Výzva infrastruktury agentů s umělou inteligencí
Systémy agentní umělé inteligence představují zásadní posun oproti tradiční umělé inteligenci. Zatímco konvenční umělá inteligence reaguje na pokyny, agentní systémy fungují autonomně, rozhodují se a podnikají akce napříč více zdroji dat v reálném čase. Tito agenti kladou bezprecedentní nároky na datovou infrastrukturu, vyžadují paralelismus agentů pro velkoobjemové interakce, vektorové vyhledávání umělé inteligence napříč masivními datovými sadami a transakční schopnosti na back-endových systémech.
Výzva se zintenzivňuje při zvažování globálního nasazení této technologie. Pracovní zátěž agentní umělé inteligence je velmi variabilní, co se týče spotřeby zdrojů, což činí tradiční architektury s pevnou kapacitou nedostatečnými a nedostupnými pro menší organizace. Ještě důležitější je, že tyto systémy potřebují neustálý jednotný přístup k distribuovaným datům a zároveň respek tují předpisy o datové suverenitě, které vyžadují uchovávání dat v rámci specifických geografických hranic.
Datová suverenita: Regulační realita
Nasazení agentní umělé inteligence musí splňovat složité požadavky na datovou suverenitu. GDPR nařizuje, aby data občanů EU zůstala v rámci evropských hranic, a bankovní předpisy v Indii vyžadují, aby informace o zákaznících zůstaly v zemi. Podobné předpisy existují i v mnoha dalších jurisdikcích. Tato potřeba datové suverenity vytváří fragmentovanou globální datovou krajinu. Pro agentní systémy umělé inteligence, které vyžadují komplexní přístup k datům k přijímání inteligentních autonomních rozhodnutí, představuje toto regulační prostředí značné architektonické výzvy. Tradiční přístupy často vyžadují samostatné aplikace umělé inteligence a nasazení vektorových databází v každém regionu – což může dramaticky zvýšit náklady a složitost a zároveň omezit schopnost systémů využívat globální poznatky.
Bezserverová architektura: Demokratizace pokročilých funkcí
Architektury distribuovaných databází bez serverů si kladou za cíl demokratizovat pokročilé, globálně distribuované databázové funkce, které byly dříve dostupné pouze velkým podnikům. Eliminací počátečních nákladů na hardware a přechodem na ceny založené na spotřebě a pay-as-you-go odstraňují bezserverové databáze tradiční vstupní bariéry a výrazně snižují provozní složitost a celkové náklady.
Organizace bez ohledu na velikost nyní mohou využívat agentní umělou inteligenci a dynamicky škálovat zdroje podle měnících se požadavků na pracovní zátěž. Tato flexibilita je zásadní, protože vzorce používání umělé inteligence jsou nepředvídatelné, a proto je rychlé škálování nezbytné. Bezserverové distribuované databáze v kombinaci s cloudovou ekonomikou zpřístupňují výkonnou umělou inteligenci a analytiku mnohem širšímu trhu, a to i středně velkým organizacím, které si dříve nemohly dovolit investice do infrastruktury.
Vždy zapnuto v reálném čase
Systémy agentní umělé inteligence vyžadují neustálý přístup k aktuálním, distribuovaným datům bez tolerance zpoždění nebo zastaralých informací. V kritických autonomních scénářích jsou tyto systémy závislé na přístupu k informacím v reálném čase ze všech relevantních zdrojů. Architektury s nulovým kopírováním a nulovým ETL jsou základem pro mnoho případů použití, přičemž okamžité prostorově efektivní klonování datových sad umožňuje včasné a časově přesné reportování, analýzy, vývoj a testování bez tradičního přesunu nebo duplikace dat.
V kombinaci s technologiemi replikace v reálném čase, jako jsou konsenzuální protokoly založené na technologii Raft, tyto systémy zajišťují nepřetržitý provoz, automatické přepnutí na záložní systém a nulovou ztrátu dat napříč regiony. Pro příští generaci umělé inteligence bude bezproblémový, odolný a kompatibilní přístup k distribuovaným datům transformativní.
