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Não durma na sua infraestrutura de banco de dados ao construir grandes modelos de linguagem ou IA generativa

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Quando você caminha por uma cidade, é natural olhar para cima. Os imponentes arranha-céus parecem feitos impossíveis de engenharia. Erguendo-se dezenas ou mesmo centenas de andares acima do solo, eles resistem a relâmpagos, supertempestades e à devastação do tempo. Os arranha-céus são uma prova do que pode ser alcançado através de design estratégico e engenharia inovadora. No entanto, é a fundação subterrânea invisível que torna possíveis essas estruturas que desafiam a gravidade.

Pense em sistemas de inteligência artificial (IA) como aqueles arranha-céus. Assim como um edifício depende de uma base robusta para permanecer em pé no horizonte da cidade, os sistemas de IA dependem de uma infraestrutura sólida de banco de dados para garantir confiabilidade, eficiência e inteligência. Não se trata apenas de ter um local para armazenar dados; trata-se de criar um sistema organizado e eficiente, capaz de gerenciar e processar grandes quantidades de informações à medida que a complexidade do projeto aumenta.

Negligenciar a infraestrutura de banco de dados em projetos de IA é como construir sobre areia movediça em uma zona sísmica: torna toda a estrutura vulnerável. Sem uma base sólida, os sistemas de IA podem sofrer problemas de desempenho, ter dificuldades com a escalabilidade ou até mesmo falhar em momentos cruciais. O resultado? Perda de confiança do usuário. Isto é duplamente verdadeiro para sistemas complexos de IA, como grandes modelos de linguagem, que processam extensos conjuntos de dados para tarefas como processamento de linguagem, reconhecimento de imagens e análise preditiva.

Antes de sonharmos com a visão do topo, os profissionais de bancos de dados e os líderes de TI devem priorizar a escalabilidade, a qualidade dos dados, o desempenho e a segurança de nossos bancos de dados. Só então poderemos elevar o potencial da IA ​​e dos grandes projetos de modelos de linguagem a novos patamares de tirar o fôlego.

Escalabilidade: para alcançar novos patamares

Imagine um arranha-céu construído não apenas para ser alto hoje, mas também capaz de crescer com o horizonte da cidade no futuro. É assim que devemos abordar as necessidades de armazenamento de dados de IA. Cada novo andar (ou, no caso da IA, cada novo conjunto de dados ou recurso) deve ser suportado pela infraestrutura abaixo. Isso requer bancos de dados escaláveis ​​que possam se expandir junto com uma organização, ajudando a garantir que os sistemas de IA permaneçam rápidos, seguros e inteligentes, independentemente de quão grandes, interdependentes ou complexos eles se tornem. Além do espaço de armazenamento, as equipes devem considerar operações de computação e de entrada/saída para evitar tempo de inatividade à medida que o banco de dados lida com as demandas crescentes de aplicativos avançados de IA.

Os arquitetos usam técnicas modernas, como estruturas de aço e construção modular, para adicionar mais andares a um arranha-céu. Da mesma forma, a IA depende de soluções baseadas em nuvem e métodos estratégicos, como indexação, fragmentação e particionamento de dados, para distribuir cargas de trabalho uniformemente em todo o sistema. Isso garante que a infraestrutura possa lidar com o aumento das necessidades de dados sem problemas, mantendo o sistema de IA robusto e responsivo. Além disso, ajuda as organizações a evitar gargalos e dificuldades de crescimento à medida que crescem.
Na computação em nuvem, existem duas estratégias principais para aumentar a capacidade do sistema: expansão e expansão. Aumentar a escala significa aumentar a capacidade da infraestrutura existente, enquanto a expansão é como adicionar mais edifícios a um complexo. Isso significa aumentar recursos como servidores ou nós para aumentar a capacidade. Ambos os métodos são cruciais para o desenvolvimento de sistemas de IA robustos que possam lidar com demandas e complexidades crescentes.

Qualidade de dados: para paredes inabaláveis

Os dados são a espinha dorsal de todas as empresas modernas e a sua qualidade e integridade são tão essenciais como as estruturas de aço que ajudam os arranha-céus a resistir a qualquer peso ou clima. O desempenho de uma IA depende diretamente do qualidade dos dados é treinado. Portanto, as empresas devem comprometer-se continuamente a atualizar e manter as suas bases de dados para garantir que sejam precisas, consistentes e atualizadas.

