CrateDB przyspiesza infrastrukturę danych AI: Od minut do milisekund
W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej wszechobecna, rośnie zapotrzebowanie na infrastrukturę danych, która nadąża za jej wymaganiami. CrateDB, firma specjalizująca się w bazach danych, twierdzi, że ma rozwiązanie: zunifikowaną warstwę danych dla analiz, wyszukiwania i modeli AI. Ich propozycja wartości opiera się na skróceniu czasu dostępu do danych z minut do milisekund, co ma kluczowe znaczenie dla aplikacji działających w czasie rzeczywistym.
Stephane Castellani, SVP ds. marketingu w CrateDB, podkreśla, że tradycyjne systemy IT, oparte na przetwarzaniu wsadowym, nie są w stanie sprostać obecnym wymaganiom. „Obecnie musimy skrócić czas między produkcją a konsumpcją danych,” wyjaśnia Castellani. „CrateDB doskonale się tutaj sprawdza, ponieważ umożliwia uzyskanie wglądu w odpowiednie dane, przy dużej ich objętości i złożoności formatów, w ciągu milisekund.”
Kluczowe kroki w działaniu CrateDB
Firma opisuje proces, w którym CrateDB działa jako „tkanka łączna” między danymi operacyjnymi a systemami AI, składający się z czterech kluczowych kroków: pozyskiwanie danych, agregacja i wgląd w czasie rzeczywistym, dostarczanie danych do potoków AI oraz umożliwianie pętli sprzężenia zwrotnego między modelami a danymi. Szybkość i różnorodność danych są kluczowe.
Przykłady zastosowań
W kontekście produkcji, CrateDB umożliwia zbieranie danych telemetrycznych z maszyn w czasie rzeczywistym, co przekłada się na lepsze modele predykcyjnego utrzymania ruchu. Castellani wskazuje również na wykorzystanie CrateDB w fabrykach jako system wsparcia wiedzy. W przypadku awarii, pracownik może zadać pytanie systemowi opartemu na CrateDB, aby uzyskać dostęp do odpowiednich instrukcji i rozwiązać problem w czasie rzeczywistym.
Przyszłość AI i partnerstwa
CrateDB zdaje sobie sprawę z dynamicznego rozwoju AI. Firma współpracuje z Tech Mahindra w celu dostarczenia rozwiązań agentic AI dla branży motoryzacyjnej, produkcyjnej i inteligentnych fabryk. Castellani wyraża również entuzjazm związany z protokołem Model Context Protocol (MCP), który ma na celu standaryzację sposobu, w jaki aplikacje dostarczają kontekst do dużych modeli językowych (LLM). CrateDB MCP Server, będący w fazie eksperymentalnej, działa jako pomost między narzędziami AI a analityczną bazą danych.
Podsumowanie
CrateDB koncentruje się na wydajności, skalowalności i minimalizacji opóźnień w pozyskiwaniu i zapytywaniu danych. Firma stawia na kluczowe partnerstwa, takie jak Tech Mahindra, aby dostarczać innowacyjne rozwiązania AI dla różnych sektorów przemysłu. Stephane Castellani będzie omawiał temat wykorzystania CrateDB w kontekście AI i analizy danych w czasie rzeczywistym na nadchodzących wydarzeniach AI & Big Data Expo Europe oraz IoT Tech Expo Europe.
