MongoDB спонсировал этот пост.
Устаревшие технологии замедляют развитие ИИ, создавая узкие места в интеграции, риски безопасности и жесткие модели данных, которые не могут поддерживать современные динамические рабочие нагрузки. Согласно анализу внедрения ИИ, проведенному Deloitte в 2025 году, почти 60% руководителей ИИ называют интеграцию устаревших систем главным препятствием для внедрения агентного ИИ. Устаревшие базы данных и монолитная архитектура вынуждают разработчиков объединять несколько систем для транзакций, поиска и внедрения, что отнимает время, усложняет и увеличивает затраты.
Идеальная база данных для эпохи искусственного интеллекта устраняет эти ограничения, объединяя структурированные, неструктурированные и векторные данные с помощью гибких схем, встроенной безопасности и распределенного масштабирования, что позволяет командам сосредоточиться на инновациях, а не на борьбе с инфраструктурой.
Влияние старения систем на разработчиков
Устаревшие системы не просто снижают производительность; они ограничивают возможности разработчиков и ограничивают их способность к инновациям. К распространенным блокаторам производительности относятся:
- Сложность лоскутного шитья: Разработчики тратят больше времени на внесение быстрых исправлений в жесткую инфраструктуру, создавая хрупкие, взаимозависимые системы, которые сложно обслуживать или расширять.
- Постоянный рефакторинг: Устаревшим базам кода не хватает модульности и четких границ, что вынуждает инженеров реорганизовать большие разделы только для добавления новых функций или интеграции современных инструментов.
- Усталость от тестового набора: Устаревшие архитектуры делают автоматические тесты хрупкими и отнимают много времени на обслуживание, что снижает уверенность в выпусках и замедляет итерации.
- Исправлены узкие места схемы: Реляционные базы данных идеально подходят для структурированных данных, но им трудно справиться с полуструктурированными и неструктурированными данными, преобладающими в ИИ.
- Обработка данных вручную: Разрозненные системы и противоречивые форматы данных вынуждают разработчиков очищать, преобразовывать и синхронизировать данные вручную, вместо того, чтобы сосредоточиться на разработке функций.
- Инновационный тормоз: В совокупности эти проблемы подрывают производительность, моральный дух и гибкость, заставляя команды оставаться в режиме обслуживания вместо быстрого продвижения новых идей.
Согласно опросу разработчиков Stack Overflow за 2025 год, более половины опрошенных разработчиков используют шесть или более приложений или платформ для своей работы. Переход к современным базам данных, готовым к использованию искусственного интеллекта, может консолидировать и оптимизировать повседневные операции за счет упрощения кода, уменьшения трения с данными и предоставления разработчикам возможности снова внедрять инновации.
Влияние стареющих систем на организации
Устаревшие системы не просто расстраивают разработчиков — они создают стратегическую ответственность, которая замедляет инновации, увеличивает затраты и ограничивает конкурентоспособность организации. Проблемы включают в себя:
- Более высокие эксплуатационные расходы: Поддержание устаревшей инфраструктуры потребляет большую часть ИТ-бюджетов и отвлекает ресурсы от инициатив по модернизации.
- Производительность сопротивления: Поскольку устаревшие архитектуры хрупкие и сложные, они замедляют циклы выпуска, снижают масштабируемость и задерживают время вывода на рынок новых продуктов и инициатив в области искусственного интеллекта.
- Интеграционное трение: Устаревшие интерфейсы и жесткие форматы данных делают подключение к современным облакам, платформам аналитики и искусственного интеллекта сложным и подверженным ошибкам.
- Ограниченная гибкость данных: Традиционные реляционные схемы с трудом справляются с управлением неструктурированными и мультимодальными данными — текстом, векторами, аудио и изображениями — необходимыми для искусственного интеллекта и расширенной аналитики.
- Замедление инноваций: В совокупности эти ограничения удерживают организации в режиме обслуживания, не имея возможности быстро адаптироваться или использовать новые технологии.
По данным Gartner, ИТ-руководители, которые активно управляют технической задолженностью и сокращают ее, могут сократить сроки предоставления услуг до 50%. Путь вперед — это внедрение базы данных, готовой к использованию искусственного интеллекта, предназначенной для обработки современных типов данных, эластичного масштабирования и устранения дорогостоящих обходных решений устаревших систем.
Определение идеальной базы данных для эпохи искусственного интеллекта
Унаследованный технический долг продолжает снижать производительность и замедлять инновации. В анализе готовности данных для ИИ, проведенном Gartner, отмечается: «К данным, готовым к использованию ИИ, предъявляются особые требования, и существуют огромные различия между требованиями к данным, готовым к использованию ИИ, и традиционным управлением данными». Другими словами, следующее поколение систем искусственного интеллекта требует другой основы, которая объединит гибкость, производительность и управление. Идеальная база данных для эпохи искусственного интеллекта удовлетворяет эти потребности, делая управление данными столь же адаптивным, как и модели, на которых она основана. Вот основные возможности, которыми должна обладать база данных, готовая к использованию ИИ:
Унифицированные и интуитивно понятные данные для рабочих нагрузок в реальном времени
Разработчикам необходимо единое, согласованное представление своих данных — структурированных, неструктурированных и потоковых — для интерпретации сложных и быстро меняющихся отношений между их системами, которые только усилятся с внедрением ИИ. И Институт открытых данных (ODI), и Thoughtworks считают модернизацию и интеграцию данных необходимыми условиями для масштабирования инициатив в области искусственного интеллекта. Унифицированная платформа, поддерживающая мультимодальные данные, сокращает время, затрачиваемое на объединение инфраструктуры и управление схемами, позволяя быстрее создавать прототипы и автоматизировать рабочие процессы искусственного интеллекта.
