Поскольку управление данными становится все более сложным, а современные приложения расширяют возможности традиционных подходов, искусственный интеллект совершает революцию в масштабировании приложений.
Помимо освобождения операторов от устаревших, неэффективных методов, требующих тщательного контроля и дополнительных ресурсов, ИИ обеспечивает адаптивную оптимизацию масштабирования приложений в реальном времени. В конечном итоге эти преимущества в совокупности повышают эффективность и снижают затраты на целевые приложения.
Благодаря своим прогнозным возможностям ИИ обеспечивает эффективное масштабирование приложений, улучшая производительность и распределение ресурсов, что является большим достижением по сравнению с традиционными методами.
В преддверии выставки AI & Big Data Expo Europe Хан Хелуар, старший архитектор решений искусственного интеллекта в регионе EMEA в MongoDB, обсуждает будущее приложений на базе искусственного интеллекта и роль масштабируемых баз данных в поддержке генеративного искусственного интеллекта и улучшении бизнес-процессов.
AI News: Поскольку приложения на основе искусственного интеллекта продолжают становиться сложнее и масштабируемее, какие тенденции, по вашему мнению, являются наиболее важными, определяющими будущее технологий баз данных?
Хелуар: Хотя предприятия стремятся использовать преобразующую силу генеративных технологий искусственного интеллекта, реальность такова, что создание надежной, масштабируемой технологической основы требует большего, чем просто выбор правильных технологий. Речь идет о создании систем, которые могут расти и адаптироваться к меняющимся требованиям генеративного искусственного интеллекта, требованиям, которые быстро меняются, некоторые из которых традиционная ИТ-инфраструктура может быть не в состоянии поддерживать. Это неприятная правда о нынешней ситуации.
Сегодняшние ИТ-архитектуры перегружены беспрецедентными объемами данных, генерируемыми из все более взаимосвязанных наборов данных. Традиционные системы, предназначенные для менее интенсивного обмена данными, в настоящее время не способны обрабатывать огромные непрерывные потоки данных, необходимые для реагирования ИИ в реальном времени. Они также не готовы управлять разнообразием генерируемых данных.
Генеративная экосистема искусственного интеллекта часто включает в себя сложный набор технологий. Каждый уровень технологии — от источника данных до развертывания модели — увеличивает глубину функциональности и эксплуатационные расходы. Упрощение этих стеков технологий означает не только повышение операционной эффективности; это также финансовая необходимость.
AI News: Каковы некоторые ключевые соображения для бизнеса при выборе масштабируемой базы данных для приложений на базе ИИ, особенно тех, которые используют генеративный ИИ?
Хелуар: Предприятия должны уделять приоритетное внимание гибкости, производительности и будущей масштабируемости. Вот несколько основных причин:
- Разнообразие и объем данных будут продолжать расти, что потребует от базы данных обработки различных типов данных — структурированных, неструктурированных и полуструктурированных — в любом масштабе. Важно выбрать базу данных, которая сможет управлять таким разнообразием без сложных процессов ETL.
- Модели искусственного интеллекта часто нуждаются в доступе к данным в реальном времени для обучения и вывода, поэтому база данных должна обеспечивать низкую задержку, чтобы обеспечить принятие решений и оперативность реагирования в реальном времени.
- По мере роста моделей ИИ и увеличения объемов данных базы данных должны масштабироваться горизонтально, чтобы позволить организациям увеличивать емкость без значительных простоев или снижения производительности.
- Бесшовная интеграция с инструментами обработки данных и машинного обучения имеет решающее значение, а встроенная поддержка рабочих процессов ИИ, таких как управление данными моделей, обучающими наборами и данными вывода, может повысить эффективность работы.
AI News: Каковы общие проблемы, с которыми сталкиваются организации при интеграции ИИ в свою деятельность, и как масштабируемые базы данных могут помочь решить эти проблемы?
Хелуар: Существует множество проблем, с которыми организации могут столкнуться при внедрении ИИ. К ним относятся огромные объемы данных из самых разных источников, которые необходимы для создания приложений ИИ. Масштабирование этих инициатив также может создать нагрузку на существующую ИТ-инфраструктуру, и после того, как модели будут построены, они потребуют постоянных итераций и улучшений.
Чтобы упростить эту задачу, масштабируемая база данных может помочь упростить управление, хранение и извлечение различных наборов данных. Он обеспечивает гибкость, позволяя предприятиям справляться с меняющимися требованиями, сохраняя при этом производительность и эффективность. Кроме того, они ускоряют выход на рынок инноваций, основанных на искусственном интеллекте, обеспечивая быстрый прием и извлечение данных, что способствует более быстрому экспериментированию.
AI News: Не могли бы вы привести примеры того, как сотрудничество между поставщиками баз данных и компаниями, ориентированными на ИИ, способствовало инновациям в области ИИ-решений?
Хелуар: Многим компаниям сложно создавать генеративные приложения искусственного интеллекта, поскольку технология развивается очень быстро. Ограниченный опыт и возросшая сложность интеграции различных компонентов еще больше усложняют процесс, замедляя инновации и препятствуя разработке решений на основе искусственного интеллекта.
Одним из способов решения этих проблем является наша программа приложений ИИ MongoDB (MAAP), которая предоставляет клиентам ресурсы, которые помогут им во внедрении приложений ИИ в производство. Сюда входят эталонные архитектуры и комплексный стек технологий, который интегрируется с ведущими поставщиками технологий, профессиональными услугами и единой системой поддержки.
MAAP делит клиентов на четыре группы: от тех, кто ищет советы и прототипы, до тех, кто разрабатывает критически важные приложения искусственного интеллекта и решает технические проблемы. MAAP MongoDB обеспечивает более быструю и плавную разработку генеративных приложений искусственного интеллекта, стимулируя творческий подход и снижая сложность.
Новости AI: Как MongoDB подходит к решению задач поддержки приложений на основе искусственного интеллекта, особенно в отраслях, которые быстро внедряют искусственный интеллект?
Хелуар: Обеспечение базовой инфраструктуры для создания того, что вам нужно, всегда является одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются организации.
Для создания приложений на базе искусственного интеллекта базовая база данных должна быть способна выполнять запросы к богатым и гибким структурам данных. Благодаря ИИ структуры данных могут стать очень сложными. Это одна из самых больших проблем, с которыми сталкиваются организации при создании приложений на базе искусственного интеллекта, и именно для решения этой задачи предназначена MongoDB. Мы объединяем исходные данные, метаданные, оперативные данные, векторные данные и сгенерированные данные — все на одной платформе.
AI News: Каких будущих разработок в области технологий баз данных вы ожидаете и как MongoDB готовится поддерживать следующее поколение приложений искусственного интеллекта?
Хелуар: Наши ключевые ценности сегодня такие же, как и при первом запуске MongoDB: мы хотим облегчить жизнь разработчиков и помочь им повысить рентабельность инвестиций в бизнес. Это остается неизменным в эпоху искусственного интеллекта. Мы продолжим прислушиваться к нашим клиентам, помогать им преодолевать их самые большие трудности и гарантировать, что MongoDB будет иметь функции, необходимые для разработки следующего. [generation of] отличные приложения.
(Фото Каспара Камиллы Рубина)
Хотите узнать больше об искусственном интеллекте и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo, которая проходит в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие проводится совместно с другими ведущими мероприятиями, включая конференцию по интеллектуальной автоматизации, BlockX, Неделю цифровой трансформации и выставку Cyber Security & Cloud Expo.
Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах в области корпоративных технологий, проводимых TechForge, здесь.