Što je multitenancy u vektorskim bazama podataka?

Kada prenosite i upravljate svojim podacima na GitHub koje nitko drugi ne može vidjeti osim ako ih ne objavite, dijelite fizičku infrastrukturu s drugim korisnicima. To je zato što GitHub koristi višekorisnički pristup kao isplativu i jednostavniju za upravljanje alternativu dodjeljivanju zasebne baze podataka svakom korisniku.

Međutim, dijeljenje iste infrastrukture postaje sigurnosni rizik kada svi korisnici mogu vidjeti podatke jedni drugih. Višekorisnički sustav rješava ovaj problem logičkim particioniranjem korisničkih podataka, a istovremeno im omogućuje pokretanje na istim resursima.

Ovaj članak istražuje multitenency u vektorskim bazama podataka, njegove prednosti, ograničenja i slučajeve korištenja u stvarnom svijetu.

Kako funkcionira multitency u vektorskim bazama podataka?

Multitency je pristup gdje više stanara, tj. korisnika, dijeli istu bazu podataka, ali svoje podatke pohranjuje u izoliranom okruženju.

Izolirano okruženje stvara se pomoću jedinstvenih vjerodajnica za svakog stanara kako bi se osigurali njegovi podaci. Kao rezultat toga, svaki stanar može pohranjivati, upravljati i mijenjati svoje podatke u svom izoliranom okruženju. Međutim, tvrtka ima pristup upravljanju i kontroli resursa i ograničenja stanara.

Primjer ilustracije zbirke s dva stanara s izoliranim pristupom istoj bazi podataka. Izvor slike: Kvadrant

Korištenje vektorskih baza podataka Indeksiranje kao tehnika pretraživanja koja organizira vektore na temelju sličnosti. Strategija indeksiranja utječe na particioniranje podataka stanara. Trenutno se u vektorskim bazama podataka s više korisnika koriste dvije strategije indeksiranja.

Razmotrimo obje strategije indeksiranja u vektorskim bazama podataka s više korisnika:

1. Zajedničko indeksiranje: Svi stanari dijele isti indeks s jedinstvenim vjerodajnicama koje particioniraju podatke. Ova metoda je memorijski učinkovita. Međutim, zahtijeva snažne sigurnosne mehanizme i mehanizme kontrole pristupa za zaštitu podataka stanara.
2. Indeksiranje po stanarima: Svaki stanar ima zaseban indeks u indeksiranju po stanarima. To omogućuje potpunu kontrolu pristupa i poboljšane performanse pretraživanja. Međutim, ova metoda zahtijeva velike resurse.

Neki vbaze podataka ector kao Kvadrant i Milvus ponuditi multitenant arhitekturu kako bi omogućila dodatnu prilagodbu i skalabilnost za korisnike s obje strategije indeksiranja.

Prednosti multitenancy-a u vektorskim bazama podataka

Multitency u vektorskim bazama podataka nudi brojne prednosti za tvrtke koje zahtijevaju izolirane instance baze podataka za nekoliko korisnika. Neke od pogodnosti uključuju:

1. Smanjenje troškova

Korištenje manje resursa za više korisnika rezultira smanjenim troškovima infrastrukture.

2. skalabilnost

Multitency omogućuje dijeljenje resursa temeljeno na potrebama. To znači da stanari s većim zahtjevima za skladištenje dobivaju više resursa i obrnuto.

3. Prilagođavanje

Zasebno okruženje omogućuje stanarima da ga konfiguriraju na temelju svojih potreba, uključujući shemu baze podataka, dodatke, metriku i nadzorne ploče. Konfiguracije su privatne za zakupce, a zakupci ih mogu mijenjati kako se mijenjaju njihovi zahtjevi.

4. Upravljivost

Jedinstvena baza podataka za sve stanare omogućuje centralizirano upravljanje resursima, konfiguracija i nadzor umjesto zasebnog nadzora svih stanara. Dok tvrtka može upravljati svim stanarima na jednom mjestu, stanari imaju kontrolu nad upravljanjem svojim podacima unutar svojih izoliranih okruženja.

Ograničenja multitenancy u vektorskim bazama podataka

Kao i svaki drugi arhitektonski pristup, višestanarstvo ima neka ograničenja. Uzimanje u obzir ovih ograničenja važno je za pažljivo donošenje odluka. Najčešća ograničenja uključuju:

1. Dodatne složenosti

Upravljanje višestrukim zakupcima na jednom resursu zahtijeva dodatnu konfiguraciju. To uključuje uključivanje stanara, kontrolu pristupa, autentifikaciju korisnika i autorizaciju. Nedostatak znanja i podrške mogao bi dovesti do neželjenih ishoda poput slučajnog dijeljenja podataka ili prevelikih troškova resursa.

