Amazon DocumentDB Sunucusuz veritabanı, aracı yapay zekayı hızlandırmayı ve maliyetleri düşürmeyi hedefliyor

Veritabanı sektörü son on yılda sessiz bir devrim geçirdi.

Geleneksel veritabanları, yöneticilerin hem işlem hem de depolama kaynakları dahil olmak üzere sabit kapasite sağlamasını gerektiriyordu. Bulutta bile, hizmet olarak veritabanı seçenekleriyle kuruluşlar, esasen çoğu zaman boşta duran ancak yoğun yükleri kaldırabilen sunucu kapasitesi için ödeme yapıyordu. Sunucusuz veritabanları ise bu modeli tersine çeviriyor. İşlem kaynaklarını gerçek talebe göre otomatik olarak artırıp azaltıyor ve yalnızca kullanılanlar için ücret alıyorlar.

Amazon Web Services (AWS), bu yaklaşıma on yıldan uzun bir süre önce DynamoDB ile öncülük etmiş ve Aurora Serverless ile ilişkisel veritabanlarına genişletmiştir. Şimdi ise AWS, Amazon DocumentDB Serverless'ın genel kullanıma sunulmasıyla veritabanı portföyünün sunucusuz dönüşümünde bir sonraki adımı atıyor. Bu, MongoDB uyumlu belge veritabanlarına otomatik ölçekleme olanağı sağlıyor.

Bu zamanlama, özellikle yapay zeka aracılarının yükselişiyle birlikte, uygulamaların veritabanı kaynaklarını tüketme biçiminde köklü bir değişimi yansıtıyor. Sunucusuz sistemler, öngörülemeyen talep senaryoları için idealdir; bu da aracılı yapay zeka iş yüklerinin tam olarak böyle davrandığı anlamına gelir.

AWS Veritabanları Başkan Yardımcısı Ganapathy (G2) Krishnamoorthy, VentureBeat'e yaptığı açıklamada, "Ajanslı yapay zeka iş yüklerinin daha çoğunun elastik ve daha az öngörülebilir uçlara düştüğünü görüyoruz." dedi. "Yani ajanlar ve sunucusuz sistemler aslında el ele gidiyor."

Sunucusuz veritabanlarının ekonomik gerekçesi, geleneksel tedarik sisteminin nasıl işlediğini incelediğimizde daha da belirginleşiyor. Kuruluşlar genellikle yoğun kullanımlar için veritabanı kapasitesi sağlıyor ve ardından gerçek kullanımdan bağımsız olarak bu kapasite için 7/24 ödeme yapıyor. Bu, yoğun olmayan saatlerde, hafta sonlarında ve mevsimsel durgunluk dönemlerinde atıl kaynaklar için ödeme yapmak anlamına geliyor.

Krishnamoorthy, "İş yükü talebiniz aslında daha dinamik veya daha az öngörülebilirse, sunucusuz çözüm aslında en iyi çözümdür çünkü size her zaman zirve için ödeme yapmanıza gerek kalmadan kapasite ve ölçeklenebilirlik imkanı sunar," şeklinde açıklıyor.

AWS, Amazon DocumentDB Serverless'ın değişken iş yükleri için geleneksel olarak sağlanan veritabanlarına kıyasla maliyetleri %90'a kadar azaltabileceğini iddia ediyor. Tasarruf, kapasiteyi gerçek zamanlı olarak gerçek talebe göre ayarlayan otomatik ölçeklendirmeden kaynaklanıyor.

Ancak sunucusuz bir veritabanının olası bir riski, maliyet kesinliği olabilir. Hizmet Olarak Veritabanı seçeneğiyle, kuruluşlar genellikle "tişört boyutunda" küçük, orta veya büyük bir veritabanı yapılandırması için sabit bir maliyet öderler. Sunucusuz bir veritabanında ise aynı belirli maliyet yapısı yoktur.

Krishnamoorthy, AWS'nin sunucusuz veritabanları için minimum ve maksimum eşikler aracılığıyla maliyet koruma konseptini uyguladığını ve böylece kontrolden çıkan masrafların önlendiğini belirtti.

DocumentDB, MongoDB API uyumluluğu ile AWS'nin yönetilen belge veritabanı hizmeti olarak hizmet vermektedir.

Verileri katı tablolarda depolayan ilişkisel veritabanlarının aksine, belge veritabanları bilgileri JSON (JavaScript Nesne Gösterimi) belgeleri olarak depolar. Bu da onları esnek veri yapılarına ihtiyaç duyan uygulamalar için ideal hale getirir.

Servis, oyuncu profili ayrıntılarını depolayan oyun uygulamaları, farklı özelliklere sahip ürün kataloglarını yöneten e-ticaret platformları ve içerik yönetim sistemleri gibi yaygın kullanım durumlarını ele alıyor.

