stub Sov ikke på din databaseinfrastruktur, når du bygger store sprogmodeller eller generativ AI - Unite.AI
Følg os

Tanke ledere

Sov ikke på din databaseinfrastruktur, når du bygger store sprogmodeller eller generativ AI

mm

Udgivet

 on

Når du går gennem en by, er det helt naturligt at kigge op. De tårnhøje skyskrabere virker som umulige ingeniørbedrifter. De stiger dusinvis eller endda hundredvis af etager over jorden, de klarer lynnedslag, superstorme og tidens tand. Skyskrabere er et vidnesbyrd om, hvad der kan opnås gennem strategisk design og innovativ teknik. Det er dog det usete, underjordiske fundament, der gør disse tyngdekraft-trodsende strukturer mulige.

Tænk på kunstig intelligens (AI) systemer som disse skyskrabere. Ligesom en bygning er afhængig af et robust fundament for at forblive oprejst i byens skyline, er AI-systemer afhængige af en solid databaseinfrastruktur for pålidelighed, effektivitet og intelligens. Dette handler ikke kun om at have et sted at opbevare data; det handler om at skabe et organiseret, effektivt system, der er i stand til at administrere og behandle enorme mængder information, efterhånden som projektets kompleksitet vokser.

At negligere databaseinfrastrukturen i AI-projekter er som at bygge på kviksand i en jordskælvszone: det gør hele strukturen sårbar. Uden et stærkt fundament kan AI-systemer lide af ydeevne, kæmpe med skalerbarhed eller endda fejle på afgørende tidspunkter. Resultatet? Tab af brugertillid. Dette er dobbelt sandt for komplekse AI-systemer, såsom store sprogmodeller, der behandler omfattende datasæt til opgaver som sprogbehandling, billedgenkendelse og prædiktiv analyse.

Før vi drømmer om udsigten fra toppen, skal databaseprofessionelle og it-ledere prioritere skalerbarheden, datakvaliteten, ydeevnen og sikkerheden af ​​vores databaser. Først da kan vi løfte potentialet i AI og store sprogmodelprojekter til betagende nye højder.

Skalerbarhed: For at nå nye højder

Forestil dig en skyskraber, der ikke kun er bygget til at stå højt i dag, men også i stand til at vokse med byens skyline i fremtiden. Det er sådan, vi bør forholde os til opbevaringsbehovene for AI-data. Hver ny etage (eller, i AI's tilfælde, hver ny datasæt eller funktion) skal understøttes af nedenstående infrastruktur. Dette kræver skalerbare databaser, der kan udvides sammen med en organisation, der hjælper med at sikre, at AI-systemer forbliver hurtige, sikre og intelligente, uanset hvor store, indbyrdes afhængige eller komplekse de bliver. Ud over lagerplads skal teams overveje databehandling og input/output-operationer for at forhindre nedetid, da databasen håndterer de stigende krav fra avancerede AI-applikationer.

Arkitekter bruger moderne teknikker såsom stålrammer og modulopbygning til at tilføje flere etager til en skyskraber. På samme måde er AI afhængig af cloud-baserede løsninger og strategiske metoder som dataindeksering, sharding og partitionering for at fordele arbejdsbelastninger jævnt på tværs af systemet. Dette sikrer, at infrastrukturen kan håndtere øgede databehov problemfrit, hvilket holder AI-systemet robust og responsivt. Desuden hjælper det organisationer med at undgå flaskehalse og vokseværk, når de skalerer op.
I cloud computing er der to hovedstrategier til at øge systemkapaciteten: opskalering og udskalering. Opskalering betyder at booste kapaciteten af ​​eksisterende infrastruktur, mens udskalering er som at tilføje flere bygninger til et kompleks. Dette betyder at øge ressourcer som servere eller noder for at øge kapaciteten. Begge metoder er afgørende for at udvikle robuste AI-systemer, der kan håndtere stigende krav og kompleksitet.

Datakvalitet: Til urokkelige vægge

Data er rygraden i enhver moderne virksomhed, og dens kvalitet og integritet er lige så vigtig som stålrammerne, der hjælper skyskrabere til at modstå enhver vægt og vejr. En AI's ydeevne afhænger direkte af kvaliteten af ​​dataene det trænes på. Derfor skal virksomheder løbende forpligte sig til at opdatere og vedligeholde deres databaser for at sikre, at de er nøjagtige, konsistente og opdaterede.

