Khi việc quản lý dữ liệu ngày càng phức tạp hơn và các ứng dụng hiện đại mở rộng khả năng của các phương pháp tiếp cận truyền thống, AI đang cách mạng hóa việc mở rộng quy mô ứng dụng.
Ngoài việc giải phóng người vận hành khỏi các phương pháp lỗi thời, kém hiệu quả, đòi hỏi sự giám sát cẩn thận và nguồn lực bổ sung, AI còn cho phép tối ưu hóa khả năng thích ứng theo thời gian thực của việc mở rộng quy mô ứng dụng. Cuối cùng, những lợi ích này kết hợp lại để nâng cao hiệu quả và giảm chi phí cho các ứng dụng mục tiêu.
Với khả năng dự đoán của mình, AI đảm bảo rằng các ứng dụng có thể mở rộng quy mô một cách hiệu quả, cải thiện hiệu suất và phân bổ tài nguyên—đánh dấu một bước tiến lớn so với các phương pháp thông thường.
Phía trước Triển lãm AI & Dữ liệu lớn Châu ÂuHan Heloir, kiến trúc sư giải pháp cao cấp về AI thế hệ EMEA tại MongoDBthảo luận về tương lai của các ứng dụng hỗ trợ AI và vai trò của cơ sở dữ liệu có thể mở rộng trong việc hỗ trợ AI tổng hợp và nâng cao quy trình kinh doanh.
Tin tức về AI: Khi các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI tiếp tục phát triển về độ phức tạp và quy mô, bạn thấy xu hướng quan trọng nhất nào định hình tương lai của công nghệ cơ sở dữ liệu?
Heloir: Mặc dù các doanh nghiệp mong muốn tận dụng sức mạnh chuyển đổi của các công nghệ AI tổng hợp, nhưng thực tế là việc xây dựng nền tảng công nghệ mạnh mẽ, có thể mở rộng không chỉ đòi hỏi việc lựa chọn công nghệ phù hợp. Đó là về việc tạo ra các hệ thống có thể phát triển và thích ứng với nhu cầu ngày càng tăng của AI tổng hợp, những nhu cầu đang thay đổi nhanh chóng mà một số cơ sở hạ tầng CNTT truyền thống có thể không hỗ trợ được. Đó là sự thật khó chịu về tình hình hiện tại.
Kiến trúc CNTT ngày nay đang bị choáng ngợp bởi khối lượng dữ liệu chưa từng có được tạo ra từ các tập dữ liệu ngày càng được kết nối với nhau. Các hệ thống truyền thống, được thiết kế để trao đổi dữ liệu ít chuyên sâu hơn, hiện không thể xử lý các luồng dữ liệu lớn, liên tục cần thiết để đáp ứng AI theo thời gian thực. Họ cũng không được chuẩn bị để quản lý nhiều loại dữ liệu được tạo ra.
Hệ sinh thái AI tổng quát thường bao gồm một bộ công nghệ phức tạp. Mỗi lớp công nghệ—từ tìm nguồn dữ liệu đến triển khai mô hình—làm tăng chiều sâu chức năng và chi phí vận hành. Đơn giản hóa các nhóm công nghệ này không chỉ nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động; nó cũng là một nhu cầu tài chính.
Tin tức AI: Một số cân nhắc quan trọng đối với các doanh nghiệp khi lựa chọn cơ sở dữ liệu có thể mở rộng cho các ứng dụng hỗ trợ AI, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến AI tổng hợp là gì?
Heloir: Các doanh nghiệp nên ưu tiên tính linh hoạt, hiệu suất và khả năng mở rộng trong tương lai. Dưới đây là một số lý do chính:
- Sự đa dạng và khối lượng dữ liệu sẽ tiếp tục tăng lên, đòi hỏi cơ sở dữ liệu phải xử lý các loại dữ liệu đa dạng—có cấu trúc, không có cấu trúc và bán cấu trúc—ở quy mô lớn. Việc chọn một cơ sở dữ liệu có thể quản lý sự đa dạng như vậy mà không cần các quy trình ETL phức tạp là điều quan trọng.
- Các mô hình AI thường cần quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực để đào tạo và suy luận, do đó cơ sở dữ liệu phải có độ trễ thấp để cho phép đưa ra quyết định và phản hồi theo thời gian thực.
- Khi các mô hình AI phát triển và khối lượng dữ liệu mở rộng, cơ sở dữ liệu phải mở rộng theo chiều ngang để cho phép các tổ chức bổ sung công suất mà không có thời gian ngừng hoạt động đáng kể hoặc suy giảm hiệu suất.
- Việc tích hợp liền mạch với các công cụ khoa học dữ liệu và Machine Learning là rất quan trọng, đồng thời hỗ trợ riêng cho quy trình công việc AI—chẳng hạn như quản lý dữ liệu mô hình, tập huấn luyện và dữ liệu suy luận—có thể nâng cao hiệu quả hoạt động.
Tin tức về AI: Những thách thức chung mà các tổ chức gặp phải khi tích hợp AI vào hoạt động của họ là gì và cơ sở dữ liệu có thể mở rộng có thể giúp giải quyết những vấn đề này như thế nào?
