Будущее искусственного интеллекта открыто, и совместимость — это ваш билет в будущее, независимо от того, какие технологии входят в ваш стек, пишет на портале The New Stack Бренна Бьюк, эксперт компании MinIO по базам данных и озерам данных.

По мере того как ИИ и машинное обучение продолжают распространяться по отраслям, архитекторы данных сталкиваются с важнейшей задачей: обеспечить совместимость в условиях все более фрагментированной и проприетарной экосистемы. Современный стек данных ИИ должен быть гибким, экономичным и перспективным и при этом избегать ужасной привязки к поставщикам, которая может помешать инновациям и подорвать ваш бюджет.

Почему совместимость имеет значение

В основе мира, основанного на ИИ, лежат данные — много данных. От того, какой выбор вы сделаете сегодня для хранения, обработки и анализа данных, напрямую зависит ваша гибкость завтра. Архитектурный дизайн, ориентированный на совместимость, означает выбор инструментов, которые хорошо работают в разных средах, уменьшение зависимости от любого единственного поставщика и предоставление вашей организации возможности выбора лучшей цены или набора функций в любой момент времени.

Вот несколько причин, по которым совместимость должна стать ключевым принципом вашего стека данных ИИ.

1. Отсутствие привязки к поставщику

Проприетарные системы могут показаться удобными на первый взгляд, но они могут стать дорогостоящей ловушкой. Интероперабельные системы позволяют свободно переносить данные, не привязываясь к одной экосистеме и не платя огромные деньги за выход. Такая гибкость гарантирует, что вы сможете воспользоваться преимуществами лучших технологий по мере их появления.

2. Оптимизация затрат

Благодаря совместимости систем вы можете свободно распоряжаться бюджетом. Нужно больше вычислений? Вы не привязаны к ценовой модели конкретного поставщика. При необходимости вы можете перейти на более доступный вариант. Благодаря совместимости вы можете выбирать наиболее экономически эффективные варианты для каждого компонента вашего стека ИИ.

3. Перспективная архитектура

Поскольку инструменты ИИ и МО быстро развиваются, совместимость гарантирует, что ваша архитектура сможет адаптироваться. Будь то внедрение новейшего механизма запросов или интеграция новых фреймворков МО, совместимые системы позволят вашей организации быть готовой к ИИ сегодня и в будущем.

4. Максимальная совместимость инструментов

Интероперабельные системы способны работать с различными средами, инструментами и платформами, обеспечивая бесперебойную передачу данных и снижая необходимость в сложных миграциях. Это повышает скорость экспериментов и инноваций, поскольку вы не тратите время на то, чтобы заставить инструменты работать вместе.

Ключевые технологии для интероперабельного стека данных ИИ

Достижение совместимости означает принятие стратегических решений в вашем программном стеке. Ниже приведены некоторые из основных инструментов, которые способствуют такой гибкости.

1. OTF

OTF (open table formats), например Apache Iceberg, Apache Hudi и Delta Lake, позволяют использовать такие передовые функции управления данными, как перемещение во времени, эволюция схемы и разбиение на разделы. Эти открытые форматы разработаны с учетом максимальной совместимости, поэтому их можно использовать в различных инструментах, включая SQL-движки, такие как Dremio, Apache Spark или Presto. Открытая структура Iceberg гарантирует, что с появлением новых инструментов и баз данных вы сможете внедрить их, не перестраивая всю систему.

2. Высокопроизводительное объектное хранилище, совместимое с S3

Независимо от того, где вы выполняете рабочие нагрузки — онпремис, в публичных облаках или на периферии, — совместимое с AWS S3 объектное хранилище обеспечивает гибкость, необходимую для современных рабочих нагрузок ИИ. Являясь высокопроизводительным и масштабируемым вариантом, который можно развернуть в любом месте, такое хранилище позволяет организациям избежать привязки к облачному поставщику и обеспечить постоянный доступ к данным из любого места или приложения.

3. Apache X-Table: мультиформатная свобода

Apache X-Table — это проект, созданный для обеспечения гибкости OTF. Он позволяет переключаться между такими OTF, как Iceberg, Delta Lake и Hudi. Такая свобода гарантирует, что по мере развития форматов таблиц или появления новых возможностей ваша архитектура будет оставаться адаптируемой, не требуя значительных усилий по переделке или миграции.

4. Механизмы запросов: запросы без миграции

Интероперабельность распространяется и на механизмы запросов. Clickhouse, Dremio и Trino — отличные примеры инструментов, которые позволяют запрашивать данные из разных источников без необходимости их переноса. Эти инструменты дают пользователям возможность подключаться к широкому спектру источников, от облачных хранилищ данных, таких как Snowflake, до традиционных баз данных, таких как MySQL, PostgreSQL и Microsoft SQL Server. Современные механизмы запросов позволяют выполнять сложные запросы к данным, где бы они ни находились, что помогает избежать дорогостоящей и занимающей время миграции.

5. Каталоги для гибкости и производительности

Такие каталоги данных, как Polaris и Tabular, предоставляют высокопроизводительные возможности и обладают гибкостью, которая необходима современным архитектурам данных. Эти инструменты предназначены для работы с OTF, что дает пользователям возможность эффективно управлять большими массивами данных и запрашивать их без ограничений, накладываемых вендором. Это гарантирует, что ваши модели ИИ смогут получать доступ к необходимым данным в режиме реального времени, независимо от того, где они хранятся.

Интероперабельность сегодня

Архитектура, ориентированная на совместимость, — это не только предотвращение привязки к поставщикам, но и создание стека данных ИИ, который будет устойчивым, гибким и экономически эффективным. Выбирая инструменты, в которых приоритет отдается открытым стандартам, вы гарантируете, что ваша организация сможет развиваться и адаптироваться к новым технологиям, не будучи скованной унаследованными решениями.