Semelhante às inspeções de rotina que verificam se um arranha-céu é estável o suficiente para permanecer de pé, os bancos de dados que sustentam a IA precisam de atenção consistente. As equipes devem atualizar continuamente seus bancos de dados para refletir as informações mais atuais. Isso envolve validá-los para garantir a exatidão dos dados e limpá-los para remover imprecisões. Ao fazê-lo, as empresas podem garantir que os seus sistemas permanecem inabaláveis ​​face aos desafios e continuam a fornecer resultados precisos e fiáveis.

Otimização de desempenho: para manter as luzes acesas

Considere o que aconteceria se os sistemas essenciais de um arranha-céu – como eletricidade, água ou elevadores – falhassem repentinamente. (Alerta de spoiler: rapidamente se tornaria inabitável.) Suponha que você não fique entusiasmado com a perspectiva de entrar em um elevador que não é inspecionado há anos ou de trabalhar no 99º andar de um prédio com eletricidade de má qualidade. Nesse caso, você provavelmente também não deveria deixar seus bancos de dados críticos por conta própria. Avaliar e melhorar as bases de dados para garantir que permanecem relevantes e eficientes é necessário para evitar que a IA se torne obsoleta, tal como um edifício pode deteriorar-se sem manutenção adequada.

No mundo empresarial, a deterioração do banco de dados pode resultar em menor precisão, tempos de resposta mais lentos e incapacidade de lidar com ameaças emergentes. Assim como os arquitetos escolhem projetos e materiais específicos para reduzir o impacto do vento e aumentar a eficiência energética de um edifício, os arquitetos de IA usam a otimização e captura de consultas para garantir que os sistemas funcionem conforme necessário. Os sistemas devem processar e analisar dados de forma eficaz, independentemente das condições externas. Da mesma forma que os engenheiros monitoram a integridade estrutural e os sistemas ambientais de um arranha-céu, o monitoramento do banco de dados pode ajudar a detectar e resolver proativamente consultas lentas, gargalos de recursos e comportamentos inesperados do banco de dados que podem atrapalhar os projetos de IA.

Medidas de segurança: a base da confiança

Protocolos de segurança cibernética são essenciais para proteger os dados confidenciais de uma organização. Pessoal de segurança, câmeras de vigilância e controles de acesso em um edifício ajudam a garantir a segurança de seus moradores; protocolos de segurança cibernética, como Seguro por Design princípios e autenticação multifatorial desempenham um papel crucial na proteção da integridade dos dados de uma organização.

Num mundo onde os dados são tão valiosos como o ouro, é crucial garantir a sua confidencialidade. A segurança não é apenas um requisito técnico para sistemas de IA; estabelece as bases sobre as quais a confiança é construída, os padrões éticos são mantidos e a inovação é estimulada. De certa forma, estas medidas de segurança são fundamentais para o resto da fundação. Eles não apenas ajudam os sistemas de IA a realizar tarefas, mas também protegem os interesses e a privacidade das equipes humanas que atendem.

As equipes de banco de dados podem ajudar a manter seus sistemas de IA seguros realizando auditorias de segurança regulares para identificar e corrigir possíveis vulnerabilidades. Ao priorizar a segurança em todas as camadas de sua infraestrutura — desde o monitoramento até a manutenção e tudo mais — as organizações podem garantir que seus sistemas de IA sejam santuários confiáveis ​​para dados valiosos.

Quando os desenvolvedores e usuários se sentem confiantes na segurança dos sistemas de IA, é mais provável que experimentem e ultrapassem os limites do que essas tecnologias podem alcançar. Devemos continuar a construir e gerir estas bases críticas com diligência e visão. Dessa forma, podemos garantir que os nossos sistemas de IA permanecem fiáveis, eficazes e capazes de atingir o seu pleno potencial.

Krishna Sai é vice-presidente sênior de tecnologia e engenharia da SolarWinds. Ele tem mais de duas décadas de experiência em dimensionamento e liderança de equipes globais, inovando e construindo produtos vencedores em uma variedade de tecnologias e domínios, como ITSM/ITOM, comércio eletrônico, software empresarial, SaaS, IA e redes sociais. Antes da SolarWinds, Sai ocupou cargos de liderança em tecnologia e engenharia na Atlassian, Groupon e Polycom e foi cofundador/CTO de duas startups de sucesso. Ele possui pós-graduação em engenharia da computação pela Louisiana State University.