जैसे-जैसे डेटा प्रबंधन अधिक जटिल होता जा रहा है और आधुनिक अनुप्रयोग पारंपरिक दृष्टिकोण की क्षमताओं का विस्तार कर रहे हैं, एआई एप्लिकेशन स्केलिंग में क्रांति ला रहा है।
ऑपरेटरों को पुरानी, अप्रभावी विधियों से मुक्त करने के अलावा, जिनके लिए सावधानीपूर्वक पर्यवेक्षण और अतिरिक्त संसाधनों की आवश्यकता होती है, एआई एप्लिकेशन स्केलिंग के वास्तविक समय, अनुकूली अनुकूलन को सक्षम बनाता है। अंततः, ये लाभ दक्षता बढ़ाने और लक्षित अनुप्रयोगों के लिए लागत कम करने के लिए संयोजित होते हैं।
अपनी पूर्वानुमानित क्षमताओं के साथ, एआई यह सुनिश्चित करता है कि एप्लिकेशन कुशलतापूर्वक स्केल करें, प्रदर्शन और संसाधन आवंटन में सुधार करें – पारंपरिक तरीकों पर एक बड़ी प्रगति को चिह्नित करते हुए।
से आगे एआई और बिग डेटा एक्सपो यूरोपहान हेलोइर, ईएमईए जनरल एआई वरिष्ठ समाधान वास्तुकार MongoDBएआई-संचालित अनुप्रयोगों के भविष्य और जेनेरिक एआई का समर्थन करने और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बढ़ाने में स्केलेबल डेटाबेस की भूमिका पर चर्चा करता है।
एआई न्यूज़: जैसे-जैसे एआई-संचालित एप्लिकेशन जटिलता और पैमाने में बढ़ते जा रहे हैं, आप डेटाबेस प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देने वाले सबसे महत्वपूर्ण रुझानों के रूप में क्या देखते हैं?
हेलोइर: जबकि उद्यम जेनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों की परिवर्तनकारी शक्ति का लाभ उठाने के इच्छुक हैं, वास्तविकता यह है कि एक मजबूत, स्केलेबल प्रौद्योगिकी नींव बनाने में सिर्फ सही प्रौद्योगिकियों को चुनने से कहीं अधिक शामिल है। यह ऐसी प्रणालियाँ बनाने के बारे में है जो विकसित हो सकती हैं और जेनेरिक एआई की उभरती माँगों के अनुकूल हो सकती हैं, ऐसी माँगें जो तेज़ी से बदल रही हैं, जिनमें से कुछ को पारंपरिक आईटी बुनियादी ढाँचा समर्थन करने में सक्षम नहीं हो सकता है। मौजूदा हालात के बारे में यह असहज करने वाली सच्चाई है।
आज का आईटी आर्किटेक्चर तेजी से परस्पर जुड़े डेटा सेटों से उत्पन्न अभूतपूर्व डेटा वॉल्यूम से अभिभूत हो रहा है। कम गहन डेटा एक्सचेंजों के लिए डिज़ाइन की गई पारंपरिक प्रणालियाँ, वर्तमान में वास्तविक समय एआई प्रतिक्रिया के लिए आवश्यक विशाल, निरंतर डेटा स्ट्रीम को संभालने में असमर्थ हैं। वे उत्पन्न होने वाले विभिन्न प्रकार के डेटा का प्रबंधन करने के लिए भी तैयार नहीं हैं।
जेनरेटिव एआई इकोसिस्टम में अक्सर प्रौद्योगिकियों का एक जटिल सेट शामिल होता है। प्रौद्योगिकी की प्रत्येक परत – डेटा सोर्सिंग से लेकर मॉडल परिनियोजन तक – कार्यात्मक गहराई और परिचालन लागत को बढ़ाती है। इन प्रौद्योगिकी स्टैक को सरल बनाना केवल परिचालन दक्षता में सुधार के बारे में नहीं है; यह एक वित्तीय आवश्यकता भी है।
एआई समाचार: एआई-संचालित अनुप्रयोगों, विशेष रूप से जेनरेटिव एआई से जुड़े अनुप्रयोगों के लिए स्केलेबल डेटाबेस का चयन करते समय व्यवसायों के लिए कुछ प्रमुख विचार क्या हैं?
