Confluent спонсировал этот пост.
Гонка ИИ — это не просто более крупные модели или лучшие алгоритмы — речь идет о скорости. Побеждают команды, которые быстрее всех воплощают идеи в жизнь. Тем не менее, несмотря на все обещания ускорения разработки программного обеспечения с помощью ИИ, большинство инженерных команд сегодня тратят пугающее количество времени не на создание функций ИИ, а на поддержание инфраструктуры данных, лежащей в их основе. Они объединяют несколько баз данных, устраняют несоответствия или устраняют проблемы в устаревшей инфраструктуре.
В современном мире, управляемом искусственным интеллектом, лучшая база данных — это не самая яркая или самая экспериментальная, а та, которая не мешает вам. Система настолько надежная, предсказуемая — и, ну, скучная — что разработчикам даже не приходится о ней думать. Если ваша база данных не скучна, скорее всего, ваша команда тратит больше времени на ее обслуживание, чем на инновации.
Стоимость обслуживания: когда инфраструктура замедляет инновации
Большинство организаций не осознают, сколько когнитивной нагрузки и времени их разработчиков уходит на управление сложным стеком баз данных, и разработка ИИ ставит эту проблему в центр внимания. ИИ раскрывает каждую скрытую неэффективность. Команды обычно тратят недели на устранение несоответствий между различными хранилищами данных, перестройку схем, которые могут адаптироваться к новым типам данных, или устранение проблем масштабирования.
Эти невидимые задачи обслуживания имеют вполне реальные последствия. Циклы итераций замедляются, количество ошибок увеличивается, а затраты на облако растут, поскольку команды чрезмерно компенсируют неэффективный и фрагментированный стек данных. ИИ не прощает задержек. Любая задержка во внедрении означает задержку цикла обучения и снижение конкурентных преимуществ.
Разработчики никогда не намеревались стать случайными администраторами баз данных — они хотят сосредоточиться на создании продуктов. Когда инфраструктура требует больше внимания, чем инновации, это ощущается на всей организации. База данных, которая не является стабильной, предсказуемой и надежной, становится узким местом. А в сегодняшнюю эпоху искусственного интеллекта узкие места обходятся дорого.
«Скучность» как суперсила: почему стабильность способствует скорости
Если ваша команда занимается тушением пожаров, а не строительством, ответом будет не более «революционная» база данных. Это более предсказуемый вариант — о котором системные инженеры почти не говорят, потому что он никогда не мешает. Вот почему в программном обеспечении слово «скучный» не является оскорблением. Это знак чести.
«Скучный» означает проверенный, предсказуемый и надежно надежный.
Postgres воплощает этот идеал уже более 30 лет. То, что началось как исследовательский проект, превратилось в один из самых надежных фондов данных в мире. Его долговечность отражает годы вдумчивого, поэтапного проектирования: в первую очередь приоритет отдается правильности и стабильности, затем добавляются современные функции, такие как JSON, гибкая индексация, а теперь и векторная поддержка для рабочих нагрузок ИИ.
В результате разработчики баз данных безоговорочно доверяют. В случае с Postgres «скучность» означает не отсутствие инноваций, а надежность, которая освобождает место для инноваций в других местах. Разработчики могут тратить свой творческий потенциал на создание приложений, а не на поддержание инфраструктуры.
Postgres и сдвиг в сфере ИИ-приложений
Каждое приложение ИИ, независимо от того, как оно спроектировано, в конечном итоге зависит от двух вещей: чистых, надежных данных и способности быстро развиваться по мере изменения продукта и модели. Postgres работает на обоих фронтах. Его надежные транзакционные гарантии обеспечивают целостность данных, что имеет решающее значение для приложений искусственного интеллекта, которые постоянно переобучаются или развиваются на основе пользовательского ввода.
В то же время поддержка Postgres JSON и векторных данных позволяет командам управлять структурированной информацией, неструктурированным контентом и встраиваниями в одной системе. Такая консолидация уменьшает количество групп баз данных, которые необходимо поддерживать, сокращает количество конвейеров, которые они должны организовывать, и сводит к минимуму движущиеся части, которые приводят к сложности и задержкам.
Но сила Postgres выходит за рамки самой базы данных. Его поддерживает обширная экосистема и сообщество, созданное десятилетиями. Разработчики могут использовать обширный спектр расширений, библиотек и платформ, а также коллективные оперативные знания, накопленные в результате миллионов развертываний.
