Veri yönetimi daha karmaşık hale geldikçe ve modern uygulamalar geleneksel yaklaşımların yeteneklerini genişlettikçe yapay zeka, uygulama ölçeklendirmesinde devrim yaratıyor.
Yapay zeka, operatörleri dikkatli denetim ve ekstra kaynak gerektiren eski, verimsiz yöntemlerden kurtarmanın yanı sıra, uygulama ölçeklendirmesinin gerçek zamanlı, uyarlanabilir optimizasyonuna olanak tanır. Sonuçta bu avantajlar, hedeflenen uygulamalar için verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak üzere bir araya gelir.
Yapay zeka, öngörü yetenekleriyle uygulamaların verimli bir şekilde ölçeklenmesini sağlar, performansı ve kaynak tahsisini geliştirir; bu da geleneksel yöntemlere göre büyük bir ilerlemeye işaret eder.
önde Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı AvrupaHan Heloir, EMEA gen AI kıdemli çözüm mimarı MongoDByapay zeka destekli uygulamaların geleceğini ve ölçeklenebilir veritabanlarının üretken yapay zekayı destekleme ve iş süreçlerini geliştirmedeki rolünü tartışıyor.
Yapay Zeka Haberleri: Yapay zeka destekli uygulamaların karmaşıklığı ve ölçeği büyümeye devam ederken, veritabanı teknolojisinin geleceğini şekillendiren en önemli trendler olarak neleri görüyorsunuz?
Heloir: İşletmeler üretken yapay zeka teknolojilerinin dönüşümsel gücünden yararlanmaya istekli olsa da gerçek şu ki sağlam, ölçeklenebilir bir teknoloji temeli oluşturmak, doğru teknolojileri seçmekten daha fazlasını gerektirir. Bu, üretken yapay zekanın gelişen taleplerine, hızla değişen taleplere ve geleneksel BT altyapısının bazılarını destekleyemeyebileceği büyüyebilen ve uyum sağlayabilen sistemler yaratmakla ilgilidir. Mevcut durumun rahatsız edici gerçeği budur.
Günümüzün BT mimarileri, giderek birbirine bağlanan veri kümelerinden üretilen benzeri görülmemiş veri hacimlerinin altında eziliyor. Daha az yoğun veri alışverişi için tasarlanan geleneksel sistemler, şu anda gerçek zamanlı yapay zeka tepkisi için gerekli olan devasa, sürekli veri akışlarını yönetememektedir. Ayrıca oluşturulan veri çeşitliliğini yönetme konusunda da hazırlıksızlar.
Üretken yapay zeka ekosistemi genellikle karmaşık bir dizi teknolojiden oluşur. Veri kaynağından model dağıtımına kadar her teknoloji katmanı işlevsel derinliği ve operasyonel maliyetleri artırır. Bu teknoloji yığınlarını basitleştirmek yalnızca operasyonel verimliliği artırmakla ilgili değildir; bu aynı zamanda finansal bir zorunluluktur.
Yapay Zeka Haberleri: Yapay zeka destekli uygulamalar, özellikle de üretken yapay zeka içeren uygulamalar için ölçeklenebilir bir veritabanı seçerken işletmeler için dikkate alınması gereken bazı önemli noktalar nelerdir?
Heloir: İşletmeler esnekliğe, performansa ve gelecekteki ölçeklenebilirliğe öncelik vermelidir. İşte birkaç temel neden:
- Verilerin çeşitliliği ve hacmi artmaya devam edecek ve veritabanının çeşitli veri türlerini (yapılandırılmış, yapılandırılmamış ve yarı yapılandırılmış) uygun ölçekte işlemesi gerekecek. Bu kadar çeşitliliği karmaşık ETL süreçleri olmadan yönetebilecek bir veritabanının seçilmesi önemlidir.
- Yapay zeka modellerinin genellikle eğitim ve çıkarım için gerçek zamanlı verilere erişmesi gerekir; bu nedenle veritabanı, gerçek zamanlı karar alma ve yanıt verme olanağı sağlamak için düşük gecikme süresi sunmalıdır.
- Yapay zeka modelleri büyüdükçe ve veri hacimleri genişledikçe, kuruluşların önemli bir kesinti veya performans düşüşü olmadan kapasite eklemesine olanak sağlamak için veritabanlarının yatay olarak ölçeklenmesi gerekir.
- Veri bilimi ve makine öğrenimi araçlarıyla kusursuz entegrasyon çok önemlidir ve model verilerini, eğitim setlerini ve çıkarım verilerini yönetmek gibi yapay zeka iş akışlarına yönelik yerel destek, operasyonel verimliliği artırabilir.
Yapay Zeka Haberleri: Kuruluşların yapay zekayı operasyonlarına entegre ederken karşılaştıkları ortak zorluklar nelerdir ve ölçeklenebilir veritabanları bu sorunların çözümüne nasıl yardımcı olabilir?
