Han Heloir, MongoDB: Ölçeklenebilir Veritabanlarının AI Odaklı Uygulamalar Üzerindeki Etkisi

02.10.2024

Veri yönetimi her geçen gün daha karmaşık hale geldikçe ve modern uygulamalar geleneksel sistemlerin sınırlarını zorladıkça, yapay zeka uygulamaların nasıl ölçeklendirildiğini dönüştürüyor. MongoDB EMEA Bölgesi Generative AI Kıdemli Çözüm Mimarı Han Heloir’e göre, yapay zeka, uygulamaların gerçek zamanlı ve adaptif şekilde ölçeklenmesini optimize ediyor ve bu sayede operatörleri eski yöntemlerden kurtararak verimliliği artırıp maliyetleri düşürüyor.

Yapay zekanın tahmin yetenekleri, uygulamaların verimli bir şekilde ölçeklenmesini sağlayarak performansı ve kaynak kullanımını iyileştiriyor, bu da geleneksel yöntemlere kıyasla önemli bir gelişme. Heloir, generative AI'ın hızla değişen taleplerine ayak uydurabilecek ölçeklenebilir sistemler oluşturmanın önemini vurguluyor, ancak mevcut birçok IT altyapısının bu zorluklarla başa çıkmaya hazır olmadığını belirtiyor.

Bugünün IT mimarileri, gerçek zamanlı yapay zeka operasyonları için gereken büyük ve sürekli veri akışlarıyla başa çıkmakta zorlanıyor ve geleneksel sistemler üretilen verilerin çeşitliliğini işlemek için yeterli değil. Yapay zeka modelleri, hem eğitim hem de çıkarım süreçleri için gerçek zamanlı veri erişimine ihtiyaç duyuyor ve düşük gecikmeli veritabanları, gerçek zamanlı karar verme ve yanıt verebilme yetenekleri açısından kritik öneme sahip. Bu bağlamda, ölçeklenebilir veritabanları, çeşitli veri kümelerini yöneterek, sistemlerin minimum kesinti veya performans düşüşü olmadan ölçeklenmesini sağlıyor.

Heloir, generative AI ile ilgili karmaşık teknoloji yığınlarını basitleştirmenin operasyonel ve finansal açıdan ne kadar önemli olduğunu da vurguluyor, çünkü her ekstra katman hem işlevsellik hem de maliyet anlamına geliyor. MongoDB gibi veritabanı sağlayıcılarının yapay zeka odaklı şirketlerle yaptığı işbirlikleri, entegre çözümler sunarak yapay zeka inovasyonunu hızlandırıyor. Örneğin, MongoDB'nin AI Applications Program (MAAP) adlı çözümü, referans mimariler ve entegre teknoloji yığınları gibi kaynaklar sunarak generative AI uygulamalarının hızlı bir şekilde geliştirilmesini destekliyor.

MongoDB, yapay zeka ile çalışan uygulamalar için özellikle uygun çünkü kaynak veriler, meta veriler, operasyonel veriler, vektör verileri ve üretilmiş veriler gibi esnek veri yapılarıyla çalışabiliyor. Heloir, MongoDB’nin yapay zeka çağında da misyonunun aynı kaldığını belirtiyor: geliştiricilerin işlerini kolaylaştırmak ve firmaların yatırım getirisini artırmak. MongoDB, müşterilerini destekleyerek ve yenilik yapmaya devam ederek, bir sonraki nesil yapay zeka uygulamalarının önemli bir parçası olmayı hedefliyor.