हेलोइर: व्यवसायों को लचीलेपन, प्रदर्शन और भविष्य की मापनीयता को प्राथमिकता देनी चाहिए। यहां कुछ प्रमुख कारण दिए गए हैं:
- डेटा की विविधता और मात्रा बढ़ती रहेगी, जिससे डेटाबेस को विभिन्न डेटा प्रकारों-संरचित, असंरचित और अर्ध-संरचित-को बड़े पैमाने पर संभालने की आवश्यकता होगी। ऐसे डेटाबेस का चयन करना जो जटिल ईटीएल प्रक्रियाओं के बिना ऐसी विविधता का प्रबंधन कर सके, महत्वपूर्ण है।
- एआई मॉडल को अक्सर प्रशिक्षण और अनुमान के लिए वास्तविक समय डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है, इसलिए डेटाबेस को वास्तविक समय निर्णय लेने और प्रतिक्रिया को सक्षम करने के लिए कम विलंबता प्रदान करनी चाहिए।
- जैसे-जैसे एआई मॉडल बढ़ते हैं और डेटा वॉल्यूम का विस्तार होता है, डेटाबेस को क्षैतिज रूप से स्केल करना चाहिए, ताकि संगठनों को महत्वपूर्ण डाउनटाइम या प्रदर्शन में गिरावट के बिना क्षमता जोड़ने की अनुमति मिल सके।
- डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग टूल के साथ निर्बाध एकीकरण महत्वपूर्ण है, और एआई वर्कफ़्लो के लिए मूल समर्थन – जैसे मॉडल डेटा, प्रशिक्षण सेट और अनुमान डेटा का प्रबंधन – परिचालन दक्षता को बढ़ा सकता है।
एआई समाचार: एआई को अपने संचालन में एकीकृत करते समय संगठनों को किन आम चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, और स्केलेबल डेटाबेस इन मुद्दों को कैसे संबोधित करने में मदद कर सकते हैं?
हेलोइर: एआई को अपनाते समय संगठनों को कई तरह की चुनौतियों का सामना करना पड़ सकता है। इनमें एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए आवश्यक विभिन्न स्रोतों से भारी मात्रा में डेटा शामिल है। इन पहलों को बढ़ाने से मौजूदा आईटी बुनियादी ढांचे पर भी दबाव पड़ सकता है और एक बार मॉडल बन जाने के बाद, उन्हें निरंतर पुनरावृत्ति और सुधार की आवश्यकता होती है।
इसे आसान बनाने के लिए, एक डेटाबेस जो स्केल करता है, विविध डेटासेट के प्रबंधन, भंडारण और पुनर्प्राप्ति को सरल बनाने में मदद कर सकता है। यह लचीलापन प्रदान करता है, जिससे व्यवसायों को प्रदर्शन और दक्षता बनाए रखते हुए उतार-चढ़ाव वाली मांगों को संभालने की अनुमति मिलती है। इसके अतिरिक्त, वे तेजी से डेटा अंतर्ग्रहण और पुनर्प्राप्ति को सक्षम करके, तेजी से प्रयोग की सुविधा प्रदान करके एआई-संचालित नवाचारों के लिए समय-समय पर बाजार में तेजी लाते हैं।
एआई समाचार: क्या आप उदाहरण दे सकते हैं कि डेटाबेस प्रदाताओं और एआई-केंद्रित कंपनियों के बीच सहयोग ने एआई समाधानों में नवाचार को कैसे प्रेरित किया है?
