Kontakt z nami

Liderzy myśli

Nie śpij na infrastrukturze baz danych podczas tworzenia dużych modeli językowych lub generatywnej sztucznej inteligencji

mm

Opublikowany

 on

Kiedy idziesz przez miasto, patrzenie w górę jest rzeczą naturalną. Wysokie drapacze chmur wydają się niemożliwymi wyczynami inżynierii. Wznosząc się dziesiątki, a nawet setki pięter nad ziemią, radzą sobie z uderzeniami piorunów, superburzami i niszczącym działaniem czasu. Wieżowce są świadectwem tego, co można osiągnąć dzięki strategicznemu projektowaniu i innowacyjnej inżynierii. Jednak to niewidoczny, podziemny fundament umożliwia powstanie konstrukcji przeciwstawiających się grawitacji.

Pomyśl o systemach sztucznej inteligencji (AI) jak o tych drapaczach chmur. Tak jak budynek opiera się na solidnym fundamencie, aby utrzymać się w pozycji pionowej w panoramie miasta, tak systemy sztucznej inteligencji zależą od solidnej infrastruktury baz danych zapewniającej niezawodność, wydajność i inteligencję. Nie chodzi tylko o miejsce do przechowywania danych; chodzi o stworzenie zorganizowanego, wydajnego systemu zdolnego do zarządzania i przetwarzania ogromnych ilości informacji w miarę wzrostu złożoności projektu.

Zaniedbywanie infrastruktury baz danych w projektach AI jest jak budowanie na ruchomych piaskach w strefie trzęsień ziemi: naraża całą konstrukcję na niebezpieczeństwo. Bez solidnych podstaw systemy AI mogą ucierpieć pod względem wydajności, mieć problemy ze skalowalnością, a nawet zawieść w kluczowych momentach. Wynik? Utrata zaufania użytkowników. Jest to podwójnie prawdziwe w przypadku złożonych systemów sztucznej inteligencji, takich jak duże modele językowe, które przetwarzają obszerne zbiory danych na potrzeby takich zadań, jak przetwarzanie języka, rozpoznawanie obrazów i analiza predykcyjna.

Zanim zaczniemy marzyć o widoku z góry, specjaliści od baz danych i liderzy IT muszą nadać priorytet skalowalności, jakości danych, wydajności i bezpieczeństwu naszych baz danych. Tylko wtedy będziemy w stanie wznieść potencjał projektów związanych ze sztuczną inteligencją i dużymi modelami językowymi na zapierający dech w piersiach nowy poziom.

Skalowalność: aby osiągnąć nowy poziom

Wyobraź sobie drapacz chmur zbudowany nie tylko po to, aby dziś stać wysoko, ale także w przyszłości mogący rosnąć wraz z panoramą miasta. Tak powinniśmy podejść do potrzeb przechowywania danych AI. Każde nowe piętro (lub, w przypadku sztucznej inteligencji, każdy nowy zbiór danych lub funkcja) musi być obsługiwane przez poniższą infrastrukturę. Wymaga to skalowalnych baz danych, które można rozszerzać wraz z organizacją, co pomaga zapewnić, że systemy sztucznej inteligencji pozostaną szybkie, bezpieczne i inteligentne, niezależnie od tego, jak duże, współzależne i złożone będą. Oprócz przestrzeni dyskowej zespoły muszą wziąć pod uwagę obliczenia i operacje wejścia/wyjścia, aby zapobiec przestojom w miarę, jak baza danych obsługuje rosnące wymagania zaawansowanych aplikacji AI.

Architekci wykorzystują nowoczesne techniki, takie jak ramy stalowe i konstrukcja modułowa, aby dodać więcej pięter do wieżowca. Podobnie sztuczna inteligencja opiera się na rozwiązaniach opartych na chmurze i metodach strategicznych, takich jak indeksowanie danych, dzielenie na fragmenty i partycjonowanie, aby równomiernie rozkładać obciążenia w systemie. Dzięki temu infrastruktura może płynnie obsługiwać zwiększone zapotrzebowanie na dane, utrzymując niezawodność i responsywność systemu AI. Co więcej, pomaga organizacjom uniknąć wąskich gardeł i problemów związanych z rozwojem w miarę zwiększania skali.
W przetwarzaniu w chmurze istnieją dwie główne strategie zwiększania wydajności systemu: skalowanie w górę i skalowanie w dół. Skalowanie w górę oznacza zwiększanie wydajności istniejącej infrastruktury, natomiast skalowanie w górę przypomina dodawanie kolejnych budynków do kompleksu. Oznacza to zwiększenie zasobów, takich jak serwery lub węzły, w celu zwiększenia wydajności. Obie metody mają kluczowe znaczenie dla opracowania solidnych systemów sztucznej inteligencji, które będą w stanie sprostać rosnącym wymaganiom i złożoności.

Jakość danych: dla niewzruszonych ścian

Dane stanowią kręgosłup każdego nowoczesnego przedsiębiorstwa, a ich jakość i integralność są równie istotne, jak stalowe konstrukcje, dzięki którym drapacze chmur wytrzymają każdy ciężar i warunki pogodowe. Wydajność sztucznej inteligencji zależy bezpośrednio od jakość danych jest na tym szkolony. Dlatego firmy muszą stale aktualizować i utrzymywać swoje bazy danych, aby zapewnić ich dokładność, spójność i aktualność.

