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Verlassen Sie sich nicht auf Ihre Datenbankinfrastruktur, wenn Sie große Sprachmodelle oder generative KI erstellen

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Wenn man durch eine Stadt spaziert, ist es nur natürlich, nach oben zu schauen. Die hoch aufragenden Wolkenkratzer wirken wie unmögliche Meisterleistungen der Ingenieurskunst. Sie erheben sich Dutzende oder sogar Hunderte Stockwerke über dem Boden und überstehen Blitzeinschläge, Superstürme und den Zahn der Zeit. Wolkenkratzer sind ein Beweis dafür, was durch strategisches Design und innovative Technik erreicht werden kann. Es ist jedoch das unsichtbare unterirdische Fundament, das diese der Schwerkraft trotzenden Bauwerke ermöglicht.

Denken Sie an Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) wie diese Wolkenkratzer. So wie ein Gebäude auf einem robusten Fundament angewiesen ist, um in der Skyline der Stadt aufrecht zu bleiben, sind KI-Systeme für Zuverlässigkeit, Effizienz und Intelligenz auf eine solide Datenbankinfrastruktur angewiesen. Dabei geht es nicht nur darum, einen Ort zum Speichern von Daten zu haben; Es geht darum, ein organisiertes, effizientes System zu schaffen, das in der Lage ist, große Informationsmengen zu verwalten und zu verarbeiten, wenn die Komplexität des Projekts zunimmt.

Die Vernachlässigung der Datenbankinfrastruktur in KI-Projekten ist wie das Bauen auf Treibsand in einem Erdbebengebiet: Es macht die gesamte Struktur angreifbar. Ohne ein starkes Fundament können KI-Systeme an Leistung verlieren, mit der Skalierbarkeit zu kämpfen haben oder in entscheidenden Momenten sogar ausfallen. Das Ergebnis? Verlust des Benutzervertrauens. Dies gilt in zweifacher Hinsicht für komplexe KI-Systeme wie große Sprachmodelle, die umfangreiche Datensätze für Aufgaben wie Sprachverarbeitung, Bilderkennung und prädiktive Analyse verarbeiten.

Bevor wir von der Aussicht von oben träumen, müssen Datenbankprofis und IT-Leiter der Skalierbarkeit, Datenqualität, Leistung und Sicherheit unserer Datenbanken Priorität einräumen. Nur dann können wir das Potenzial von KI- und großen Sprachmodellprojekten auf atemberaubende neue Höhen heben.

Skalierbarkeit: Um neue Höhen zu erreichen

Stellen Sie sich einen Wolkenkratzer vor, der nicht nur so gebaut ist, dass er heute hoch steht, sondern auch in der Lage ist, in Zukunft mit der Skyline der Stadt zu wachsen. So sollten wir den Speicherbedarf von KI-Daten angehen. Jede neue Etage (oder im Fall der KI jeder neue Datensatz oder jede neue Funktion) muss von der darunter liegenden Infrastruktur unterstützt werden. Dies erfordert skalierbare Datenbanken, die mit der Organisation wachsen können und dazu beitragen, dass KI-Systeme schnell, sicher und intelligent bleiben, egal wie groß, voneinander abhängig oder komplex sie werden. Zusätzlich zum Speicherplatz müssen Teams Rechen- und Ein-/Ausgabevorgänge berücksichtigen, um Ausfallzeiten zu vermeiden, da die Datenbank den steigenden Anforderungen fortschrittlicher KI-Anwendungen gerecht wird.

Architekten nutzen moderne Techniken wie Stahlrahmen und Modulbauweise, um einem Wolkenkratzer mehr Stockwerke hinzuzufügen. Ebenso ist KI auf cloudbasierte Lösungen und strategische Methoden wie Datenindizierung, Sharding und Partitionierung angewiesen, um Arbeitslasten gleichmäßig über das System zu verteilen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Infrastruktur den erhöhten Datenbedarf reibungslos bewältigen kann und das KI-System robust und reaktionsfähig bleibt. Darüber hinaus hilft es Unternehmen, Engpässe und Wachstumsschwierigkeiten bei der Skalierung zu vermeiden.
Beim Cloud Computing gibt es zwei Hauptstrategien zur Erhöhung der Systemkapazität: Skalierung und Skalierung. Skalierung bedeutet, die Kapazität der bestehenden Infrastruktur zu erhöhen, während Skalierung dem Hinzufügen weiterer Gebäude zu einem Komplex gleichkommt. Dies bedeutet, dass Ressourcen wie Server oder Knoten erhöht werden müssen, um die Kapazität zu erhöhen. Beide Methoden sind entscheidend für die Entwicklung robuster KI-Systeme, die wachsenden Anforderungen und Komplexitäten gerecht werden.

Datenqualität: Für unerschütterliche Mauern

Daten sind das Rückgrat jedes modernen Unternehmens, und ihre Qualität und Integrität sind ebenso wichtig wie die Stahlgerüste, die dafür sorgen, dass Wolkenkratzer jedem Gewicht und jedem Wetter standhalten. Die Leistung einer KI hängt direkt von der ab Qualität der Daten darauf wird trainiert. Daher müssen sich Unternehmen kontinuierlich dazu verpflichten, ihre Datenbanken zu aktualisieren und zu pflegen, um sicherzustellen, dass sie korrekt, konsistent und aktuell sind.