Kako bi se to riješilo, pažljivo planiranje i podrška baze podataka osigurava sigurno korisničko okruženje.

2. Sigurnosna pitanja

Zlonamjerni pristup, slučajne pogrešne konfiguracije ili ranjivosti u temeljnoj infrastrukturi mogu dovesti do dijeljenja podataka među zakupcima. Kao zaštitne ograde, implementacija pažljivog dizajna, provođenje redovitih revizija i uključivanje višeslojnih sigurnosnih mjera može ojačati ukupnu sigurnost.

3. Uska grla u izvedbi

Veća upotreba resursa od strane stanara može usporiti performanse drugih. Zajedničko indeksiranje posebno utječe na izvedbu pretraživanja zbog provjera dopuštenja za vrijeme izvođenja radi podudaranja s popisom pristupa. Upravljanje i kontrola resursa, redovita ažuriranja i edukacija stanara važni su za ublažavanje problema s performansama.

4. Ispad sustava

Planirano održavanje, kvar hardvera i softverske greške utječu na sve stanare kada dijele sličnu infrastrukturu. To dovodi do gubitka podataka, ugleda i financijskih gubitaka. Redovita procjena rizika, osiguranje kvalitete infrastrukture i pravodobno sigurnosno kopiranje mogu umanjiti negativan učinak ispada sustava.

Slučajevi korištenja Multitency-a

Multitanencija je korisna u raznim aplikacijama, od sustava preporuka za e-trgovinu do obuke velikih modela strojnog učenja (ML) u tvrtkama. Neki od najčešćih slučajeva upotrebe uključuju:

1. Sustavi preporuka

Zamislite platformu za e-trgovinu na kojoj se korisnici mogu prijaviti i spremiti svoje postavke kupnje. Postavljanje za više korisnika omogućit će personalizirane preporuke proizvoda svakom korisniku.

Na platformi za e-trgovinu svi zakupci mogu postaviti svoje kriterije, tako da sustav preporuka šalje personalizirane preporuke proizvoda krajnjim korisnicima.

2. Poslovne aplikacije

Velike softverske aplikacije koje opslužuju više zaposlenika i kupaca koriste istu bazu podataka za sve korisnike. Svi korisnici mogu učitavati i upravljati svojim podacima dok ih štite od drugih. Na primjer, Dropbox i HubSpot omogućuju svim korisnicima dijeljenje istih resursa, ali čuvaju svoje podatke zaštićene jedni od drugih.

3. Otkrivanje anomalija i prijevara

Višestanarstvo omogućuje razvoj robusnih sustavi za otkrivanje prijevara istovremeno čuvajući pojedinačne podatke sigurnima. Tvrtke treniraju modele za otkrivanje prijevare na svojim anonimiziranim podacima i šalju samo obučeni model preko centralizirane baze podataka. To im omogućuje da čuvaju svoje podatke sigurnima dok pridonose razvoju sustava za otkrivanje prijevara.

Na primjer, korištenje sustava za otkrivanje prijevare s kreditnom karticom ML za poboljšanu privatnost i učinkovitost.

Kada koristiti, a kada ne koristiti Multitenancy

Višestruki čimbenici pridonose odluci o prelasku na višestanarske usluge, uključujući performanse stanara, zahtjeve za izolacijom i sigurnosne probleme. Raspravimo u nastavku detaljno kada, a kada ne koristiti višestanarstvo.

Kada koristiti Multitency

Sljedeći pokazatelji čine višestanarstvo dobrim:

1. Više stanara treba odvojena okruženja.
2. Stanari mogu prihvatiti kompromise u pogledu performansi.
3. Smanjenje troškova je vaš prioritet.
4. Centralizirano upravljanje stanarima poboljšava vaše poslovanje.

Kada ne koristiti višestanarstvo

Ograničenja višestanarstva ga sprječavaju da bude dobar za sve situacije. Vektorska baza podataka s više stanara ne odgovara vam ako imate sljedeće zahtjeve:

1. Stanari posjeduju vrlo osjetljive podatke sa strogim sigurnosnim zahtjevima.
2. Ograničen broj stanara sa sporim rastom.
3. Stanari zahtijevaju namjenska okruženja i ne mogu tolerirati smanjenje performansi.
4. Ograničena stručnost za više stanara i sposobnost da se nosi s rastućom složenošću.

Multitenancy uvodi dodatnu skalabilnost i upravljivost vektorskih baza podataka. Ako je ispravno konfiguriran, multitency štedi značajne troškove i resurse za organizaciju.

Zanima vas više sadržaja vezanih uz umjetnu inteligenciju? Ostanite u kontaktu s ujediniti.ai.