要求苛刻的 GenAI 模型、复杂的数据和强大的 AI 应用程序推动了现代数据库操作方式的重大转变。
译自 How Cloud Databases Have Evolved for the AI Era，作者 Tim Rottach。
数据库是一项基础技术，为企业和消费者每天依赖的应用程序提供支持。尤其是云数据库为日常实时数字体验提供支持——视频流、信用评分监控、在线购物、旅行预订、餐厅预订、医疗预约和服务、数字支付、包裹订购和配送等等。
生成式 AI 的爆发（GenAI）影响了技术的各个方面，包括云数据库、它们支持的应用程序以及让所有这些神奇事物发生的开发者。最近的研究发现，73% 的企业正在增加对 AI 工具的投资，以帮助开发者更有效地工作并更快地创建新的 GenAI 应用程序。
GenAI 正在推动企业竞相构建高度个性化、高性能且自适应的应用程序。这些类型的应用程序可以根据用户偏好、环境条件、数据输入或不断变化的情况等各种因素实时调整其行为和功能。向动态、AI 驱动的应用程序转变需要一个实时、低延迟、多用途的数据库。
这一切始于 20 世纪 60 年代，当时计算机首次出现，标志着计算机化数据库的开始。
查尔斯·W·巴赫曼 设计了集成数据存储，即第一个数据库管理系统 (DBMS)，它由磁盘上的一组共享文件组成，并带有用于构建和管理它们的工具以及一组强大的命令，使用户能够操作数据。
十年后，IBM 研究员埃德加·F·科德 提出了关系数据库管理系统 (RDBMS) 的想法，它可以将信息组织成表格。当时存储非常昂贵，需要有效地存储数据。在接下来的几十年里，关系数据库变得越来越突出。IBM 开发了结构化查询语言 (SQL)，这是数据库的第一个标准数据语言。
随着 2010 年代的到来，随着开发者构建数据密集型应用程序，组织继续在 DBMS 模型上进行演进和创新，以满足企业不断出现的新需求和挑战。云技术越来越受欢迎，在 2008 年金融危机后迅速成为理想选择，当时企业转向云服务，而不是资本密集型的私有基础设施。
那时，云数据库进入了人们的视野，它托管在各种云平台上并由这些平台进行管理，以在成本、可用性、可扩展性和安全性方面提供优势。与传统数据库一样，云数据库允许用户存储、访问、更改、删除和处理数据，同时还具有在云基础设施上运行的灵活性。
云数据库极大地改变了 IT 和数据库管理员的角色和职责，让他们可以专注于优化数据库和管理成本效率等任务。简化的设置还允许小型团队将数据库任务卸载给服务提供商，专注于构建新的应用程序和功能。
在过去的 15 年中，随着企业创建自己的系统提供独特功能，DBMS 市场呈指数级增长，数据库迭代众多。Gartner 研究称，预计 DBMS 市场到 2027 年将达到 2036 亿美元。
云从根本上改变了数据库的基础设施。如今，组织绝大多数依赖于现代云数据库来保持业务关键型应用程序的运行，并为客户提供优质体验。为了支持负责构建这些应用程序的开发人员，供应商通过 JSON 文档存储、关系功能、键值存储、内存中缓存、SQL 功能、全文搜索等功能扩展了云数据库功能。
随着 2023 年和 2024 年 GenAI 的爆发，组织的目标是构建高度智能的自适应应用程序，提供 情境化超个性化（由实时分析计算实现）等功能。成功的云数据库供应商正在采用 AI 来提供构建现代应用程序所需的功能，其中包括：
- 情境驱动功能
- 向量搜索功能
- 访问实时分析
- 边缘功能
具有多用途功能的 AI 就绪数据库可以使公司整合技术栈、消除数据蔓延、减少开发人员的手动工作并增强扩展能力。AI 还增强了开发人员体验，提供了示例代码以更快速地编写应用程序级代码，就索引创建提供建议，识别错误修复并运行单元测试以微调应用程序。
利用 GenAI、机器学习 和实时分析，开发人员可以构建情境化、超个性化的应用程序。一些实际示例包括：
- 家庭装修应用程序，可以根据对个人购买模式、兴趣和最近搜索的累积知识为用户创建定制的产品推荐。该应用程序可以推荐户外厨房改造所需物品的完整清单，提供建筑计划和联系信息，搜索附近家居建材商店的库存，并提供完整的材料清单。
- 金融机构应用程序，可以使用 AI 检测欺诈交易，实时通知用户，识别异常并积极防止金融犯罪。
- 医疗患者参与应用程序，利用 AI 跟踪患者在各个渠道（例如，预约信息、病历、热线电话、网络查询）中的互动，以提供个性化的护理提示、提醒和及时的后续服务。
- 保险现场服务应用程序，允许代理在偏远地区以缓慢或无互联网的速度在移动设备上拍摄损坏照片、搜索类似事故、提交索赔报告并更新客户保单信息。
- 由 AI 驱动的自动驾驶汽车，能够实现感知、决策和导航功能，所有这些功能都根据个人用户的偏好和习惯进行定制。
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