I lighed med rutineinspektioner, der bekræfter, at en skyskraber er stabil nok til at blive stående, har databaserne, der understøtter AI, brug for konsekvent opmærksomhed. Hold bør løbende opdatere deres databaser, så de afspejler de mest aktuelle oplysninger. Dette indebærer at validere dem for at sikre datakorrekthed og at rense dem for at fjerne unøjagtigheder. Ved at gøre det kan virksomheder sikre, at deres systemer forbliver urokkelige i lyset af udfordringer og fortsætte med at levere præcise og pålidelige resultater.

Ydeevneoptimering: For at holde lysene tændt

Overvej, hvad der ville ske, hvis en skyskrabers væsentlige systemer – som elektricitet, vand eller elevatorer – pludselig fejlede. (Spoiler-alarm: det ville meget hurtigt blive ubeboeligt.) Antag, at du ikke bliver begejstret for udsigten til at komme ind i en elevator, der ikke er blevet efterset i årevis, eller arbejde på 99. etage i en bygning med sjusket elektricitet. I så fald bør du nok heller ikke overlade dine kritiske databaser til deres egne enheder. Det er nødvendigt at evaluere og forbedre databaser for at sikre, at de forbliver relevante og effektive, for at forhindre AI i at blive forældet, ligesom en bygning kan forringes uden ordentlig vedligeholdelse.

I virksomhedsverdenen kan databaseforringelse resultere i nedsat nøjagtighed, langsommere svartider og manglende evne til at håndtere nye trusler. Ligesom arkitekter vælger specifikke designs og materialer for at reducere vindpåvirkningen og øge en bygnings energieffektivitet, bruger AI-arkitekter forespørgselsoptimering og fangst for at sikre, at systemerne fungerer efter behov. Systemerne skal behandle og analysere data effektivt, uanset ydre forhold. På samme måde som, hvordan ingeniører overvåger en skyskrabers strukturelle integritet og miljøsystemer, kan databaseovervågning hjælpe med proaktivt at opdage og adressere langsomme forespørgsler, ressourceflaskehalse og uventet databaseadfærd, der kan hindre AI-projekter.

Sikkerhedsforanstaltninger: Foundation of Trust

Cybersikkerhedsprotokoller er afgørende for at beskytte en organisations følsomme data. Sikkerhedspersonale, overvågningskameraer og adgangskontrol i en bygning hjælper med at sikre sikkerheden for dens beboere; cybersikkerhedsprotokoller, som f.eks Secure by Design principper og multi-faktor autentificering, spiller en afgørende rolle for at sikre en organisations dataintegritet.

I en verden, hvor data er lige så værdifulde som guld, er det afgørende at sikre deres fortrolighed. Sikkerhed er ikke kun et teknisk krav til AI-systemer; det lægger grunden til, at tillid bygges, etiske standarder opretholdes, og innovation anspores. På en måde er disse sikkerhedsforanstaltninger fundamentale for resten af ​​fonden. De hjælper ikke kun AI-systemer med at udføre opgaver, men beskytter også interesserne og privatlivet for de menneskelige teams, de tjener.

Databaseteams kan hjælpe med at holde deres AI-systemer sikre ved at udføre regelmæssige sikkerhedsaudits for at identificere og rette potentielle sårbarheder. Ved at prioritere sikkerheden på alle lag af deres infrastruktur – fra overvågning til vedligeholdelse og alt derimellem – kan organisationer sikre, at deres AI-systemer er pålidelige frister for værdifulde data.

Når udviklere og brugere føler sig sikre på sikkerheden i AI-systemer, er de mere tilbøjelige til at eksperimentere og skubbe grænserne for, hvad disse teknologier kan opnå. Vi skal fortsætte med at bygge og forvalte disse kritiske fundamenter med flid og fremsynethed. På den måde kan vi sikre, at vores AI-systemer forbliver pålidelige, effektive og i stand til at nå deres fulde potentiale.

Krishna Sai er SVP of Technology & Engineering hos SolarWinds. Han har over to årtiers erfaring med at skalere og lede globale teams, innovere og bygge vindende produkter inden for en række teknologier og domæner såsom ITSM/ITOM, E-Commerce, Enterprise Software, SaaS, AI & Social Networking. Før SolarWinds havde Sai teknologi- og ingeniørlederroller i Atlassian, Groupon og Polycom og var medstifter/CTO af to succesrige startups. Han har en kandidatgrad i computeringeniør fra Louisiana State University.