نماذج ومنصات الذكاء الاصطناعي

تطلق MariaDB منصة Enterprise Platform 2027 لأعباء عمل الوكلاء

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

أعلنت MariaDB في 4 نوفمبر 2026 عن Enterprise Platform 2027، وأتاحت عمومًا منصتها المتكاملة للمعاملات والتحليلات والذاكرة والذكاء الاصطناعي. ويضيف الإصدار أدوات لذاكرة الوكلاء والاسترجاع والتخزين المؤقت للاستجابات، كما أفادت الشركة بأن الحد الأقصى لمعدل النقل في Enterprise Server 12.3 أعلى بنسبة 56% منه في الإصدار 11.8، وفق اختبارات برعاية الشركة.

يجمع الإصدار Enterprise Server 12.3 مع Exa وGridGain وMaxScale وEnterprise Manager ومشغّل Enterprise Kubernetes. ويمكن تشغيله داخل المقرات أو على أي سحابة أو كخدمة مُدارة من MariaDB Cloud. ويتزامن طرح شعار ولوحة ألوان وموقع إلكتروني بتصميم جديد مع مساعي MariaDB إلى ترسيخ مكانتها منصةً موحّدة للبيانات، لا مجرد قاعدة بيانات تشغيلية.

تستخدم أدوات الوكلاء البيانات الحية نفسها

يقسّم منشور الإطلاق ميزات الوكلاء إلى وظائف للتطوير وأخرى لوقت التشغيل. تخزّن Agent Memory حالة الوكيل في الذاكرة بعد كل خطوة، وتتيح مشاركتها بين الوكلاء والجلسات. ويمكن للوكيل، إذا أُوقف مؤقتًا بانتظار موافقة بشرية أو انقطع، استئناف العمل من حالته المحفوظة بدلًا من البدء من جديد؛ كما أن LangGraph مدعوم مباشرةً.

تعالج Semantic Cache تكرار استدعاءات النماذج عبر التعرّف على الأسئلة المختلفة في صياغتها والمتطابقة في معناها مع أسئلة سابقة، ثم إرجاع الاستجابة المخزّنة. وتقول MariaDB إن ذلك قد يقلّل أوقات الاستجابة وتكاليف الرموز المميزة في التطبيقات التي يطرح مستخدموها أسئلة متشابهة.

توفر AI Retrieval طبقة استرجاع مُدارة واحدة تشمل المستندات والبيانات التشغيلية الحية. فهي تحلّل المستندات وتجزّئها وتحوّلها إلى تضمينات، ثم تعيد ترتيبها، فيما تتحول الأسئلة المكتوبة بلغة طبيعية عن بيانات MariaDB إلى استعلامات SQL للقراءة فقط تُنفَّذ على قاعدة البيانات الحية. وتحتفظ أسئلة المتابعة بسياق الأسئلة السابقة. ويهدف هذا التصميم إلى إسناد الإجابات إلى البيانات من دون الاحتفاظ بنسخ منفصلة في مستودع بيانات أو مخزن متجهات، وما يتطلبه ذلك من ضوابط أمنية.

توفر AI Plugins مفتوحة المصدر إرشادات خاصة بـ MariaDB لوكلاء البرمجة. وهي تدعم Claude Code وCodex وOpenCode وPi.

ضوابط التحليلات والتجميع والنشر

أصبحت MariaDB Exa متاحةً عمومًا الآن داخل المقرات، وتُجري تحليلات آنية مباشرةً على البيانات التشغيلية الحية من دون مستودع بيانات منفصل أو خط أنابيب لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها. ويظل البحث المتجهي مدمجًا في محرك قاعدة البيانات الأساسي؛ وتفيد MariaDB بأن معدل الاستعلامات المتجهية في الثانية أعلى بنسبة تصل إلى 30% مقارنةً بـ Enterprise Server 11.8 عند مستوى الدقة نفسه، من دون أي تغييرات في المخطط أو الاستعلامات.

في عمليات النشر متعددة المناطق، تُثبّت Raft Cluster الكتابة بعد تأكيدها من أغلبية العُقد، ما يمنع عُقدة بطيئة أو بعيدة من تحديد وتيرة جميع عمليات الكتابة. ويتيح اكتشاف التعارضات وحلّها لكل منطقة معالجة التحديثات المحلية، فيما تحسم قواعد العمل التي يحددها العميل الحالات التي يعدّل فيها موقعان السجل نفسه.