В мире искусственного интеллекта, где структуры, модели и лучшие практики развиваются еженедельно, привязка вашего стека к чему-то устойчивому имеет огромную ценность. Команды развиваются быстрее, нанимать сотрудников становится проще, а отладка — быстрее, поскольку разработчики уже знают и любят Postgres. Знакомство и последовательность — это не просто удобство, они ускоряют инновации.
Как создавать быстрые и надежные приложения искусственного интеллекта на Postgres
Поскольку команды стремятся использовать эти сильные стороны в реальных приложениях, несколько принципов могут помочь им получить максимальную отдачу от Postgres в сегодняшней ситуации, когда искусственный интеллект ориентирован на приоритет.
- Разорвите шумиху вокруг базы данных искусственного интеллекта: Быстрый рост ИИ привел к появлению волны новых баз данных, предназначенных специально для машинного обучения (ML) или векторных рабочих нагрузок. Многие обещают инновации, но лишь немногие соответствуют зрелости и стабильности Postgres. Даже инструменты, рекламирующие «совместимость с Postgres», могут отличаться от открытости, предсказуемости и надежности, которые определяют настоящий Postgres. При оценке «Postgres-совместимых» решений важно обеспечить соответствие открытой экосистеме. Выбор инструментов, поддерживающих целостность Postgres, предотвращает привязку к поставщику и сохраняет долгосрочную гибкость.
- План роста: Некоторые из крупнейших и наиболее требовательных систем в мире полностью работают на Postgres, демонстрируя, что его масштабируемость не экспериментальная, а хорошо зарекомендовавшая себя. Postgres обеспечивает надежность транзакций, проверенную в глобальном масштабе, что делает его надежной отправной точкой для приложений искусственного интеллекта, благодаря которой команды могут уверенно увеличивать свои рабочие нагрузки без ненужного внедрения новых баз данных.
- Используйте возможности расширения и автоматизируйте заранее: Экосистема Postgres — от JSON и функций временных рядов до векторного поиска — позволяет командам поддерживать новые шаблоны ИИ без добавления новых баз данных или усложнения их архитектуры. Такая гибкость обеспечивает консолидацию данных и упрощает развитие. За счет ранней интеграции миграций, проверок схемы и тестов производительности в CI/CD команды могут быстро выполнять итерации и избегать несогласованностей или неожиданностей при изменении моделей и рабочих нагрузок.
Будущее Postgres в развивающейся среде искусственного интеллекта
Postgres не стоит на месте. Он продолжает развиваться вместе с быстрым развитием искусственного интеллекта. Более глубокая интеграция с векторным поиском, адаптивным индексированием и новыми расширениями, созданными для рабочих нагрузок генеративного искусственного интеллекта (GenAI), еще больше расширит возможности разработчиков, не выходя из экосистемы Postgres. Однако даже несмотря на то, что его возможности растут, его определяющей силой остается надежность. По мере того, как команды создают более автономные и управляемые данными системы, стабильность базового уровня данных становится более важной, чем когда-либо.
Хорошая инфраструктура должна отойти на второй план, незаметно создавая возможности для инноваций, а не отвлекая от них. В сегодняшней среде ИИ разработчикам не нужно думать о своей базе данных; они должны быть ориентированы на своих пользователей. Лучшая база данных — та, которую вы едва замечаете, та, которая просто работает. Postgres сделал такую «скучность» своей суперсилой, и это делает его основой для следующего поколения приложений, управляемых искусственным интеллектом.
Компания Confluent, основанная первоначальными создателями Apache Kafka, стала пионером в создании комплексной платформы потоковой передачи данных, которая передает, соединяет, обрабатывает и управляет данными в процессе их передачи по всему бизнесу. С Confluent любая организация может модернизировать свой бизнес и вести его в режиме реального времени. Узнайте больше Последние новости от Confluent 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. Крейг Керстиенс возглавляет разработку и разработку продуктов команды Snowflake Postgres, помогая обеспечить совместимость Snowflake с Postgres и более широкую экосистему баз данных. Он отвечает за предоставление предприятиям возможности масштабного внедрения Postgres и интеграцию инноваций баз данных с открытым исходным кодом в… Подробнее от Крейга Керстиенса
