Kuruluşlar, yapay zekayı temel uygulamaların ötesine taşımak için yapay zeka veri yaşam döngüsünü kapsayan birleşik veri platformlarını benimsemek durumunda.
Yazan: Couchbase Ürün Pazarlama Yöneticisi Tim Rottach
Bir Ulusal Bulut Veritabanı Günü’nü daha geride kalmışken modern veri platformlarının bir dönüşüm sürecinden geçtiği de gözüküyor. Bir zamanlar depolama verimliliği üzerine kurulu bilgi teknolojileri merkezli sistemler artık hız, esneklik ve yapay zeka birlikte çalışabilirliği için tasarlanmış geliştirme merkezli platformlar haline geldi.
Büyük bir hızla değişen yapay zeka gereksinimlerini karşılamak için platformların üç temel alanda mükemmel olması gerekiyor: Veri ve erişim modellerinde esneklik, gerçek zamanlı veri işleme ile yüksek performans ve geliştirme sürecinden üretim sürecine kadar yapay zeka iş yükleri için yerleşik destek. Temel yapay zeka keşif projelerinin ötesine geçerek gerçek kurumsal düzeyde yapay zeka ajanı dağıtımlarına geçmek isteyen kuruluşlar için temel veri altyapısının tüm yapay zeka veri yaşam döngüsünü ele alması büyük önem taşıyor.
Veritabanı Gereksinimlerinin Evrimi
Veri platformu tasarımı, beraberinde uygulama karmaşıklığı da getirmiştir. İlk ilişkisel veritabanları yapılandırılmış depolamaya önem verirken, NoSQL veritabanları küresel web ölçeklenebilirliği ile veri esnekliği sunmuştur. Günümüzde geliştiriciler, uygulamalarını veritabanı sınırlamaları etrafında tasarlamak zorunda kalmak yerine veri platformlarının uygulamalarının ihtiyaçlarına uyum sağlamasını beklemektedir. Geliştiriciler artık, esnek şemalar, çoklu erişim modelleri ve ortamlar arasında sorunsuz dağıtım istiyorlar.
Modern veritabanları artık hem operasyonel hem de analitik iş yüklerini yöneten ve aynı zamanda vektör arama, gömülü depolama ve yapay zeka ajan belleği gibi özel yapay zeka işlevlerini destekleyen birleşik yapay zekaya hazır platformlarına dönüştü. Bu noktada JSON, yapay zekanın temel veri formatı olarak ortaya çıktı ve JSON tabanlı veritabanları, esneklikleri, yerel web ile olan uyumlulukları ve yapay zeka tarafından üretilen yapılandırılmamış verilerle çalışma yetenekleri nedeniyle modern uygulama geliştirme için standart haline geldi.
Günümüz veri tabanları, geliştiricileri birbirinden farklı, tek bir amaca yönelik çözümleri entegre etmeye zorlamadan aynı platform içinde anahtar-değer aramaları, SQL sorguları, tam metin arama, zaman serisi analizi, operasyonel analitik ve vektör benzerlik araması gibi çoklu veri erişim modellerini de desteklemelidir. Değişen bu beklentiler de veri platformu tasarımında yeni bir öncelik olarak geliştirici deneyiminin öne çıkmasına neden olmuştur.
Geliştirici Öncelikli Devrim
Geliştirici deneyimi artık veri yönetimi kararlarını yönlendiriyor çünkü kuruluşlar, geliştirme sürecindeki sürtünmeyi ortadan kaldırmanın iş çevikliğini ve yeni özellikler için değer elde etme süresini doğrudan etkilediğinin farkındalar. En başarılı modern veri platformları, geliştirici esnekliğini en üst düzeye çıkaranlar: karmaşık öğeler için belge modelleri, yapılandırılmış veriler için ilişkisel yetenekler, önemli ihtiyaçlar için anahtar-değer işlemleri ve farklı erişim modellerini hızlandırmak için özel indeksler.
Geliştiricilerin artık okuma işlemleri için milisaniyenin altında yanıt süreleri, yüksek yazma verimi ve karışık iş yüklerini bozulma olmadan işleme yeteneği talep etmesiyle performans beklentileri de arttı. Örnek olarak, perakende sektöründe bu performans işlemsel ve yapılandırılmamış ürün verileri arasında hibrit arama kullanarak kişiselleştirilmiş ürün önerileri üreten gerçek zamanlı yapay zeka ajanı alışveriş asistanlarına güç sağlamak gibi durumlarda büyük önem taşır.
Bu düzeyde yanıt verebilirlik ve esneklik, ancak geliştiriciler çeşitli veri türlerini ve sorgu modellerini ek karmaşıklık olmadan işlemek üzere tasarlanmış platformlarla donatıldığında elde edilebilir.
Bulut tabanlı ve otomatik veritabanı hizmetleri, geliştiricileri daha önce geliştiricilerin çoğu için haftada 15 saate kadar zaman alabilen rutin ve operasyonel iş yüklerinden kurtarmıştır. Geliştirici deneyimine ve modernizasyon girişimlerine öncelik veren şirketler üretkenlik seviyesinde %37’lik bir artışa tanık oluyor. Ancak en modern geliştirici araçları bile tüm veri yaşam döngüsünü desteklemediği sürece yapay zekanın başarılı olmasını sağlayamaz.
