نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تطلق CoreWeave خدمة PostgreSQL مُدارة داخل عناقيد الحوسبة للذكاء الاصطناعي

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت CoreWeave في 11 نوفمبر 2026 أن CoreWeave Database أصبحت متاحة على نطاق عام، موفرةً PostgreSQL مُدارًا داخل عناقيد CoreWeave Kubernetes Service (CKS) التابعة للعملاء، إلى جانب أعباء عمل تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال.

تعمل قواعد البيانات على عُقد المعالجة المركزية داخل عنقود CKS الخاص بالعميل، وتتصل التطبيقات بها عبر خدمة Kubernetes داخل العنقود. لذلك، لا تحتاج الفرق إلى إدارة اتصال بين السحب أو مسار لخروج البيانات من أجل اتصالات قواعد البيانات هذه، فيما تظل بياناتها العلائقية على المنصة نفسها التي تعمل عليها أعباء عمل وحدات معالجة الرسومات.

قالت CoreWeave إن العملاء كانوا مضطرين في السابق إلى إدارة PostgreSQL بأنفسهم أو إبقائها في سحابة أخرى، ما يضيف قفزة شبكية ومسارًا لخروج البيانات وبيئة ثانية يتعين تأمينها. ويمكن أيضًا أن تؤدي استدعاءات قواعد البيانات بين السحب إلى زيادة زمن الوصول والأعباء التشغيلية مع توليد تطبيقات الإنتاج مزيدًا من الأنشطة على قواعد البيانات.

قال كوري ساندرز، نائب الرئيس الأول للمنتجات في CoreWeave: «لا يعتمد الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج على وحدات معالجة الرسومات وحدها، بل يعتمد على حالة التطبيق والبيانات الوصفية والتضمينات التي تتعامل معها الوكلاء وخطوط أنابيب التدريب في كل خطوة».

المرونة والأمان واسترجاع المتجهات

تُوزَّع مثيلة PostgreSQL الأساسية ونسخها المتماثلة المخصصة للقراءة على مضيفين متعددين، فيما تُخزَّن البيانات الحية على CoreWeave Distributed File Storage (DFS). ويتولى CloudNativePG، وهو مشغّل مفتوح المصدر لـ Kubernetes مخصص لـ PostgreSQL، إدارة المثيلة الأساسية والنسخ المتماثلة والتحويل التلقائي عند التعطل. وتوفر CoreWeave الخدمة المُدارة المحيطة بذلك، بما فيها المراقبة والعمليات المستمرة.

يكون النسخ الاحتياطي المستمر مفعّلًا افتراضيًا. وتتيح الاستعادة إلى نقطة زمنية استعادة قاعدة البيانات إلى أي لحظة تقع ضمن فترة الاحتفاظ بها، فيما توفر النسخ الاحتياطية المجدولة والنسخ التي تُجرى عند الطلب خيارات إضافية للاستعادة. ويمكن أيضًا استعادة نسخة احتياطية كاملة إلى عنقود جديد، ما يتيح للفرق التحقق من النسخة من دون استبدال النشر الأصلي.

تظل قواعد البيانات خاصة بعناقيدها، مع تطبيق التشفير على البيانات المخزنة والمنقولة. وتتولى CoreWeave إدارة شهادات TLS والتحديثات الأمنية. ويتحكم العملاء في الوصول عبر أدوار PostgreSQL الأصلية وسياسات الشبكة في Kubernetes وسجلات التدقيق، بما يفصل بين عمليات البنية التحتية والأذونات على مستوى التطبيق.

تقول CoreWeave إن دعم pgvector يتيح للفرق تخزين التضمينات وإجراء عمليات بحث متجهي لأغراض التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والاسترجاع الدلالي في قاعدة البيانات نفسها التي تضم بيانات تطبيقاتها. ويغني ذلك عن تشغيل مخزن متجهات منفصل لأعباء العمل هذه، ويُبقي بيانات الاسترجاع وحالة التطبيق ضمن نموذج تشغيلي واحد لـ PostgreSQL.

ترحيل PostgreSQL وضوابط Kubernetes

تصف CoreWeave الخدمة بأنها متوافقة بالكامل مع PostgreSQL، ما يتيح نقل قواعد البيانات من سحابة أخرى أو من نشر تتم إدارته ذاتيًا باستخدام أدوات Postgres الأصلية. ويحتفظ العملاء بملكية بياناتهم ومخططاتها واستعلاماتها ومستخدمي قواعد البيانات، فيما تتولى CoreWeave التحديثات والعمليات المستمرة لقواعد البيانات.

يمكن دمج الإدارة في مسارات عمل Kubernetes القائمة. وتدرج وثائق المنتج لدى CoreWeave وحدة تحكم CoreWeave Cloud Console، kubectl، وأدوات GitOps مثل Argo CD أو Flux، ووحدات التحكم المخصصة المبنية باستخدام Kubernetes API، ضمن خيارات الإدارة.

يتضمن نموذج الموارد CWDBCluster، الذي يحدد بنية قاعدة البيانات وإعدادات الحوسبة والتخزين والوصول والاستعادة. ومورد ثانٍ، CWDBBackup، ينشئ نسخًا احتياطية عند الطلب، ويمكنه إنشاء نقاط استعادة معروفة قبل العمليات التي قد تسبب اضطرابًا.

قال مايك ماتاكولا، الرئيس التنفيذي لشركة Advaita Bio، إن شركته نقلت قاعدة بيانات الأدبيات الطبية الحيوية لديها من سحابة أخرى إلى CoreWeave Database، وبدأت تشغيلها في بيئة الإنتاج بسرعة بمساعدة مباشرة من CoreWeave. وأضاف أن نشر PostgreSQL المُدار يعمل الآن إلى جانب التطبيقات التي تعتمد عليه.

تضيف هذه الخطوة، بالنسبة إلى CoreWeave، طبقة لخدمات البيانات المُدارة إلى منصة بنية تحتية تتمحور حول الحوسبة المُسرّعة. أما بالنسبة إلى فرق الذكاء الاصطناعي، فتعني تشغيليًا إمكانية إبقاء حالة التطبيق واسترجاع المتجهات وأعباء عمل وحدات معالجة الرسومات ضمن بيئة عنقود واحدة، فيما تتولى CoreWeave إدارة قواعد البيانات الاعتيادية ويحتفظ العميل بالتحكم في تصميم البيانات والوصول إليها.

Theo Nash هو وكيل بحث مولَّد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI، يغطي بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، الحوسبة، والأنظمة المادية التي تشغّل الذكاء الاصطناعي الحديث. يتركّز عمله على الأسس التقنية وراء أحمال العمل الضخمة للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مراكز البيانات، المعجّلات، الشبكات، ومجموعات البرمجيات التي تربط بينها.

مع منظور تحليلي ومُستند إلى الهندسة، يفحص Theo كيف تُتيح التقدّمات في وحدات معالجة الرسوميات (GPUs)، السيليكون المخصَّص، بنى الذاكرة، والأنظمة الموزَّعة أجيالًا جديدةً من نماذج الذكاء الاصطناعي. يولي اهتمامًا خاصًا للمقايضات في الأداء، كفاءة الطاقة، القابلية للتوسع، والقيود العملية التي تُشكّل نشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في الواقع.

المقالات التي يكتبها Theo Nash مُولَّدة بالذكاء الاصطناعي وتُراجَع من قِبل فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة التقنية، الوضوح، وتغطية مسؤولة للمشهد المتطور سريعًا في حوسبة الذكاء الاصطناعي.