MongoDB uyumluluğu, halihazırda MongoDB kullanan kuruluşlar için bir geçiş yolu oluşturur. Rekabet açısından bakıldığında, MongoDB herhangi bir bulutta çalışabilirken, Amazon DocumentDB yalnızca AWS'de çalışır.

Kilitlenme riski potansiyel olarak endişe verici olabilir, ancak AWS bu sorunu farklı yollarla ele almaya çalışıyor. Bunlardan biri, birleşik sorgu özelliğini etkinleştirmek. Krishnamoorthy, başka bir bulut sağlayıcısında olabilecek verileri sorgulamak için bir AWS veritabanı kullanmanın mümkün olduğunu belirtti.

Krishnamoorthy, "Çoğu müşterinin altyapısının birden fazla buluta yayılmış olduğu bir gerçek," dedi. "Esasen, müşterilerin aslında hangi sorunları çözmeye çalıştığına bakıyoruz."

Yapay zeka aracıları, kaynak tüketim modellerini tahmin etmenin zor olması nedeniyle veritabanı yöneticileri için benzersiz bir zorluk teşkil eder. Genellikle nispeten istikrarlı trafik modellerine sahip olan geleneksel web uygulamalarının aksine, aracılar yöneticilerin tahmin edemeyeceği kademeli veritabanı etkileşimlerini tetikleyebilir.

Geleneksel belge veritabanları, yöneticilerin en yoğun kapasiteye göre hazırlık yapmasını gerektirir. Bu durum, kaynakların sakin dönemlerde atıl kalmasına neden olur. Yapay zeka aracıları sayesinde bu yoğun dönemler ani ve büyük olabilir. Sunucusuz yaklaşım, işlem kaynaklarını öngörülen kapasite ihtiyaçları yerine gerçek talebe göre otomatik olarak ölçeklendirerek bu tahminleri ortadan kaldırır.

Krishnamoorthy, Amazon DocumentDB Serverless'ın yalnızca bir belge veritabanı olmasının ötesinde, yapay zeka araçlarının verilerle çalışmasını sağlamak için yaygın olarak kullanılan MCP'yi (Model Bağlam Protokolü ) de destekleyeceğini ve onunla çalışacağını belirtti.

Görünen o ki, MCP'nin temelinde bir dizi JSON API yatıyor. Krishnamoorthy'ye göre, JSON tabanlı bir veritabanı olarak bu, Amazon DocumentDB'yi geliştiriciler için daha tanıdık bir çalışma deneyimi haline getirebilir.

Maliyet azaltımı manşetlere taşınırken, sunucusuz sistemlerin operasyonel faydaları kurumsal benimseme açısından daha önemli olabilir. Sunucusuz sistemler, veritabanı yönetiminin en çok zaman alan ve hataya açık yönlerinden biri olan kapasite planlama ihtiyacını ortadan kaldırır.

Krishnamoorthy, "Sunucusuz çözüm aslında ihtiyaçlarınıza uyacak şekilde ölçeklenebilir," dedi. "İkinci olarak, aslında sadece kapasite planlaması yapmadığınız için operasyonel yükünüzü azaltır."

Kuruluşlar yapay zeka girişimlerini ölçeklendirdikçe bu operasyonel basitleştirme daha da değerli hale geliyor. Veritabanı yöneticilerinin kapasiteyi sürekli olarak aracı kullanım modellerine göre ayarlaması yerine, sistem ölçeklendirmeyi otomatik olarak gerçekleştiriyor. Bu da ekiplerin uygulama geliştirmeye odaklanmasını sağlıyor.

Yapay zeka alanında öncü olmak isteyen işletmeler için bu haber, AWS'deki belge veritabanlarının artık öngörülemeyen aracı iş yükleriyle sorunsuz bir şekilde ölçeklenebileceği ve hem operasyonel karmaşıklığı hem de altyapı maliyetlerini azaltabileceği anlamına geliyor. Sunucusuz model, önceden kapasite planlaması gerektirmeden otomatik olarak ölçeklenebilen yapay zeka deneyleri için bir temel sağlıyor.

Yapay zekayı döngünün ilerleyen aşamalarında benimsemeyi hedefleyen işletmeler için bu, sunucusuz mimarilerin yapay zekaya hazır veritabanı altyapısı için temel beklenti haline geldiği anlamına geliyor. Sunucusuz belge veritabanlarını benimsemeyi beklemek, kuruluşlar otomatik ölçeklendirmeden faydalanan yapay zeka aracılarını ve diğer dinamik iş yüklerini devreye aldıklarında rekabette dezavantajlı duruma düşebilirler.