مع تقدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، قد تجد الشركات أن الروبوتات الدردشة الأساسية لم تعد كافية. تقوم شركات الحوسبة السحابية الكبرى بتعزيز قواعد بياناتها وأدواتها بسرعة لتمكين نشر البيانات التشغيلية بشكل سريع وفعال، مما يمكّن الأعمال من إنشاء تطبيقات ذكية وواعية للسياق.
مثال بارز على ذلك هو التحديثات الأخيرة من Google Cloud على عروض قواعد البيانات، بدءاً من AlloyDB. في منشور مدونة حديث، أعلنت Google أن قاعدة البيانات المتوافقة مع PostgreSQL، والتي تُدار بالكامل، تتمتع حالياً بتوفر عام لفهرس ScaNN (فهرس الجيرة القابلة للتوسع). توفر هذه التقنية، التي تدعم بحث Google وYouTube، إنشاء فهارس أسرع وعمليات استعلام عن متجهات مع تقليل كبير في استهلاك الذاكرة.
علاوة على ذلك، شراكت Google مع Aiven لتقديم نشر مُدار لـ AlloyDB وقدمت تحديثات لـ Memorystore لـ Valkey وFirebase.
فهم قيمة ScaNN لـ AlloyDB
تعد قواعد البيانات المتجهة ضرورية لدعم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة، من روبوتات الدردشة RAG إلى أنظمة التوصيات. إنها تتفوق في تخزين وإدارة تمثيلات المتجهات (التعبيرات العددية) وإجراء عمليات البحث عن التشابه الضرورية للتطبيقات المستهدفة. مع تفضيل PostgreSQL كقاعدة بيانات بين المطورين في جميع أنحاء العالم، حققت إضافته للبحث عن المتجهات، pgvector، شهرة واسعة. تدعم Google Cloud هذه الميزة في AlloyDB، مستخدمة خوارزمية متطورة تعتمد على الرسوم البيانية تُسمى HNSW للعمليات المتجهة. ومع ذلك، يمكن أن ينخفض أداء HNSW مع أحمال متجهات كبيرة جداً، مما يؤدي إلى تأخيرات في التطبيقات وزيادة في استخدام الذاكرة.
للتغلب على هذه التحديات، جعلت Google Cloud فهرس ScaNN متاحاً في AlloyDB. يستفيد هذا الفهرس المبتكر من نفس التكنولوجيا المستخدمة في Google Search وYouTube، موفراً استعلامات متجهات أسرع حتى أربع مرات وإنشاء فهارس أسرع حتى ثماني مرات، مع استهلاك أقل من 3-4 مرات لذاكرة أقل مقارنة بفهرس HNSW القياسي في PostgreSQL.
قال أندي غوتمانز، المدير العام ونائب الرئيس للهندسة في Google Cloud: "فهرس ScaNN هو أول فهرس متوافق مع PostgreSQL يمكن أن يتوسع لدعم أكثر من مليار متجه مع تقديم أداء استعلام استثنائي، مما يمكّن أحمال العمل عالية الأداء لأي مؤسسة." كما أعلن غوتمانز أن AlloyDB Omni، النسخة القابلة للتنزيل من AlloyDB، ستتوفر كخدمة مُدارة من خلال شراكة مع Aiven، مما يسمح بالنشر في أي بيئة، بما في ذلك الخوادم المحلية أو في السحابة.
تابع قائلاً: "قم بتشغيل أحمال العمل المعاملاتية والتحليلية والمتجهة عبر السحب على منصة واحدة، مع إمكانية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية بسهولة حيثما دعت الحاجة."
تحسينات على Memorystore لـ Valkey وFirebase
بالإضافة إلى ذلك، قدمت Google Cloud ترقيات لـ Memorystore لـ Valkey، وهي الكتلة المُدارة لقاعدة البيانات في الذاكرة "Valkey"، وأيضاً لمنصة تطوير التطبيقات Firebase.
ستتضمن Valkey الآن قدرات بحث متجه، مما يسمح لحالة واحدة بإجراء عمليات البحث عن التشابه بوقت استجابة يقاس بالمللي ثانية على أكثر من مليار متجه، محققاً أكثر من 99% من نسبة الاسترجاع. الإصدار التالي، Memorystore لـ Valkey 8.0، حالياً في المعاينة العامة، ويتميز باستعلام أسرع بمقدار مرتين مقارنةً بـ Memorystore لـ Redis Cluster، إلى جانب مخططات تكرار جديدة، وتحسينات في الشبكات، ورؤية أداء محسّنة.
كما تستعد Google Cloud للكشف عن Data Connect، وهي خدمة خلفية متكاملة مع قاعدة بيانات PostgreSQL مُدارة بالكامل مدعومة من Cloud SQL، والتي ستدخل المعاينة العامة في وقت لاحق من هذا العام.
من خلال هذه الابتكارات، تهدف Google Cloud إلى تزويد المطورين بمجموعة واسعة من خيارات البنية التحتية وقواعد البيانات، مع نماذج لغوية قوية، لإنشاء تطبيقات ذكية لمنظماتهم. ومع توقع ارتفاع الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية بشكل كبير، تقدر Omdia أن السوق سيتوسع من 6.2 مليار دولار في 2023 إلى 58.5 مليار دولار في 2028، بزيادة سنوية مركبة تبلغ 56%.
قائمة الترتيب