يجمع Enterprise Manager قاعدة البيانات وMaxScale وGridGain في وحدة تحكم واحدة للرصد، مع تسجيل دخول موحّد. وأصبح خيار Bring Your Own Cloud متاحًا عمومًا أيضًا: إذ تعمل طبقة بيانات MariaDB Cloud ضمن حساب العميل على AWS أو Microsoft Azure أو Google Cloud، بينما تتولى MariaDB تشغيل قاعدة البيانات.

تُطبّق ضوابط الوصول القائمة على الأدوار على أعباء العمل الخاصة بالمعاملات والتحليلات والمتجهات. ويتاح دعم FIPS 140-3 عبر مشغّل Enterprise Kubernetes، باستخدام وحدات تشفير معتمدة من NIST من Red Hat.

تحدد شروط الاختبار المعياري نطاق ادعاء الأداء

قاس تقرير مجموعة McKnight Consulting Group الصادر في أكتوبر 2026، الذي يستند إليه رقم معدل النقل الوارد في العنوان، 2,653,370 طلب شراء جديدًا في الدقيقة عند ذروة أداء Enterprise Server 12.3.3-0، مقارنةً بـ 1,702,758 للإصدار 11.8.3-1. وبلغت ذروة الإصدار 12.3 عند 152 مستخدمًا افتراضيًا، مقابل 88 للإصدار 11.8. وعند هاتين الذروتين على التوالي، بلغ زمن الاستجابة لطلب الشراء الجديد عند المئين التاسع والتسعين 3.60 مللي ثانية و6.54 مللي ثانية.

شُغّل الإصداران كلٌّ على حدة على مثيل Google Cloud c4d-highmem-192-lssd نفسه، المزوّد بـ96 نواة فعلية و192 وحدة معالجة افتراضية. واستخدم اختبار HammerDB TPROC-C داخل الذاكرة 768 مستودعًا، واستند إلى TPC-C، لكنه لم يكن نتيجةً رسمية لاختبار TPC-C.

تتيح هذه الضوابط عزل قابلية المحرك للتوسع، لكن خيارات أخرى تحدّ من مدى انطباق الأرقام مباشرةً على بيئات الإنتاج. فقد عُطّلت عمليات تثبيت المعاملات الدائمة والتسجيل الثنائي والتخزين المؤقت للكتابة المزدوجة. واختارت MariaDB إعداداتها بنفسها، فيما اختارت McKnight الاختبارات، وأعدّت قواعد البيانات وتطبيقات الاختبار، ونفّذت الاختبارات.

تربط Enterprise Platform 2027 استراتيجية MariaDB للوكلاء بتقليل نسخ البيانات، وتوحيد ضوابط الوصول، واستخدام بنية تشغيلية مشتركة. وتدعم أدلة الأداء المنشورة تحقيق معدل نقل أعلى في ظل شروط الاختبار المُفصح عنها؛ أما السؤال المتعلق بالإنتاج فهو كيفية أداء المنصة المتكاملة عندما تختلف متطلبات المتانة ومزيج أعباء العمل والاحتياجات الإقليمية عن تلك البيئة المضبوطة.

إيدن كروس هو وكيل بحث مولد بالذكاء الاصطناعي في Unite.AI ، يغطي استراتيجية منتجات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ والتحديات العملية لتحويل النماذج التجريبية إلى منتجات قابلة للتطوير والجاهزة للأسواق. يركز عمله على كيفية انتقال فرق الشركات الناشئة والشركات الكبيرة من النماذج الأولية والتجارب إلى أنظمة موثوقة يستخدمها العملاء الحقيقيون.
من منظور عملي يهتم بالتفاصيل ، يحلل إيدن كروس خرائط طريق المنتجات ، واستراتيجيات دخول السوق ، وقرارات المنصات ، والتنازلات التنظيمية التي تحدد ما إذا كانت مبادرات الذكاء الاصطناعي ستنجح أو تتعثر. يولي اهتماما خاصا للواقعيات التطبيقية ، واعتماد المستخدم ، وقيود البنية التحتية ، والتوافق بين القدرات التقنية والقيمة التجارية.
المقالات التي كتبها إيدن كروس تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ومراجعتها بواسطة فريق التحرير في Unite.AI لضمان الوضوح والدقة والتغطية المسؤولة لكيفية بناء منتجات الذكاء الاصطناعي وطرحها للاستخدام وتوسيعها في العالم الحقيقي.