企业AI成功需实时数据平台！现代数据平台需具备灵活数据模型、实时数据处理和AI工作负载支持。开发者优先，JSON成AI首选数据格式，支持向量相似性搜索。云原生数据库简化开发，需支持AI数据生命周期，如RAG和代理内存。Couchbase Capella简化技术栈，助力AI驱动应用！
译自：Enterprise AI Success Demands Real-Time Data Platforms
作者：Tim Rottach
在我们纪念又一个国家云数据库日之际，很明显，现代数据平台已经经历了根本性的转变。曾经以存储效率为中心的 IT 系统，现在已经成为以速度、灵活性和 AI 互操作性为中心而设计的、以开发为中心的平台。
为了满足快速发展的 AI 需求，平台必须在三个关键领域表现出色：数据模型和访问模式的灵活性、通过实时数据处理实现的出色的规模化性能，以及对从开发到生产的 AI 工作负载的内置支持。对于希望超越基本的 AI 探索项目，转向真正的企业级代理部署的组织来说，底层数据基础设施需要解决完整的 AI 数据生命周期，从摄取到可观测性。
数据平台的设计随着应用程序的复杂性而发展。早期的关系数据库强调结构化存储，而 NoSQL 数据库引入了模式和数据灵活性以及全局 Web 可扩展性。如今，开发人员希望数据平台适应其应用程序的需求，而不是被迫围绕数据库的限制来设计他们的应用程序。他们想要灵活的模式、多种访问模式以及跨环境的无缝部署。
现代数据库现在已经转变为统一的、支持 AI 的平台，可以处理运营和分析工作负载，同时还支持专门的 AI 功能，如向量搜索、嵌入存储和代理内存。JSON 正在成为 AI 首选的数据格式，而基于 JSON 的数据库由于其灵活性、原生 Web 兼容性以及与 AI 生成的非结构化数据协同工作的能力，已成为现代应用程序开发的标准。
今天的数据库还必须在同一平台内支持多种数据访问模式，如键值查找、SQL 查询、全文搜索、时间序列分析、运营分析和向量相似性搜索，而无需迫使开发人员集成不同的、单一用途的解决方案。这些不断变化的期望为数据平台设计中的一个新的优先事项铺平了道路：开发者体验。
开发者体验现在驱动着数据管理决策，因为组织认识到，消除开发过程中的摩擦会直接影响业务敏捷性和新功能的价值实现时间。最成功的现代数据平台最大限度地提高了开发人员的灵活性：用于复杂对象的文档模型、用于结构化数据的关系功能、用于高吞吐量需求的键值操作以及用于加速不同访问模式的专用索引。
性能期望有所提高，开发人员现在要求读取操作的响应时间低于毫秒级，写入吞吐量高，并且能够处理混合工作负载而不会降低性能。例如，在零售业中，这种性能对于支持实时代理购物助手至关重要，这些助手使用跨事务和非结构化产品数据的混合搜索来生成个性化的产品推荐。
只有当开发人员配备了旨在处理各种数据类型和查询模式而无需增加复杂性的平台时，才能实现这种级别的响应能力和灵活性。
云原生和自动化数据库服务使开发人员摆脱了繁琐的运营负担，这些负担以前占用了大多数开发人员每周 15 个小时。优先考虑开发者体验和现代化举措的公司，其生产力提高了 37%。然而，即使是最简化的开发工具，如果不支持完整的数据生命周期，也无法确保 AI 的成功。
AI 系统需要强大的治理来维持数据一致性并与业务目标保持一致。然而，大多数企业数据基础设施的构建并未考虑到以下端到端生命周期。该生命周期包括四个相互关联的阶段：
- 数据来源和准备： 这个初始阶段涉及收集、清理和构建数据。平台必须支持各种模式、实时摄取和 RAG（检索增强生成）应用程序的内置向量化。例如，医疗保健协调系统依赖于此阶段将患者记录、设备遥测和临床协议整合为 AI 模型的连贯输入流。
- 运营使用： AI 应用程序需要实时数据交互。内存中的数据移动至关重要，这得益于灵活的 JSON 数据格式，该格式支持技术组件之间的数据移动。
- 验证： 这一阶段经常被忽视但越来越重要，它根据基本事实验证 AI 输出，跟踪信息沿袭，并确保符合准确性和安全要求。
- 可观测性和内存： 最后阶段会随着时间的推移监控 AI 系统性能，检测概念漂移或模型准确性的下降，维护代理内存以实现一致的交互，并提供反馈循环以实现持续改进。
传统架构通常无法全面支持此生命周期。分散的工具和多数据库架构会导致行为不一致、验证不可靠、复杂性增加和内存系统脆弱，所有这些都会增加总体项目风险。
大多数企业在最初的 AI 实验后都遇到了瓶颈，因为他们的数据基础设施并非为可扩展的代理 AI 而构建。以开发者为先的数据平台通过为 AI 系统所需的独特数据访问模式提供开箱即用的支持来弥合这一差距，从而减少集成开销并加速部署。可扩展性通过实时访问速度、运营一致性和专门的索引来支持，这些都是不可协商的。一个现代化的平台必须在云、边缘、移动设备和本地环境中保持一致运行，以支持相同的企业开发需求。
成功的架构通过高级复制规则、冲突解决和随数据传递的策略执行来确保一致性。混合搜索、时间序列分析和向量搜索等功能必须由多用途数据库原生支持，以便开发人员可以无缝地处理结构化和非结构化数据，而无需切换工具或构建自定义解决方法。这方面的一个例子可能是在制造业中，技术人员辅助代理将在现场使用离线数据和模型，以实现始终在线的、基于自然语言的辅助。
以开发者为先的方法的长期优势超越了当前的 AI 用例，创造了一个环境，在这种环境中，随着新的 AI 功能的出现，创新可以更快地发生，而无需进行代价高昂的迁移或更换。通过统一的方法，安全和治理方面的考虑变得更加易于管理，因为访问控制、审计功能和合规机制始终如一地应用于所有数据和环境。
具有前瞻性的组织比以往任何时候都更认识到，统一的数据平台战略对于采用这项最新的技术革命至关重要。那些拥有以开发者为先的基础的组织可以更快、更安全地实施新功能，并更好地控制其应用程序的生命周期。
使用多个专用数据库将成为一种过时的做法，因为为 AI 模型提供不一致或不准确数据的风险太高。在 AI 方面取得成功的组织将依靠多用途数据库来简化围绕 AI 的数据管理活动。
Couchbase Capella 是一种通用的数据库即服务，可简化技术堆栈，降低总体拥有成本并减少数据蔓延，使开发人员能够专注于创新。它融合了 NoSQL 的灵活性与 SQL 风格的查询、高性能和可扩展性。Capella 还支持多种数据模型，包括键值、JSON、全文和地理搜索、事件、分析、向量搜索、AI 以及移动和边缘用例，所有这些都在一个统一的平台中，无需单独的、专门的解决方案来开发代理应用程序。
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