Podobnie jak w przypadku rutynowych inspekcji, które sprawdzają, czy drapacz chmur jest wystarczająco stabilny, aby utrzymać się na stałym poziomie, bazy danych stanowiące podstawę sztucznej inteligencji wymagają stałej uwagi. Zespoły powinny stale aktualizować swoje bazy danych, aby odzwierciedlały najbardziej aktualne informacje. Wiąże się to z ich walidacją w celu zapewnienia poprawności danych oraz ich oczyszczeniem w celu usunięcia nieścisłości. W ten sposób przedsiębiorstwa mogą mieć pewność, że ich systemy pozostaną niezachwiane w obliczu wyzwań i nadal będą zapewniać dokładne i niezawodne wyniki.

Optymalizacja wydajności: aby światła były włączone

Zastanów się, co by się stało, gdyby podstawowe systemy drapacza chmur – takie jak energia elektryczna, woda czy windy – nagle przestały działać. (Uwaga, spoiler: bardzo szybko stałby się niezdatny do zamieszkania.) Załóżmy, że nie ekscytuje Cię perspektywa wejścia do windy, która nie była kontrolowana od lat, lub pracy na 99. piętrze budynku z marną elektrycznością. W takim przypadku prawdopodobnie nie powinieneś także pozostawiać krytycznych baz danych ich własnym urządzeniom. Aby zapobiec dezaktualizacji sztucznej inteligencji, podobnie jak budynek może ulec zniszczeniu bez odpowiedniej konserwacji, konieczna jest ocena i ulepszanie baz danych w celu zapewnienia ich aktualności i wydajności.

W świecie przedsiębiorstw pogorszenie jakości bazy danych może skutkować zmniejszeniem dokładności, wolniejszym czasem reakcji i niemożnością poradzenia sobie z pojawiającymi się zagrożeniami. Tak jak architekci wybierają konkretne projekty i materiały, aby zmniejszyć wpływ wiatru i zwiększyć efektywność energetyczną budynku, tak architekci AI korzystają z optymalizacji zapytań i przechwytywania, aby zapewnić działanie systemów zgodnie z potrzebami. Systemy muszą efektywnie przetwarzać i analizować dane, niezależnie od warunków zewnętrznych. Podobnie jak inżynierowie monitorują integralność strukturalną drapacza chmur i systemy środowiskowe, monitorowanie baz danych może pomóc w proaktywnym wykrywaniu i rozwiązywaniu powolnych zapytań, wąskich gardeł w zasobach i nieoczekiwanych zachowaniach baz danych, które mogą utrudniać projekty AI.

Środki bezpieczeństwa: podstawa zaufania

Protokoły cyberbezpieczeństwa są niezbędne do ochrony wrażliwych danych organizacji. Pracownicy ochrony, kamery monitorujące i kontrola dostępu w budynku pomagają zapewnić bezpieczeństwo jego mieszkańców; protokoły cyberbezpieczeństwa, np Bezpiecznie według projektu zasady i uwierzytelnianie wieloskładnikowe odgrywają kluczową rolę w ochronie integralności danych organizacji.

W świecie, w którym dane są cenne jak złoto, zapewnienie ich poufności jest niezwykle istotne. Bezpieczeństwo to nie tylko wymóg techniczny systemów sztucznej inteligencji; stanowi podstawę, na której buduje się zaufanie, utrzymuje standardy etyczne i pobudza innowacje. W pewnym sensie te środki bezpieczeństwa mają fundamentalne znaczenie dla reszty fundamentu. Nie tylko pomagają systemom AI w wykonywaniu zadań, ale także chronią interesy i prywatność zespołów ludzkich, którym służą.

Zespoły baz danych mogą pomóc w zapewnieniu bezpieczeństwa swoich systemów AI, przeprowadzając regularne audyty bezpieczeństwa w celu identyfikacji i usunięcia potencjalnych luk w zabezpieczeniach. Stawiając priorytet bezpieczeństwu na każdym poziomie infrastruktury — od monitorowania po konserwację i wszystko pomiędzy — organizacje mogą mieć pewność, że ich systemy AI staną się zaufanymi sanktuariami cennych danych.

Kiedy programiści i użytkownicy mają pewność co do bezpieczeństwa systemów sztucznej inteligencji, są bardziej skłonni do eksperymentowania i przesuwania granic możliwości tych technologii. Musimy w dalszym ciągu budować te kluczowe fundamenty i zarządzać nimi z należytą starannością i przewidywaniem. W ten sposób możemy zapewnić, że nasze systemy sztucznej inteligencji pozostaną niezawodne, skuteczne i zdolne do osiągnięcia pełnego potencjału.

Krishna Sai jest wiceprezesem ds. technologii i inżynierii w firmie SolarWinds. Ma ponad dwudziestoletnie doświadczenie w skalowaniu i kierowaniu globalnymi zespołami, wprowadzaniu innowacji i budowaniu zwycięskich produktów w różnych technologiach i domenach, takich jak ITSM/ITOM, handel elektroniczny, oprogramowanie dla przedsiębiorstw, SaaS, sztuczna inteligencja i sieci społecznościowe. Przed dołączeniem do SolarWinds Sai zajmował stanowiska kierownicze w zakresie technologii i inżynierii w firmach Atlassian, Groupon i Polycom oraz był współzałożycielem/dyrektorem technicznym dwóch odnoszących sukcesy start-upów. Jest absolwentem inżynierii komputerowej na Uniwersytecie Stanowym Luizjany.