Ähnlich wie bei Routineinspektionen, bei denen sichergestellt wird, dass ein Wolkenkratzer stabil genug ist, um stehen zu bleiben, müssen die Datenbanken, die der KI zugrunde liegen, ständig überwacht werden. Teams sollten ihre Datenbanken kontinuierlich aktualisieren, um die aktuellsten Informationen widerzuspiegeln. Dazu gehört es, sie zu validieren, um die Korrektheit der Daten sicherzustellen, und sie zu bereinigen, um Ungenauigkeiten zu beseitigen. Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Systeme den Herausforderungen standhalten und weiterhin genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern.

Leistungsoptimierung: Damit das Licht an bleibt

Überlegen Sie, was passieren würde, wenn die wesentlichen Systeme eines Wolkenkratzers – wie Strom, Wasser oder Aufzüge – plötzlich ausfallen würden. (Spoiler-Alarm: Es würde sehr schnell unbewohnbar werden.) Angenommen, Sie freuen sich nicht über die Aussicht, in einen Aufzug zu steigen, der seit Jahren nicht überprüft wurde, oder im 99. Stock eines Gebäudes mit schlechtem Strom zu arbeiten. In diesem Fall sollten Sie Ihre kritischen Datenbanken wahrscheinlich auch nicht sich selbst überlassen. Die Auswertung und Verbesserung von Datenbanken ist notwendig, um sicherzustellen, dass sie relevant und effizient bleiben, damit die KI nicht veraltet, so wie ein Gebäude ohne ordnungsgemäße Wartung verfallen kann.

In der Unternehmenswelt kann eine Verschlechterung der Datenbank zu einer verminderten Genauigkeit, langsameren Reaktionszeiten und einer Unfähigkeit, aufkommende Bedrohungen zu bewältigen, führen. So wie Architekten bestimmte Designs und Materialien auswählen, um Windeinwirkungen zu reduzieren und die Energieeffizienz eines Gebäudes zu steigern, nutzen KI-Architekten die Abfrageoptimierung und das Fangen, um sicherzustellen, dass die Systeme die erforderliche Leistung erbringen. Die Systeme müssen Daten effektiv verarbeiten und analysieren, unabhängig von den äußeren Bedingungen. Ähnlich wie Ingenieure die strukturelle Integrität und die Umweltsysteme eines Wolkenkratzers überwachen, kann die Datenbanküberwachung dazu beitragen, langsame Abfragen, Ressourcenengpässe und unerwartete Datenbankverhalten, die KI-Projekte behindern könnten, proaktiv zu erkennen und zu beheben.

Sicherheitsmaßnahmen: Die Grundlage des Vertrauens

Cybersicherheitsprotokolle sind für den Schutz sensibler Daten einer Organisation unerlässlich. Sicherheitspersonal, Überwachungskameras und Zugangskontrollen in einem Gebäude tragen dazu bei, die Sicherheit seiner Bewohner zu gewährleisten; Cybersicherheitsprotokolle, wie z Sicher durch Design Prinzipien und Multi-Faktor-Authentifizierung spielen eine entscheidende Rolle beim Schutz der Datenintegrität eines Unternehmens.

In einer Welt, in der Daten so wertvoll wie Gold sind, ist es von entscheidender Bedeutung, ihre Vertraulichkeit zu gewährleisten. Sicherheit ist nicht nur eine technische Anforderung an KI-Systeme; Es legt den Grundstein, auf dem Vertrauen aufgebaut, ethische Standards eingehalten und Innovationen vorangetrieben werden. In gewisser Weise sind diese Sicherheitsmaßnahmen für den Rest der Stiftung von grundlegender Bedeutung. Sie unterstützen KI-Systeme nicht nur bei der Ausführung ihrer Aufgaben, sondern schützen auch die Interessen und die Privatsphäre der menschlichen Teams, denen sie dienen.

Datenbankteams können dazu beitragen, die Sicherheit ihrer KI-Systeme zu gewährleisten, indem sie regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen durchführen, um potenzielle Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Durch die Priorisierung der Sicherheit auf jeder Ebene ihrer Infrastruktur – von der Überwachung bis zur Wartung und allem dazwischen – können Unternehmen sicherstellen, dass ihre KI-Systeme vertrauenswürdige Zufluchtsorte für wertvolle Daten sind.

Wenn Entwickler und Benutzer Vertrauen in die Sicherheit von KI-Systemen haben, ist es wahrscheinlicher, dass sie experimentieren und die Grenzen dessen, was diese Technologien leisten können, erweitern. Wir müssen diese wichtigen Grundlagen weiterhin mit Sorgfalt und Weitsicht aufbauen und verwalten. Auf diese Weise können wir sicherstellen, dass unsere KI-Systeme zuverlässig, effektiv und in der Lage bleiben, ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Krishna Sai ist SVP für Technologie und Ingenieurwesen bei SolarWinds. Er verfügt über mehr als zwei Jahrzehnte Erfahrung in der Skalierung und Führung globaler Teams sowie in der Innovation und Entwicklung erfolgreicher Produkte in einer Vielzahl von Technologien und Bereichen wie ITSM/ITOM, E-Commerce, Unternehmenssoftware, SaaS, KI und soziale Netzwerke. Vor SolarWinds hatte Sai Führungspositionen im Technologie- und Ingenieurwesen bei Atlassian, Groupon und Polycom inne und war Mitbegründer/CTO zweier erfolgreicher Startups. Er hat einen Abschluss in Computertechnik von der Louisiana State University.