借助 Capella 免费套餐，开发者可以不受财务、时间或灵活性的限制，尽情实验和构建新项目。
译自 Going Beyond Legacy Systems for Dev Productivity，作者 Brian King。
随着数字基础设施日益复杂和分布式，开发人员承担的任务已远远超出编写代码本身。管理各种数据源、交付实时、可扩展的应用程序以及尝试新工具以推动创新等需求，正将开发团队推向极限。对组织而言，影响是严重的。如果数字体验无法满足用户的期望，客户往往会选择离开。
尽管投资了人工智能工具来帮助减轻开发人员的工作量，但团队仍然难以满足对敏捷、创新型应用程序的期望，这些应用程序能够提升组织产品的用户粘性。当前阻碍开发人员生产力的障碍可分为三大类：
交付复杂的应用程序会显著增加数据管理的复杂性。开发团队常常发现自己需要处理海量结构化和非结构化数据。这些数据通常分散在多个环境中，包括本地系统、云服务和混合架构。为单体架构设计的传统数据库仍然可以完美地执行预期任务——在某些情况下，鉴于特定的隐私、安全或法律法规，这是必需的。
然而，在其他情况下，传统数据基础设施可能难以应对现代基于微服务的应用程序所需的灵活性，这增加了复杂性。
因此，开发人员必须花费更多时间来调整当前的传统数据库以提高性能，处理扩展问题并确保跨区域的高可用性。对实时数据处理和边缘计算等服务的持续需求也带来了挑战——这对于有效的 AI 驱动应用程序至关重要。
开发和测试云原生 AI 应用程序的财务负担持续增长。开发人员需要能够在测试期间处理生产级工作负载的环境，但云服务的相关成本在此阶段往往会增加。
事实上，对于在敏捷环境中工作的团队而言，迭代测试和持续集成是常态，这些支出很快就会变得难以承受。一些组织无法证明仍在开发或实验阶段的 AI 应用程序的高昂前期基础设施成本是合理的。如果没有经济高效且强大的解决方案，许多团队就会被迫偷工减料，这可能会降低其应用程序的质量。
虽然一些组织依赖传统数据库来保证操作稳定性或定制解决方案，但另一些组织则需要更大的数据管理灵活性。这种需求在零售和金融服务等行业尤为突出，在这些行业中，开发人员必须快速调整以应对不断变化的客户需求或市场变化。这些环境中的传统系统通常会强制执行严格的模式结构，这可能会限制开发人员在无需大量返工的情况下适应不断变化的需求的能力。
这些挑战对开发周期的连锁反应是巨大的。开发人员浪费时间和资源来管理数据库基础设施，而不是专注于交付新功能或改善用户体验。冗长的设置流程、大量的调整需求以及不断上升的云成本扼杀了创新。
传统数据库解决方案缺乏灵活性，也迫使团队花费大量时间来彻底改造系统，因为这些系统不再满足需求。这些挑战不仅阻碍了开发人员的生产力，而且还带来了长期技术债务，这可能会带来高昂的解决成本。
为了保持竞争优势，开发团队需要敏捷、可扩展且经济高效的解决方案，使他们能够在不因基础设施复杂性而受阻的情况下进行创新。目前对 AI 应用程序的需求只会增加开发人员对现代数据管理功能的需求——例如实时数据分析。
除非开发人员的生产力得到释放，否则数字服务的创新将受到影响，组织也可能因此面临用户或客户流失的风险。
Couchbase Capella 是一个灵活的 NoSQL 模型，旨在无缝处理结构化和非结构化数据，同时提高开发人员的生产力。其分布式架构允许开发人员在不牺牲性能或规模的情况下管理复杂数据集，并使开发团队能够专注于构建应用程序，而不是管理基础设施。
现在，随着 Capella 免费层的增加，开发人员可以免费访问服务进行实验和构建新项目，而不受通常阻碍创造力的财务、时间或灵活性限制。开发人员可以使用该功能激活新集群，评估和探索产品，并开发和测试应用程序，而不必担心在扩展到 Capella 内部更大部署之前的截止日期。