Amazon DocumentDB accelera l’AI agente senza un server e taglia i costi

L’industria del database ha subito una rivoluzione silenziosa nell’ultimo decennio.

I database tradizionali hanno richiesto ai manager di fornire capacità fissa, comprese sia le fonti di calcolo che di archiviazione. Anche nel cloud, con le opzioni di database come servizio, le organizzazioni stavano effettivamente pagando per la capacità del server, che era spesso inattivo ma poteva risolvere i carichi più alti. I database senza server traducono questo modello. Spazzano solo automaticamente le fonti di calcolo su e giù in base alla domanda reale e alla carica solo per quelli utilizzati.

Amazon Web Services (AWS) Ha aperto la strada a questo approccio con DynamoDB dieci anni fa e si è esteso a Aurora Serverless. Ora, il prossimo passo nella trasformazione del portafoglio di database del portafoglio di database con l’usabilità generale di Amazon DocumentDB ServerDB. Ciò porta il ridimensionamento automatico nei database di documenti compatibili MongoDB.

Il tempismo riflette un cambiamento fondamentale nel modo in cui le applicazioni consumano risorse di database, in particolare l’ascesa degli agenti di intelligenza artificiale. È l’ideale per scenari di domanda non prevedibili e imprevedibili, che è esattamente come si comportano i carichi di lavoro dell’IA AI.

Ganapathy (G2) Krishnamoorthy, vicepresidente dei database AWS, ha detto a VentureBeat: “Vediamo che sono diminuiti più elastici e meno prevedibili dei carichi di lavoro AI”. “

Database come serverless vs servizio

Per i database non server, la situazione economica diventa impegnativa quando si esamina come funziona il rendimento tradizionale. Le organizzazioni di solito forniscono la capacità del database per i carichi di picco, quindi pagano questa capacità 24/7 indipendentemente dall’uso reale. Ciò significa pagare risorse vuote in orologi non dedica, fine settimana e stagnazione stagionale.

“Se la tua domanda di carico di lavoro può effettivamente essere più dinamica o meno prevista, senza un server, si adatta al modo migliore perché ti dà una capacità e una stanza del soffitto in scala senza dover pagare il vertice”, ha detto.

AWS afferma che Amazon DocumentDB Serverless può ridurre i costi fino al 90% rispetto ai database tradizionali per carichi di lavoro variabili. I risparmi provengono da scale automatiche che corrispondono alla capacità in tempo reale.

Tuttavia, potrebbe essere certo un potenziale rischio con un database senza un server. Con un’opzione di database come servizio, le organizzazioni pagano un costo fisso per configurare un database piccolo, medio o grande di “T -Shirt -dimensionato”. Senza un server, non esiste una struttura di costo speciale.

Krishnamoorthy ha affermato che AWS ha applicato il concetto di detenzione dei costi per i database non server attraverso soglie minime e massime e impedisce i costi illegali.

Cos’è documentdb e perché è importante

DocumentDB fornisce servizi come compatibilità API MongoDB come servizio di database dei documenti gestiti di AWS.

A differenza dei database relazionali che archiviano i dati in tabelle dure, memorizzare i dati di documentazione delle informazioni come documenti JSON (JavaScript Object Notation). Questo è ideale per applicazioni che richiedono strutture di dati flessibili.

Servizio, dettaglio del profilo del giocatore che archiviano applicazioni di gioco, varie caratteristiche dei cataloghi di prodotti di piattaforme di e -commerce e sistemi di gestione dei contenuti, incluso l’uso comune.

La compatibilità di MongoDB è attualmente un modo di migrazione per le organizzazioni di lavoro MongoDB. Da un punto di vista competitivo, mentre MongoDB può funzionare in qualsiasi cloud, Amazon DocumentDB è solo in AWS.

Il rischio di bloccare può potenzialmente preoccuparsi, ma AWS è un problema che sta cercando di affrontare in diversi modi. Un modo per farlo è abilitare una funzione di query con una federazione. Krishnamoorthy ha affermato che era possibile utilizzare un database AWS per interrogare i dati che potrebbero essere in un altro provider cloud.

“È un dato di fatto che le infrastrutture della maggior parte dei clienti si sono diffuse a più nuvole, KR ha detto Krishnamoorthy.” In realtà, in realtà guardiamo i problemi che cercano di risolvere i problemi “.

In che modo DocumentDB si adatta alla vista AI senza un server?

Gli agenti AI offrono una difficoltà unica per i gestori di database, poiché i modelli di consumo di saldatura sono difficili da prevedere. A differenza delle tradizionali applicazioni Web, che spesso hanno modelli di traffico relativamente fissi, gli intermediari possono attivare interazioni di database a gradini che i manager non possono prevedere.

I database di documenti tradizionali richiedono la massima capacità di manager. Questo lascia le risorse inattive in periodi silenziosi. Queste vette con agenti di intelligenza artificiale possono essere improvvise e grandi. L’approccio non server elimina questo lavoro di stima ridimensionando automaticamente le risorse di calcolo in base alla domanda reale anziché alle esigenze di capacità stimate.

Oltre ad essere solo un database di documenti, Krishnamoorthy ha affermato che Amazon DocumentDB Serverless funzionerà e funzionerà anche con MCP (Model Context Protocol) per garantire che gli strumenti di intelligenza artificiale funzionino con i dati.

Come è inteso, è una serie di API JSON nella fondazione di base MCP. Come database basato su JSON, secondo Krishnamoorthy, può rendere Amazon DocumentDB un’esperienza più familiare per gli sviluppatori di lavorare insieme.

Perché è importante per le aziende: semplificazione operativa oltre il risparmio sui costi

Quando si riceve i titoli di riduzione dei costi, i vantaggi operativi di senza server possono essere più importanti per l’accettazione aziendale. Senza un server, elimina la necessità di pianificazione della capacità, che è uno degli aspetti più tempo che consumano ed errori della gestione del database.

“Senza un server, ha detto Krishnamoorthy.” La seconda cosa è che in realtà riduci la quantità di carico operativo che hai, perché non sei solo una pianificazione della capacità. “

Questa semplificazione operativa diventa più preziosa poiché le organizzazioni ridimensionano le iniziative di intelligenza artificiale. I gestori di database, anziché la regolazione continua della capacità in base ai modelli di utilizzo degli agenti, il sistema spaventa automaticamente il ridimensionamento. Questo rilascia team per concentrarsi sull’implementazione.

Per le aziende che vogliono condurre l’intelligenza artificiale, questa notizia significa che i database dei documenti in AWS possono ora essere ridimensionati senza problemi con i carichi di lavoro degli agenti imprevedibili riducendo sia la complessità operativa che i costi di infrastruttura. Il modello non server fornisce una base per esperimenti di intelligenza artificiale che possono essere automaticamente ridimensionati senza pianificazione della capacità.

Per le aziende che vogliono adottare l’IA più avanti nel ciclo, ciò significa che senza architetture del server sono diventate le aspettative principali per l’infrastruttura del database. In attesa di adottare i database dei documenti senza un server, alla fine può mettere le organizzazioni in uno svantaggio competitivo quando distribuiscono agenti di intelligenza artificiale e altri carichi di lavoro dinamici che beneficiano di una scala automatica.