Встроенный интеллект и память для контекстных данных
Идеальная база данных должна действовать как система записи и интеллектуальная система, интегрируя поиск необработанных данных, метаданных и внедрений. Согласно исследованию Корнеллского университета 2025 года о роли баз данных в приложениях GenAI, базы данных документов и баз данных «ключ-значение» играют растущую роль в управлении контекстными данными для генеративного ИИ и систем генерации с расширенным поиском (RAG). Встроенный векторный поиск и семантическая фильтрация позволяют приложениям сопоставлять смысл и намерение, а не только точные значения, раскрывая потенциал агентного, контекстно-зависимого ИИ.
Безопасность и надежность корпоративного уровня
Для масштабного внедрения ИИ предприятиям необходимы доверие, управление и соответствие требованиям, встроенные в уровень данных. В отчете о готовности ИИ к 2025 году от Thoughtworks подчеркивается, что организациям необходимо модернизировать инфраструктуру для ответственной и безопасной обработки данных в гибридных средах. Идеальная база данных должна обеспечивать шифрование при передаче и хранении, детальный доступ на основе ролей, детальный аудит и соответствие таким стандартам, как SOC 2, ISO 27001, HIPAA и GDPR, гарантируя, что инновации в области ИИ не будут осуществляться за счет контроля или прозрачности.
Какой самый простой способ перейти на базу данных, готовую к использованию ИИ?
Модернизация устаревших систем является одновременно технической и стратегической задачей. Миграция десятилетиями кода, зависимостей схем и хрупких интеграций при сохранении бесперебойной работы и безопасности требует сочетания квалифицированных инженерных талантов, интеллектуальной автоматизации и дисциплинированного процесса модернизации.
Успешная программа модернизации должна опираться на нужные таланты, опираться на правильные инструменты и руководствоваться проверенной техникой.
Талант: доступ к специализированному опыту
Модернизация устаревших систем часто требует поддержки со стороны специалистов, которые понимают, как реорганизовать устаревшие приложения, сопоставить скрытые зависимости и перепроектировать архитектуру данных, что позволяет организациям восполнять внутренние пробелы в навыках и выполнять миграцию безопасно и эффективно.
Инструменты: использование интеллектуальной автоматизации
Инструменты модернизации на основе искусственного интеллекта автоматизируют основные задачи миграции, включая анализ кода, обнаружение зависимостей и преобразование схемы, сокращая ручную рабочую нагрузку, снижая риск миграции и поддерживая непрерывное тестирование и проверку по мере обновления систем.
Техника: структурирование и постепенное тестирование
Стратегия модернизации с низким уровнем риска начинается с определения базового поведения существующей системы, сопоставления всех функциональных зависимостей и зависимостей данных и постепенной проверки каждого изменения посредством непрерывного тестирования, обеспечивая стабильность и точность на протяжении всего процесса миграции.
Эти принципы реализуются с помощью таких инструментов, как платформа модернизации приложений (AMP) MongoDB, которая применяет структурированные процессы и автоматизацию для снижения рисков и ускорения усилий по модернизации.
Реальный вывод: дисциплинированный подход, основанный на тестировании, независимо от того, поддерживается ли он внутренними командами или современными платформами, предлагает практичный и надежный путь к базе данных, готовой к использованию ИИ, наконец, освобождая разработчиков от постоянного бремени обслуживания устаревших систем.
Модернизация устаревших систем — это первый шаг к созданию приложений, действительно готовых к использованию искусственного интеллекта. Переходя от жесткой, устаревшей архитектуры к гибким, интеллектуальным моделям данных, команды могут получить скорость, масштабируемость и адаптируемость, необходимые современным рабочим нагрузкам ИИ. Организации, которые осуществят этот сдвиг сейчас, будут иметь наилучшие возможности для полного использования следующей волны инноваций в области искусственного интеллекта.
MongoDB со штаб-квартирой в Нью-Йорке — это компания, предоставляющая платформу данных для разработчиков, которая дает новаторам возможность создавать, трансформировать и разрушать отрасли, раскрывая возможности программного обеспечения и данных. Узнайте больше Последние новости MongoDB ТЕНДЕНЦИОННЫЕ ИСТОРИИ YOUTUBE.COM/THENEWSTACK Технологии развиваются быстро, не пропустите ни одной серии. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы смотреть все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. ПОДПИСАТЬСЯ Группа, созданная в Sketch. Тони Ким — технический специалист по контенту и партнерству в MongoDB. Его опыт работы включает работу как над программными приложениями для стартапов, так и для корпоративных компаний в Veryable, Inc и Southwest Airlines. Его текущие инициативы включают сосредоточение внимания на охвате разработчиков и влиянии на них посредством контента… Подробнее от Тони Кима
