Хотите более умное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас
За последнее десятилетие индустрия баз данных претерпела тихую революцию.
Традиционные базы данных требуют, чтобы администраторы обеспечивали фиксированную емкость, включая как вычислительные, так и ресурсы хранения. Даже в облаке, с опциями базы данных как услуга, организации по сути платили за пропускную способность сервера, которая большую часть времени сидит на холостом ходу, но может обрабатывать пиковые нагрузки. Без сервера базы данных перевернут эту модель. Они автоматически масштабируют вычисления ресурсов вверх и вниз, основываясь на фактическом спросе и плате только за то, что используется.
Amazon Web Services (AWS) впервые разработал этот подход более десяти лет назад своим DynamoDB и расширил его до реляционных баз данных с Aurora Serverless. Теперь AWS делает следующий шаг в без сервера преобразования своего портфеля базы данных с общей доступностью Amazon DocumentDB Server. Это приносит автоматическое масштабирование в базы данных документов, совместимых с MongoDB.
Время отражает фундаментальный сдвиг в том, как приложения потребляют ресурсы базы данных, особенно с ростом агентов искусственного интеллекта. Без сервера идеально подходит для непредсказуемых сценариев спроса, и это именно то, как ведут себя агентские рабочие нагрузки искусственного интеллекта.
«Мы видим, что больше агентских рабочих нагрузок искусственного интеллекта попадают в упругий и менее предсказуемый конец»,-сказал VentureBeat, Ганапати (G2), Кришнамурти, вице-президент AWS.
Сервер без базы данных как услуга по сравнению
Экономический случай для баз данных без серверов становится убедительным при изучении того, как работает традиционное обеспечение. Организации обычно предоставляют емкость базы данных для пиковых нагрузок, а затем платят за эту мощность 24/7 независимо от фактического использования. Это означает оплату бездельных ресурсов в непиковые часы, выходные и сезонные затишья.
«Если ваш спрос на рабочую нагрузку на самом деле является просто более динамичным или менее предсказуемым, то Serverless на самом деле лучше всего подходит, потому что он дает вам емкость и масштаб, не имея необходимости платить за пик в любое время», — объяснил Кришнамурти.
AWS утверждает, что Amazon DocumentDB Serverless может снизить затраты до 90% по сравнению с традиционными предназначенными базами данных для рабочих нагрузок переменных. Экономия происходит от автоматического масштабирования, которое соответствует емкости с фактическим спросом в режиме реального времени.
Однако потенциальным риском с базой данных без серверов может быть уверенность в стоимости. Благодаря опции базы данных как услуга, организации обычно платят фиксированную стоимость за небольшую, среднюю или большую конфигурацию базы данных «размером с футболки». Без сервера нет той же конкретной структуры затрат.
Кришнамурти отметил, что AWS реализовал концепцию ограждений затрат для баз данных без серверов через минимальные и максимальные пороговые значения, предотвращая безудержные расходы.
Что такое DocumentDB и почему это важно
DocumentDB служит службой базы данных управляемых документов AWS с совместимостью с API MongoDB.
В отличие от реляционных баз данных, которые хранят данные в жестких таблицах, базы данных документов хранят информацию как документы JSON (javascript объекта). Это делает их идеальными для приложений, которые нуждаются в гибких структурах данных.
Служба обрабатывает общие варианты использования, включая игровые приложения, которые хранят детали профиля игрока, платформы электронной коммерции, управляющие каталогами продуктов с различными атрибутами и системами управления контентом.
Совместимость MongoDB создает путь миграции для организаций, которые в настоящее время используют MongoDB. С конкурентной точки зрения, MongoDB может работать в любом облаке, в то время как Amazon DocuctDB находится только на AWS.
Риск блокировки может быть проблемой, но это проблема, которую AWS пытается решить по-разному. Одним из способов является возможность федеративного запроса. Кришнамурти отметил, что можно использовать базу данных AWS для запроса данных, которые могут быть в другом облачном провайдере.
«Это реальность, что большинство клиентов имеют свою инфраструктуру, распространяющуюся по нескольким облакам», — сказал Кришнамурти. «По сути, мы смотрим на то, какие проблемы на самом деле являются клиентами, пытающимися решить».
Как DocumentDB Serverless вписывается в ландшафт агента AI
Агенты искусственного интеллекта представляют уникальную проблему для администраторов базы данных, потому что их модели потребления ресурсов трудно предсказать. В отличие от традиционных веб -приложений, которые, как правило, имеют относительно устойчивые модели трафика, агенты могут запускать каскадные взаимодействия базы данных, которые администраторы не могут предсказать.
Традиционные базы данных документов требуют, чтобы администраторы обеспечивали пиковую емкость. Это оставляет ресурсы холодными в тихие периоды. С агентами ИИ эти пики могут быть внезапными и массивными. Без сервера подход устраняет эти догадки путем автоматического масштабирования вычислительных ресурсов на основе фактического спроса, а не прогнозируемых потребностей емкости.
Помимо простой базы данных документов, Krishnamoorthy отметил, что Amazon DocumentDB Serverless также будет поддерживать и работать с MCP (протокол контекста модели), который широко используется для того, чтобы инструменты ИИ работали с данными.
Оказывается, MCP в своем основном фонде — это набор API JSON. По словам Кришнамурти, в качестве базы данных, основанной на JSON, это может сделать Amazon DocumentDB более знакомым опытом для разработчиков.
Почему это важно для предприятий: оперативное упрощение за пределами экономии затрат
Хотя снижение затрат получает заголовки, эксплуатационные преимущества без сервера могут оказаться более значимыми для принятия предприятий. Без сервера устраняет необходимость планирования емкости, одного из самых трудоемких и подверженных ошибкам аспектов администрирования базы данных.
«На самом деле Server Bless просто масштабируется, чтобы на самом деле просто соответствовать вашим потребностям», — сказал Кришнамурти. — Во -вторых, это на самом деле уменьшает количество операционного бремени, которое у вас есть, потому что вы на самом деле не просто планируете емкость ».
Это оперативное упрощение становится более ценным, поскольку организации масштабируют свои инициативы по ИИ. Вместо того, чтобы администраторы базы данных постоянно регулировали емкость на основе моделей использования агента, система обрабатывает автоматическое масштабирование. Это освобождает команды, чтобы сосредоточиться на разработке приложений.
Для предприятий, стремящихся вести путь в ИИ, эти новости означают, что базы данных документов в AWS теперь могут плавно масштабироваться с непредсказуемыми рабочими нагрузками агентов, снижая при этом как операционную сложность, так и затраты на инфраструктуру. Без сервера модель обеспечивает основу для экспериментов по искусственному интеллекту, который может автоматически масштабироваться без планирования емкости.
Для предприятий, стремящихся внедрить ИИ позже в цикле, это означает, что без серверов архитектуры становятся базовыми ожиданиями для инфраструктуры базы данных A-reade. Ожидание применения баз данных без серверов может поставить организации в невыгодное положение, когда они в конечном итоге используют агенты ИИ и другие динамические рабочие нагрузки, которые выигрывают от автоматического масштабирования.
Источник