Heloir: Có rất nhiều thách thức mà các tổ chức có thể gặp phải khi áp dụng AI. Chúng bao gồm lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau cần thiết để xây dựng các ứng dụng AI. Việc mở rộng quy mô các sáng kiến này cũng có thể gây căng thẳng cho cơ sở hạ tầng CNTT hiện có và khi các mô hình được xây dựng, chúng cần được lặp lại và cải tiến liên tục.
Để thực hiện điều này dễ dàng hơn, cơ sở dữ liệu có quy mô có thể giúp đơn giản hóa việc quản lý, lưu trữ và truy xuất các bộ dữ liệu đa dạng. Nó mang lại sự linh hoạt, cho phép doanh nghiệp xử lý các nhu cầu biến động trong khi vẫn duy trì hiệu suất và hiệu quả. Ngoài ra, chúng còn đẩy nhanh thời gian tiếp thị các cải tiến dựa trên AI bằng cách cho phép nhập và truy xuất dữ liệu nhanh chóng, tạo điều kiện cho việc thử nghiệm nhanh hơn.
Tin tức AI: Bạn có thể cung cấp các ví dụ về cách cộng tác giữa các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu và các công ty tập trung vào AI đã thúc đẩy sự đổi mới trong các giải pháp AI không?
Heloir: Nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc xây dựng các ứng dụng AI tổng quát vì công nghệ này phát triển quá nhanh. Chuyên môn hạn chế và sự phức tạp ngày càng tăng của việc tích hợp các thành phần đa dạng càng làm phức tạp thêm quy trình, làm chậm quá trình đổi mới và cản trở sự phát triển của các giải pháp dựa trên AI.
Một cách để chúng tôi giải quyết những thách thức này là thông qua Chương trình ứng dụng AI MongoDB (MAAP), nơi cung cấp cho khách hàng các nguồn lực để hỗ trợ họ đưa các ứng dụng AI vào sản xuất. Điều này bao gồm các kiến trúc tham chiếu và nhóm công nghệ đầu cuối tích hợp với các nhà cung cấp công nghệ hàng đầu, dịch vụ chuyên nghiệp và hệ thống hỗ trợ thống nhất.
MAAP phân loại khách hàng thành bốn nhóm, từ những người tìm kiếm lời khuyên và nguyên mẫu cho đến những người đang phát triển các ứng dụng AI quan trọng và vượt qua các thách thức kỹ thuật. MAAP của MongoDB cho phép phát triển nhanh hơn, liền mạch các ứng dụng AI tổng hợp, thúc đẩy khả năng sáng tạo và giảm độ phức tạp.
Tin tức AI: MongoDB tiếp cận những thách thức trong việc hỗ trợ các ứng dụng hỗ trợ AI như thế nào, đặc biệt là trong các ngành đang nhanh chóng áp dụng AI?
Heloir: Đảm bảo bạn có cơ sở hạ tầng cơ bản để xây dựng những gì bạn cần luôn là một trong những thách thức lớn nhất mà các tổ chức phải đối mặt.
Để xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI, cơ sở dữ liệu cơ bản phải có khả năng chạy các truy vấn dựa trên các cấu trúc dữ liệu linh hoạt, phong phú. Với AI, cấu trúc dữ liệu có thể trở nên rất phức tạp. Đây là một trong những thách thức lớn nhất mà các tổ chức phải đối mặt khi xây dựng các ứng dụng hỗ trợ AI và đó chính xác là những gì MongoDB được thiết kế để xử lý. Chúng tôi hợp nhất dữ liệu nguồn, siêu dữ liệu, dữ liệu vận hành, dữ liệu vectơ và dữ liệu được tạo—tất cả trong một nền tảng.
Tin tức AI: Bạn dự đoán những phát triển nào trong tương lai về công nghệ cơ sở dữ liệu và MongoDB đang chuẩn bị hỗ trợ thế hệ ứng dụng AI tiếp theo như thế nào?
Heloir: Các giá trị chính của chúng tôi ngày nay vẫn giống như khi MongoDB lần đầu ra mắt: chúng tôi muốn giúp cuộc sống của các nhà phát triển trở nên dễ dàng hơn và giúp họ thúc đẩy ROI kinh doanh. Điều này vẫn không thay đổi trong thời đại trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi sẽ tiếp tục lắng nghe khách hàng của mình, hỗ trợ họ vượt qua những khó khăn lớn nhất và đảm bảo rằng MongoDB có các tính năng họ yêu cầu để phát triển tiếp theo [generation of] những ứng dụng tuyệt vời.
(Ảnh chụp bởi Caspar Camille Rubin)
Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Kiểm tra Triển lãm AI & Dữ liệu lớn diễn ra ở Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này được tổ chức cùng với các sự kiện hàng đầu khác bao gồm Hội nghị tự động hóa thông minh, BlockX, Tuần lễ Chuyển đổi sốVà An ninh mạng & Triển lãm Cloud.
Khám phá các sự kiện và hội thảo Online về công nghệ doanh nghiệp sắp tới khác do TechForge cung cấp đây.
