированным подходом, поскольку контроль доступа, возможности аудита и механизмы соответствия применяются постоянно во всех данных и средах.
Передовые организации признают, более чем в любое время в прошлом, что стратегия единой платформы данных имеет решающее значение для принятия этой новейшей технологической революции. Те, у кого есть основы разработчиков, могут быстрее, безопасно реализовывать новые возможности, безопасно и иметь больший контроль над сроком службы своих приложений.
Использование нескольких специально разработанных баз данных станет устаревшей практикой, поскольку риск предоставления моделей ИИ с непоследовательными или неточными данными слишком высок. Организации, которые успешны с ИИ, будут полагаться на многоцелевые базы данных, чтобы упростить действия управления данными, которые окружают ИИ.
Couchbase Capella — это универсальная база данных в качестве услуги, которая упрощает технологические стеки, снижает общую стоимость владения и снижает разрастание данных, что позволяет разработчикам сосредоточиться на инновациях. Он сочетает в себе гибкость NOSQL с запросами в стиле SQL, высокой производительности и масштабируемости. Capella также поддерживает несколько моделей данных, в том числе классные значения, JSON, полный текстовой и гео-поиск, события, аналитику, векторный поиск, ИИ и мобильные варианты использования и грани-все в одной унифицированной платформе, что устраняет необходимость в отдельных специализированных решениях для разработки агентских приложений.
Зарегистрируйтесь бесплатно, если вы заинтересованы в том, чтобы узнать больше о том, как вы можете создавать приложения с AI с помощью Data Data Data Platform, которая обеспечивает универсальность, производительность, масштабируемость и финансовую ценность.
Couchbase обеспечивает Capella, облачную платформу базы данных для современных приложений. Capella позволяет разработчикам и архитекторам быстро создавать приложения будущего и постоянно предоставлять клиентам постоянный опыт, чтобы упростить то, как предприятия разрабатывают, развертывают и потребляют современные приложения. Узнайте больше последних из Couchbase Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, которые движутся быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Тим — директор по маркетингу продуктов в Couchbase. У него более двух десятилетий маркетингового опыта и опыта партнерства в компаниях с высококачественным технологическим программным обеспечением. Подробнее от Тима Роттаха
