克里希纳·赛（Krishna Sai）是SolarWinds的技术与工程高级副总裁。他拥有二十多年的经验，擅长扩展和领导全球团队，创新和打造各类技术和领域的成功产品，包括ITSM/ITOM、电子商务、企业软件、SaaS、人工智能和社交网络。在加入SolarWinds之前，赛曾在Atlassian、Groupon和Polycom担任技术和工程领导角色，并曾是两家成功初创公司的联合创始人和CTO。他拥有路易斯安那州立大学的计算机工程硕士学位。
当你走过城市时，很自然地会抬头看。那些高耸入云的摩天大楼似乎是工程学上的不可能完成的任务。它们高高耸立于地面上，能抵御雷击、超级风暴和时间的侵蚀。摩天大楼是战略设计和创新工程的见证。然而，使这些违反重力结构成为可能的，是看不见的、地下基础设施。把人工智能（AI）系统想象成那些摩天大楼。就像一栋建筑依靠坚固的基础来保持直立一样，AI系统也依赖于坚实的数据库基础设施来实现可靠性、效率和智能。这不仅仅是为了存储数据，而是为了创建一个有组织、有效的系统，能够在项目复杂性增长时管理和处理大量信息。在AI项目中忽视数据库基础设施，就像在活动区建造在流沙上：这使整个结构变得脆弱。没有坚实的基础，AI系统可能会在性能、可扩展性或关键时刻出现问题。结果是什么？失去用户的信任。这在复杂的AI系统中尤其如此，例如大型语言模型，它们处理大量数据以执行诸如语言处理、图像识别和预测分析等任务。在我们幻想从顶部的景色之前，数据库专业人员和IT领导者必须优先考虑数据库的可扩展性、数据质量、性能和安全性。只有这样，我们才能将AI和大型语言模型项目的潜力提升到令人惊叹的新高度。可扩展性：达到新高度想象一座摩天大楼，不仅能屹立于今日，也能随着城市天际线的发展而增长。这就是我们应该如何看待AI数据的存储需求。每一层新楼层（或者在AI的例子中，每一个新数据集或功能）都必须由下面的基础设施来支持。这需要可扩展的数据库，能够随着组织的发展而扩展，确保AI系统在变得越来越大、相互依赖或复杂时仍然保持快速、安全和智能。除了存储空间，团队还必须考虑计算和输入/输出操作，以防止数据库处理高级AI应用程序的日益增长的需求时出现停机。建筑师们使用现代技术，如钢框架和模块化施工，来为摩天大楼添加更多楼层。同样，AI依赖于基于云的解决方案和战略方法，如数据索引、分片和分区，来均匀地将工作负载分布在整个系统中。这确保基础设施可以平稳地处理日益增长的数据需求，保持AI系统的强大和响应能力。此外，它有助于组织避免瓶颈和增长的烦恼，因为他们正在扩大规模。 在云计算中，有两种主要的增加系统容量的策略：扩大和扩展。扩大意味着提高现有基础设施的容量，而扩展就像为一个复合体添加更多的建筑物。这意味着增加资源，如服务器或节点，以增强容量。两种方法对于开发强大的AI系统都至关重要，这些系统能够处理日益增长的需求和复杂性。数据质量：坚不可摧的墙壁数据是每个现代企业的骨干，其质量和完整性与支撑摩天大楼的钢框架一样重要。AI的性能直接取决于其训练数据的质量。因此，公司必须不断致力于更新和维护其数据库，以确保它们是准确的、一致的和最新的。与验证摩天大楼稳定性以确保其能够屹立不倒类似，支撑AI的数据库需要持续的关注。团队应该不断更新其数据库，以反映最新的信息。这涉及验证它们以确保数据正确性，并清洗它们以去除不准确性。通过这样做，企业可以确保其系统在面临挑战时保持坚不可摧，并继续提供准确可靠的结果。性能优化：保持灯亮想象一下，如果摩天大楼的基本系统，如电力、水或电梯，突然出现故障。（剧透警告：它将迅速变得不适宜居住。）如果你不喜欢乘坐多年未经检查的电梯或在一个电力不稳定的建筑物的99楼工作，你可能也不应该让你的关键数据库自生自灭。评估和增强数据库以确保它们保持相关性和效率对于防止AI变得过时至关重要，就像一座建筑物在没有适当维护的情况下可能会恶化。在企业世界中，数据库恶化可能导致准确性降低、响应时间变慢以及无法处理新出现的威胁。就像建筑师选择特定的设计和材料来减少风的影响并提高建筑物的能源效率一样，AI架构师使用查询优化和缓存来确保系统按需运行。系统必须能够有效地处理和分析数据，无论外部条件如何。同样，工程师监测摩天大楼的结构完整性和环境系统，数据库监测可以帮助主动检测和解决可能阻碍AI项目的缓慢查询、资源瓶颈和意外的数据库行为。安全措施：信任的基础网络安全协议对于保护组织的敏感数据至关重要。与建筑物中的安全人员、监控摄像头和访问控制一样，网络安全协议（如安全设计原则和多因素身份验证）在保护组织数据完整性方面发挥着至关重要的作用。在一个数据与黄金同样宝贵的世界中，确保其保密性至关重要。安全性不仅是AI系统的技术要求，也是建立信任、维护道德标准和推动创新所必需的基础。从某种意义上说，这些安全措施对于其他基础设施都是至关重要的。它们不仅使AI系统能够执行任务，还保护了它们服务的人类团队的利益和隐私。数据库团队可以通过定期进行安全审计来识别和修复潜在漏洞，从而帮助保持AI系统的安全。通过在基础设施的每一层优先考虑安全性，从监控到维护，组织可以确保其AI系统是值得信赖的数据避难所。当开发人员和用户对AI系统的安全性充满信心时，他们更有可能尝试和推动这些技术的边界。我们必须继续以勤勉和远见来建设和管理这些关键基础设施。这样，我们就可以确保我们的AI系统保持可靠、有效，并能够发挥其全部潜能。
