Die Rolle skalierbarer Datenbanken in KI-gestützten Anwendungen

Im Zuge der zunehmenden Komplexität des Datenmanagements und der Erweiterung der Möglichkeiten traditioneller Ansätze durch moderne Anwendungen revolutioniert KI die Skalierung von Anwendungen.

„KI befreit Anwender nicht nur von veralteten, ineffizienten Methoden, die eine sorgfältige Überwachung und zusätzliche Ressourcen erfordern, sondern ermöglicht auch eine echtzeitfähige, adaptive Optimierung der Anwendungsskalierung", so Han Heloir, Senior Solutions Architect für generative KI in der EMEA-Region bei MongoDB.

„Letztendlich tragen diese Vorteile dazu bei, die Effizienz zu steigern und die Kosten für die jeweiligen Anwendungen zu senken.“

„KI stellt mit ihren prädiktiven Fähigkeiten sicher, dass Anwendungen effizient skaliert werden, und verbessert so die Leistung und Ressourcenzuweisung – ein bedeutender Fortschritt gegenüber herkömmlichen Methoden.“

Im Vorfeld der AI & Big Data Expo Europe spricht Han Heloir, Senior Solutions Architect für generative KI in der EMEA-Region bei MongoDB, über die Zukunft KI-gestützter Anwendungen und die Rolle skalierbarer Datenbanken bei der Unterstützung generativer KI und der Verbesserung von Geschäftsprozessen.

KI News: Da KI-gestützte Anwendungen immer komplexer und umfangreicher werden, was sind Ihrer Meinung nach die wichtigsten Trends, die die Zukunft der Datenbanktechnologie prägen?

Heloir: Unternehmen sind zwar sehr daran interessiert, die transformative Kraft generativer KI-Technologien zu nutzen, doch in Wirklichkeit geht es beim Aufbau einer robusten, skalierbaren technologischen Grundlage um mehr als nur die Auswahl der richtigen Technologien. Es geht darum, Systeme zu schaffen, die mit den sich entwickelnden Anforderungen der generativen KI wachsen und sich an sie anpassen können – Anforderungen, die sich schnell ändern und die die traditionelle IT-Infrastruktur möglicherweise nicht bewältigen kann. Das ist die unangenehme Wahrheit über die aktuelle Situation.

Die heutigen IT-Architekturen werden von beispiellosen Datenmengen überwältigt, die aus immer stärker miteinander verbundenen Datensätzen generiert werden. Herkömmliche Systeme, die für weniger intensive Datenaustausche konzipiert sind, sind derzeit nicht in der Lage, die massiven, kontinuierlichen Datenströme zu bewältigen, die für eine KI-Reaktion in Echtzeit erforderlich sind. Sie sind auch nicht darauf vorbereitet, die Vielfalt der generierten Daten zu verwalten.

Das Ökosystem der generativen KI umfasst oft eine komplexe Reihe von Technologien. Jede Technologieschicht – von der Datenbeschaffung bis zur Modellimplementierung – erhöht die funktionale Tiefe und die Betriebskosten. Die Vereinfachung dieser Technologiestacks dient nicht nur der Verbesserung der betrieblichen Effizienz, sondern ist auch eine finanzielle Notwendigkeit.

KI News: Was sind die wichtigsten Überlegungen für Unternehmen bei der Auswahl einer skalierbaren Datenbank für KI-gestützte Anwendungen, insbesondere für Anwendungen mit generativer KI?

Heloir: Unternehmen sollten Flexibilität, Leistung und zukünftige Skalierbarkeit in den Vordergrund stellen. Hier sind einige wichtige Gründe:

Die Vielfalt und Menge der Daten wird weiter zunehmen, so dass die Datenbank in der Lage sein muss, verschiedene Datentypen – strukturiert, unstrukturiert und semistrukturiert – in großem Umfang zu verarbeiten. Es ist wichtig, eine Datenbank auszuwählen, die diese Vielfalt ohne komplexe ETL-Prozesse bewältigen kann.

KI-Modelle benötigen für Training und Inferenz oft Zugriff auf Echtzeitdaten, daher muss die Datenbank eine geringe Latenzzeit bieten, um Entscheidungsfindung und Reaktionsfähigkeit in Echtzeit zu ermöglichen.

Wenn KI-Modelle wachsen und die Datenmengen zunehmen, müssen Datenbanken horizontal skaliert werden können, damit Unternehmen die Kapazität ohne nennenswerte Ausfallzeiten oder Leistungseinbußen erweitern können.