Heloir: Kuruluşların yapay zekayı benimserken karşılaşabileceği çeşitli zorluklar vardır. Bunlar, yapay zeka uygulamaları oluşturmak için gereken, çok çeşitli kaynaklardan gelen devasa miktardaki verileri içerir. Bu girişimlerin ölçeklendirilmesi aynı zamanda mevcut BT altyapısını da zorlayabilir ve modeller bir kez oluşturulduktan sonra sürekli yineleme ve iyileştirme gerektirir.
Bunu kolaylaştırmak için ölçeklenen bir veritabanı, çeşitli veri kümelerinin yönetimini, depolanmasını ve alınmasını basitleştirmeye yardımcı olabilir. Esneklik sunarak işletmelerin performans ve verimliliği korurken dalgalanan talepleri karşılamalarına olanak tanır. Ek olarak, hızlı veri alımını ve alımını sağlayarak yapay zeka destekli yeniliklerin pazara çıkış süresini hızlandırır ve deneylerin daha hızlı yapılmasını kolaylaştırır.
Yapay Zeka Haberleri: Veritabanı sağlayıcıları ile yapay zeka odaklı şirketler arasındaki işbirliklerinin yapay zeka çözümlerinde yeniliği nasıl teşvik ettiğine dair örnekler verebilir misiniz?
Heloir: Teknoloji çok hızlı geliştiği için birçok işletme üretken yapay zeka uygulamaları geliştirmekte zorlanıyor. Sınırlı uzmanlık ve farklı bileşenlerin entegrasyonunun artan karmaşıklığı, süreci daha da karmaşık hale getirerek inovasyonu yavaşlatıyor ve yapay zeka odaklı çözümlerin geliştirilmesini engelliyor.
Bu zorlukları çözmenin bir yolu MongoDB Yapay Zeka Uygulama Programımızdır (MAAP), müşterilere yapay zeka uygulamalarını üretime geçirmelerine yardımcı olacak kaynaklar sağlar. Buna referans mimarileri ve önde gelen teknoloji sağlayıcıları, profesyonel hizmetler ve birleşik bir destek sistemi ile entegre olan uçtan uca bir teknoloji yığını dahildir.
MAAP, müşterileri tavsiye arayan ve prototip oluşturanlardan, görev açısından kritik yapay zeka uygulamaları geliştiren ve teknik zorlukların üstesinden gelenlere kadar dört gruba ayırıyor. MongoDB’nin MAAP’si, üretken yapay zeka uygulamalarının daha hızlı ve kusursuz bir şekilde geliştirilmesini sağlayarak yaratıcılığı teşvik eder ve karmaşıklığı azaltır.
Yapay Zeka Haberleri: MongoDB, özellikle yapay zekayı hızla benimseyen sektörlerde yapay zeka destekli uygulamaları desteklemenin zorluklarına nasıl yaklaşıyor?
Heloir: İhtiyacınız olanı oluşturmak için temel altyapıya sahip olduğunuzdan emin olmak her zaman kuruluşların karşılaştığı en büyük zorluklardan biridir.
Yapay zeka destekli uygulamalar oluşturmak için temeldeki veritabanının zengin, esnek veri yapılarına karşı sorgu çalıştırabilmesi gerekir. Yapay zeka ile veri yapıları çok karmaşık hale gelebilir. Bu, kuruluşların yapay zeka destekli uygulamalar geliştirirken karşılaştıkları en büyük zorluklardan biridir ve MongoDB tam olarak bunun üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. Kaynak verileri, meta verileri, operasyonel verileri, vektör verilerini ve oluşturulan verileri tek bir platformda birleştiriyoruz.
Yapay Zeka Haberleri: Veritabanı teknolojisinde gelecekte hangi gelişmeleri öngörüyorsunuz ve MongoDB yeni nesil yapay zeka uygulamalarını desteklemeye nasıl hazırlanıyor?
Heloir: Temel değerlerimiz MongoDB’nin ilk lansmanında olduğu gibi bugün de aynı: geliştiricilerin hayatlarını kolaylaştırmak ve iş yatırım getirisini artırmalarına yardımcı olmak istiyoruz. Yapay zeka çağında da bu durum değişmeden kalıyor. Müşterilerimizi dinlemeye, karşılaştıkları en büyük zorlukların üstesinden gelmelerine yardımcı olmaya ve MongoDB’nin bir sonraki gelişmeyi geliştirmek için ihtiyaç duydukları özelliklere sahip olmasını sağlamaya devam edeceğiz. [generation of] harika uygulamalar.
(Fotoğraf: Caspar Camille Rubin)
Sektör liderlerinden yapay zeka ve büyük veriler hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz? Çıkış yapmak Yapay Zeka ve Büyük Veri Fuarı Amsterdam, Kaliforniya ve Londra’da gerçekleşiyor. Kapsamlı etkinlik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere diğer önde gelen etkinliklerle aynı yerde bulunuyor: Akıllı Otomasyon Konferansı, BlockX, Dijital Dönüşüm HaftasıVe Siber Güvenlik ve Bulut Fuarı.
TechForge tarafından desteklenen diğer yaklaşan kurumsal teknoloji etkinliklerini ve web seminerlerini keşfedin Burada.