हेलोइर: कई व्यवसाय जेनेरिक एआई एप्लिकेशन बनाने के लिए संघर्ष करते हैं क्योंकि तकनीक बहुत तेज़ी से विकसित होती है। सीमित विशेषज्ञता और विविध घटकों को एकीकृत करने की बढ़ती जटिलता ने प्रक्रिया को और जटिल बना दिया है, नवाचार को धीमा कर दिया है और एआई-संचालित समाधानों के विकास में बाधा उत्पन्न की है।
इन चुनौतियों से निपटने का एक तरीका हमारे MongoDB AI एप्लीकेशन प्रोग्राम (एमएएपी), जो ग्राहकों को एआई अनुप्रयोगों को उत्पादन में डालने में सहायता करने के लिए संसाधन प्रदान करता है। इसमें संदर्भ आर्किटेक्चर और एक एंड-टू-एंड टेक्नोलॉजी स्टैक शामिल है जो अग्रणी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं, पेशेवर सेवाओं और एक एकीकृत समर्थन प्रणाली के साथ एकीकृत होता है।
एमएएपी ग्राहकों को चार समूहों में वर्गीकृत करता है, जिनमें सलाह और प्रोटोटाइप चाहने वालों से लेकर मिशन-महत्वपूर्ण एआई अनुप्रयोगों को विकसित करने और तकनीकी चुनौतियों पर काबू पाने वाले शामिल हैं। MongoDB का MAAP जेनेरिक AI अनुप्रयोगों के तेज़, निर्बाध विकास को सक्षम बनाता है, रचनात्मकता को बढ़ावा देता है और जटिलता को कम करता है।
एआई समाचार: मोंगोडीबी एआई-संचालित अनुप्रयोगों का समर्थन करने की चुनौतियों का सामना कैसे करता है, खासकर उन उद्योगों में जो एआई को तेजी से अपना रहे हैं?
हेलोइर: यह सुनिश्चित करना कि आपको जो चाहिए वह बनाने के लिए आपके पास अंतर्निहित बुनियादी ढांचा है, यह हमेशा संगठनों के सामने सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है।
एआई-संचालित एप्लिकेशन बनाने के लिए, अंतर्निहित डेटाबेस को समृद्ध, लचीली डेटा संरचनाओं के विरुद्ध क्वेरी चलाने में सक्षम होना चाहिए। एआई के साथ, डेटा संरचनाएं बहुत जटिल हो सकती हैं। एआई-संचालित अनुप्रयोगों का निर्माण करते समय संगठनों के सामने आने वाली यह सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है, और MongoDB को ठीक इसी से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हम स्रोत डेटा, मेटाडेटा, परिचालन डेटा, वेक्टर डेटा और जेनरेट किए गए डेटा को एक मंच पर एकीकृत करते हैं।
एआई समाचार: आप डेटाबेस प्रौद्योगिकी में भविष्य में किस तरह के विकास की आशा करते हैं, और MongoDB अगली पीढ़ी के एआई अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए कैसे तैयारी कर रहा है?
हेलोइर: हमारे प्रमुख मूल्य आज भी वही हैं जो MongoDB के प्रारंभ में लॉन्च होने के समय थे: हम डेवलपर्स के जीवन को आसान बनाना चाहते हैं और उन्हें व्यवसाय ROI बढ़ाने में मदद करना चाहते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में भी यह अपरिवर्तित रहता है। हम अपने ग्राहकों की बात सुनना जारी रखेंगे, उनकी सबसे बड़ी कठिनाइयों पर काबू पाने में उनकी सहायता करेंगे, और यह सुनिश्चित करेंगे कि MongoDB में वे सुविधाएँ हों जिनकी उन्हें अगली विकसित करने के लिए आवश्यकता है। [generation of] महान अनुप्रयोग.
(द्वारा तसवीर कैस्पर केमिली रुबिन)
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हान हेलोइर, मोंगोडीबी: एआई-संचालित ऐप्स में स्केलेबल डेटाबेस की भूमिका सबसे पहले एआई न्यूज पर दिखाई दी।