Eine nahtlose Integration mit Data-Science- und Machine-Learning-Tools ist von entscheidender Bedeutung, und die native Unterstützung von KI-Workflows – wie z. B. die Verwaltung von Modelldaten, Trainingsdatensätzen und Inferenzdaten – kann die betriebliche Effizienz steigern.

KI News: Vor welchen Herausforderungen stehen Unternehmen bei der Integration von KI in ihre Abläufe, und wie können skalierbare Datenbanken dazu beitragen, diese Probleme zu lösen?

Heloir: Es gibt eine Reihe von Herausforderungen, auf die Unternehmen bei der Einführung von KI stoßen können. Dazu gehören die riesigen Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen, die für den Aufbau von KI-Anwendungen erforderlich sind. Die Skalierung dieser Initiativen kann auch die bestehende IT-Infrastruktur belasten, und sobald die Modelle erstellt sind, müssen sie kontinuierlich iteriert und verbessert werden.

Um dies zu erleichtern, kann eine skalierbare Datenbank dazu beitragen, die Verwaltung, Speicherung und den Abruf verschiedener Datensätze zu vereinfachen. Sie bietet Elastizität, so dass Unternehmen auf schwankende Anforderungen reagieren können, ohne dass Leistung und Effizienz darunter leiden. Darüber hinaus beschleunigen sie die Markteinführungszeit für KI-gesteuerte Innovationen, indem sie die schnelle Aufnahme und den Abruf von Daten ermöglichen und so schnellere Experimente erleichtern.

KI News: Können Sie Beispiele dafür nennen, wie die Zusammenarbeit zwischen Datenbankanbietern und KI-orientierten Unternehmen Innovationen bei KI-Lösungen vorangetrieben hat?

Heloir: Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, generative KI-Anwendungen zu erstellen, weil sich die Technologie so schnell weiterentwickelt. Begrenztes Fachwissen und die zunehmende Komplexität der Integration verschiedener Komponenten erschweren den Prozess zusätzlich, verlangsamen die Innovation und behindern die Entwicklung KI-gesteuerter Lösungen.

Eine Möglichkeit, diesen Herausforderungen zu begegnen, ist unser MongoDB AI Applications Program (MAAP), das Kunden Ressourcen zur Verfügung stellt, die sie bei der Produktionsreife von KI-Anwendungen unterstützen. Dazu gehören Referenzarchitekturen und ein durchgängiger Technologiestack, der sich in führende Technologieanbieter, professionelle Dienstleistungen und ein einheitliches Supportsystem integriert.

MAAP teilt Kunden in vier Gruppen ein, die von solchen reichen, die Beratung und Prototypen suchen, bis hin zu solchen, die geschäftskritische KI-Anwendungen entwickeln und technische Herausforderungen bewältigen. Das MAAP von MongoDB ermöglicht eine schnellere, nahtlose Entwicklung generativer KI-Anwendungen, fördert die Kreativität und reduziert die Komplexität.

KI News: Wie begegnet MongoDB den Herausforderungen bei der Unterstützung KI-gestützter Anwendungen, insbesondere in Branchen, die KI schnell einführen?

Heloir: Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen besteht immer darin, sicherzustellen, dass sie über die zugrundeliegende Infrastruktur verfügen, um das zu erstellen, was sie benötigen.

Um KI-gestützte Anwendungen zu erstellen, muss die zugrundeliegende Datenbank in der Lage sein, Abfragen für umfangreiche, flexible Datenstrukturen auszuführen. Bei KI können Datenstrukturen sehr komplex werden. Dies ist eine der größten Herausforderungen für Unternehmen, die KI-gestützte Anwendungen erstellen, und genau dafür ist MongoDB konzipiert. Wir führen Quelldaten, Metadaten, Betriebsdaten, Vektordaten und generierte Daten auf einer einzigen Plattform zusammen.

KI News: Welche zukünftigen Entwicklungen in der Datenbanktechnologie erwarten Sie, und wie bereitet sich MongoDB darauf vor, die nächste Generation von KI-Anwendungen zu unterstützen?

Heloir: Unsere Grundwerte sind heute dieselben wie bei der Einführung von MongoDB: Wir wollen Entwicklern das Leben leichter machen und ihnen helfen, den ROI für ihr Unternehmen zu steigern. Daran hat sich auch im Zeitalter der künstlichen Intelligenz nichts geändert. Wir werden unseren Kunden auch weiterhin zuhören, ihnen helfen, ihre größten Herausforderungen zu meistern, und dafür sorgen, dass MongoDB über die Funktionen verfügt, die sie benötigen, um die nächste [Generation] großartiger Anwendungen zu entwickeln.

(Foto: Caspar Camille Rubin)

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Tags: künstliche Intelligenz, Cloud, Daten, generative KI

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