Yapay Zeka Yaşam Döngüsü: Başarının Anahtarı
Yapay zeka sistemleri, veri tutarlılığını ve iş hedefleriyle uyumu korumak için güçlü bir yönetime ihtiyaç duyar. Ancak çoğu kurumsal veri altyapısı aşağıdaki uçtan uca yaşam döngüsü göz önünde bulundurularak oluşturulmamıştır. Bu yaşam döngüsü birbirine bağlı dört aşamadan oluşur:
1. Veri toplama ve hazırlama: Bu ilk aşama verilerin toplanmasını, ayıklanmasını ve yapılandırılmasını içerir. Platformlar çeşitli şemaları, gerçek zamanlı alımı ve RAG (retrieval-augmented generated) uygulamaları için yerleşik vektörleştirmeyi desteklemelidir. Örnek olarak sağlık hizmetleri koordinasyon sistemlerinde, hasta kayıtlarını, cihaz telemetrisimi ve klinik protokollerini yapay zeka modelleri için tutarlı bir girdi akışında bir araya getirmek bu aşamada gerçekleşir.
2. Operasyonel kullanım: Yapay zeka uygulamaları gerçek zamanlı veri etkileşimi gerektirir. Teknoloji bileşenleri arasında veri hareketini destekleyen esnek bir JSON veri formatının yardımıyla bellek içi veri hareketi burada kritik bir öneme sahiptir.
3. Doğrulama: Çoğunlukla göz ardı edilen ancak giderek daha önemli hale gelen bu aşama, yapay zeka çıktılarının asıl gerçeğe göre doğrulamasını yapar, bilgi akışını izler ve güvenilirlik gereksinimlerine uygunluğu sağlar.
4. Gözlenebilirlik ve bellek: Son aşama, yapay zeka sistem performansını zaman içinde izler, kavramlarda kaymaları veya model doğruluğundaki bozulmaları tespit eder, tutarlı etkileşimler için yapay zeka ajan belleklerini korur ve sürekli iyileştirme için geri bildirim sağlar.
Eski mimariler genellikle bu yaşam döngüsünü bir bütün olarak desteklemekte başarısız olur. Birbirinden ayrı araçlar ve çoklu veritabanı mimarileri tutarsız çıktılara, güvenilmez doğrulamalara, artan karmaşıklığa ve kırılgan bellek sistemlerine yol açar ve bunlar genel olarak riski artırır.
Kurumsal Yapay Zeka için Veri Altyapısı Modernizasyonu
Çoğu kuruluş, ilk yapay zeka denemelerinden sonra adeta bir duvara çarpmış gibi oldu çünkü veri altyapıları ölçeklenebilir yapay zeka ajanları için tasarlanmamıştı. Geliştirici öncelikli veri platformları, yapay zeka sistemlerinin ihtiyaç duyduğu benzersiz veri erişim modelleri için kullanıma hazır destek sunarak, entegrasyondan kaynaklı ek yükü azaltarak ve dağıtımı hızlandırarak bu açığı kapatıyor. Ölçeklenebilirlik, gerçek zamanlı erişim hızı, operasyonel tutarlılık ve özel indeksleme ile destekleniyor. Modern bir platform, kurumsal geliştirme ihtiyaçlarını desteklemek için bulut ortamlarında, uçta, mobilde ve kuruluşun kendi içinde tutarlı bir şekilde çalışmalıdır.
Başarılı mimariler; gelişmiş çoğaltma ilkeleri, çakışma çözümü ve verilerle birlikte hareket eden politikalar aracılığıyla tutarlılığı sağlar. Hibrit arama, zaman serisi analizi ve vektör araması gibi yetenekler çok amaçlı bir veritabanı tarafından yerel olarak desteklenmelidir. Böylece geliştiriciler araç değiştirmeden veya geçici çözümler oluşturmadan yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle sorunsuz bir şekilde çalışabilir. Bunun bir örneğini, teknisyen yardım temsilcilerinin her zaman erişilebilir, doğal dil tabanlı yardım için çevrimdışı verileri ve modelleri kullanarak sahada çalışacağı üretim olarak verebiliriz.
Geleceği İnşa Etmek
Geliştirici öncelikli bir yaklaşımın uzun vadeli avantajları mevcut yapay zeka kullanım durumlarının da ötesine geçerek, yeni yapay zeka yetenekleri ortaya çıktıkça maliyetli geçişler olmadan yeniliğin daha hızlı gerçekleşebileceği bir ortam yaratır. Erişim kontrolleri, denetim yetenekleri ve uyum mekanizmaları tüm veri ve ortamlarda tutarlı bir şekilde uygulandığından güvenlik ve yönetim konuları birleşik bir yaklaşımla önemli ölçüde daha yönetilebilir hale gelir.
Geleceği düşünen kuruluşlar, birleşik bir veri platformu stratejisinin bu son teknoloji devrimini benimsemek için kritik öneme sahip olduğunun oldukça farkında. Geliştirici önceliğine önem veren kuruluşlar, yeni yetenekleri daha hızlı ve güvenli bir şekilde uygulayabilir ve uygulamalarının ömrü boyunca daha fazla kontrole sahip olabilirler.
Yapay zeka modellerine tutarsız veya yanlış veri sağlama riski çok yüksek olduğundan, amaca yönelik olarak oluşturulmuş birden fazla veritabanı kullanmak modası geçmiş bir uygulama olacaktır. Yapay zeka ile başarılı olan kuruluşlar, yapay zekayı çevreleyen veri yönetimi faaliyetlerini basitleştirmek için çok amaçlı veritabanlarına güveneceklerdir.
