4 основных момента из EDB Postgres AI

35 % руководителей предприятий рассмотрят Postgres для своего следующего проекта, согласно внутреннему исследованию, проведенному EDB, которое также показало, что из этой группы подавляющее большинство считает, что искусственный интеллект станет основным в их организации. К этому следует добавить, что впервые в истории аналитические рабочие нагрузки стали превышать транзакционные.

Предприятия видят потенциал Postgres для коренного преобразования способов использования и управления данными, а также рассматривают ИИ как огромную возможность и преимущество. Однако различные команды по работе с данными в этих организациях сталкиваются с растущей фрагментацией и сложностью при работе с данными. Чтобы использовать данные для приложений искусственного интеллекта, им требуется лучшая наблюдаемость и контроль над всем массивом данных, не говоря уже о решении, которое будет работать в разных облаках.

Очевидно, что Postgres имеет право играть и обеспечивать работу приложений поколения AI, и EDB предприняла последние шаги для этого, выпустив EDB Postgres AI, интеллектуальную платформу для транзакционных, аналитических и AI рабочих нагрузок.

Новый платформенный продукт предлагает унифицированный подход к управлению данными и предназначен для оптимизации операций в гибридных облачных и мультиоблачных средах, что позволяет предприятиям соответствовать требованиям, которые они предъявляют на пути цифровой трансформации.

EDB Postgres AI поможет превратить инфраструктуру данных в стратегический технологический актив, приблизив аналитические системы и системы искусственного интеллекта к основным операционным и транзакционным данным клиентов - все это управляется с помощью популярной базы данных с открытым исходным кодом Postgres.

Давайте рассмотрим ключевые особенности и преимущества EDB Postgres AI.

Быстрая аналитика для транзакционных данных

Аналитикам и специалистам по работе с данными необходимо запускать новые важные проекты, и им нужен доступ к оперативным и транзакционным данным в их основных базах данных Postgres. Однако эти команды часто вынуждены прибегать к использованию неуклюжих процессов ETL или ELT, которые приводят к задержкам, несогласованности данных и проблемам с качеством, препятствующим эффективному извлечению информации.

EDB Postgres AI представляет простую платформу для быстрого развертывания новых проектов по аналитике и науке о данных без необходимости использования дорогостоящих конвейеров данных и нескольких платформ. Возможности Lakehouse в EDB Postgres AI позволяют быстро выполнять аналитические запросы к транзакционным данным без ущерба для производительности, используя все тот же интуитивно понятный интерфейс. Храня оперативные данные в столбцовом формате, EDB Postgres AI повышает скорость запросов до 30 раз по сравнению со стандартным Postgres и снижает затраты на хранение, делая аналитику в реальном времени более доступной.

Наблюдаемость предприятия и управление массивом данных

Даже если специалисты по работе с данными сделали Postgres своей основной базой данных, есть вероятность, что их хранилища данных все еще разбросаны по разным системам Postgres, как полностью управляемым, так и самоуправляемым. Управление этими системами становится все более сложным и дорогостоящим, особенно когда речь идет об обеспечении бесперебойной работы, безопасности и соответствия нормативным требованиям.

Новые возможности последнего релиза EDB помогут клиентам создавать и предоставлять ценность, превышающую сумму всех частей данных, независимо от того, где они находятся. EDB Postgres AI предоставляет комплексные инструменты наблюдения, которые обеспечивают единый взгляд на развертывание Postgres в различных средах. Это означает, что пользователи могут контролировать и настраивать свои базы данных с помощью автоматических предложений по повышению производительности запросов, обнаружения событий и анализа журналов на основе искусственного интеллекта, а также интеллектуального оповещения, когда показатели превышают настраиваемые пороговые значения.

Поддержка векторных баз данных

В связи со стремительным развитием искусственного интеллекта EDB видит значительную возможность улучшить управление данными для наших клиентов за счет интеграции ИИ. Стратегия новых платформ состоит в двух направлениях: интеграция возможностей ИИ в Postgres и одновременная оптимизация Postgres для рабочих нагрузок ИИ.

Во-первых, этот выпуск включает управляемый искусственным интеллектом второй пилот миграции, который обучается на документации и базах знаний EDB и помогает ответить на распространенные вопросы об ошибках миграции, включая проблемы с командной строкой и схемой, с мгновенным разрешением ошибок и рекомендациями, адаптированными к потребностям базы данных.

Кроме того, EDB продолжает уделять особое внимание оптимизации Postgres для рабочих нагрузок искусственного интеллекта за счет поддержки векторных баз данных и рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Благодаря таким возможностям, как расширение pgvector и расширение EDB pgai, платформа позволяет хранить и запрашивать векторные вкрапления, что крайне важно для приложений ИИ. Такая поддержка позволяет разработчикам создавать сложные модели ИИ непосредственно в экосистеме Postgres.

Кроме того, EDB продолжает уделять особое внимание оптимизации Postgres для рабочих нагрузок ИИ за счет поддержки векторных баз данных и рабочих нагрузок ИИ. Платформа EDB Postgres AI оптимизирует возможности, предоставляя единое место для хранения векторных вкраплений и поиска сходства с помощью pgai и pgvector, что упрощает конвейер приложений ИИ для разработчиков. Такая поддержка позволяет разработчикам создавать сложные модели ИИ непосредственно в экосистеме Postgres. Платформа также позволяет пользователям использовать такие развитые функции управления данными PostgreSQL, как надежность с высокой доступностью, безопасность с прозрачным шифрованием данных (TDE) и масштабируемость с локальным, гибридным и облачным развертыванием.

EDB Postgres AI преобразует управление неструктурированными данными благодаря новой мощной функции "ретривер", которая обеспечивает поиск сходства в векторных данных. Функция автоматического встраивания автоматически генерирует AI-вставки для данных в таблицах Postgres, поддерживая их в актуальном состоянии с помощью триггеров. В сочетании со способностью ретривера создавать вставки для данных Amazon S3 по требованию, pgai обеспечивает удобное решение для поиска по сходству в неструктурированных источниках. Пользователи также могут использовать широкий список современных моделей кодирования, таких как Hugging Face и OpenAI. С помощью всего лишь pgai.create_retriever() и pgai.retrieve() разработчики получают возможности векторного сходства в своей надежной базе данных Postgres.

Благодаря такому двойному подходу Postgres становится комплексным решением как для традиционного управления данными, так и для управления данными с помощью искусственного интеллекта.

Постоянная высокая доступность и модернизация наследия

EDB Postgres AI сохраняет важнейшие возможности корпоративного уровня, которыми славится компания EDB. В их число входит режим совместимости с Oracle, который помогает клиентам освободиться от устаревших систем и снизить совокупную стоимость владения на 80% по сравнению с традиционными коммерческими базами данных. Продукт также поддерживает геораспределенные решения EDB для обеспечения высокой доступности, что означает, что клиенты могут развертывать мультирегиональные кластеры с пятидевятикратной доступностью, гарантирующие согласованность, своевременность и полноту данных даже во время сбоев.

Выпуск EDB Postgres AI знаменует 20-летие компании EDB как лидера в области Postgres корпоративного класса и представляет следующую эволюцию компании - еще более гордо связанную с Postgres. Почему? Потому что мы знаем, что гибкость и расширяемость делают Postgres уникальным инструментом для решения самых сложных и критически важных задач, связанных с данными. Узнайте больше о том, как EDB может помочь вам использовать EDB Postgres AI для ваших самых требовательных приложений.