Technické schopnosti umožňující úspěch
Moderní distribuované databázové platformy poskytují další komplexní funkce nezbytné pro úspěch agentní umělé inteligence. Například hyperškálované vektorové indexy umělé inteligence potřebné k provádění vyhledávání podobností v celopodnikových datech lze segmentovat a načítat do paměti napříč mnoha distribuovanými uzly, čímž se urychlí jednotlivé vyhledávání a umožní větší propustnost více dotazů. Organizace mohou také kombinovat vyhledávání podobností s obchodními daty v jednotlivých distribuovaných dotazech, aby získaly komplexnější pochopení svých zákazníků a operací pomocí technologie Retrieval Augmented Generation (RAG).
Téměř okamžitá elasticita umožňuje dynamické online škálování výpočetní a úložné kapacity bez přesunu dat nebo prostojů, aby se efektivně splnily požadavky proměnlivých úloh umělé inteligence.
Oracle řeší výzvy
Společnost Oracle ve čtvrtek 7. srpna oznámila spuštění služby Oracle Globally Distributed Exadata Database on Exascale Infrastructure, která se zaměřuje na výzvy spojené s agentní umělou inteligencí. Podle společnosti tato bezserverová cloudová služba kombinuje osvědčené funkce distribuovaných databází od společnosti Oracle se snadno použitelnou cloudovou automatizací a nezávisle škálovatelnou, hyperelastickou výpočetní a úložnou architekturou Exascale, což pomáhá umožnit nepřetržitý, automaticky škálovatelný výkon prostřednictvím modelu platby podle použití bez počátečních nákladů na hardware.
Řešení nabízí následující funkce pro nasazení agentní umělé inteligence: automatickou distribuci dat, která pomáhá udržovat data specifická pro danou zemi v požadovaných regionech pro jejich umístění; dynamickou, téměř okamžitou elastickou výpočetní kapacitu bez přesunu dat pro optimalizaci výkonu variabilních úloh umělé inteligence; replikaci založenou na raftech navrženou pro rychlé zajištění automatického failoveru s nulovou ztrátou dat napříč lokalitami pro neustále zapnutou agentní umělou inteligenci; podporu pro hyperškálované vyhledávání a načítání vektorů s rozšířenou generací (RAG); a bezserverovou architekturu Exascale pro snížení nákladů a zajištění elasticity agentní umělé inteligence v organizaci jakékoli velikosti .
Společnost Oracle uvádí, že zákazníci již vyvíjejí řešení využívající funkce globálně distribuované databáze Oracle, včetně mobilních zpráv, detekce podvodů s kreditními kartami, zpracování plateb, personalizovaného marketingu a inteligentních měřičů.
Budoucnost autonomní inteligence
Podle průzkumu IDC Future Enterprise Resiliency & Spending Survey, 1. vlna (únor 2025) se organizace, které upřednostňují strategii umělé inteligence, zaměřují na zodpovědnou umělou inteligenci, etiku a správu dat s důrazem na rámce pro etické používání umělé inteligence a vysoce kvalitní a dobře spravovaná data. S rostoucí sofistikovaností agentních systémů umělé inteligence se schopnost přístupu k distribuovaným datům a zároveň zachování souladu s předpisy stane konkurenčním požadavkem. Organizace, které dokáží efektivně nasadit autonomní systémy umělé inteligence globálně a zároveň respektovat místní předpisy, budou mít významné výhody v oblasti zákaznické zkušenosti, provozní efektivity a schopnosti reagovat na trh. Budou také lépe dodržovat předpisy a kontrolovat náklady.
Moderní distribuované databázové platformy, jako je Oracle Globally Distributed Exadata Database on Exascale Infrastructure, poskytují nezbytný základ pro tento úspěch a umožňují agentním systémům umělé inteligence fungovat ve velkém měřítku napříč regiony a zároveň proměňují datovou suverenitu z výzvy v oblasti dodržování předpisů ve strategickou obchodní výhodu.
Zdroj: Oracle
