पिछले दो वर्षों में निवेश की अभूतपूर्व लहर ने पूरे डेटा प्लेटफॉर्म परिदृश्य में भर दिया है।सेल्सफोर्स और अन्य प्रमुख खिलाड़ियों ने अत्याधुनिक डेटाबेस और डेटा गवर्नेंस प्रौद्योगिकियों के अधिग्रहण में अरबों का निवेश किया है और यह व्यय बेतरतीब से दूर हैयह उद्यम डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में चल रहे एक मौलिक बदलाव का एक स्पष्ट, गूंजता हुआ संकेत है।
हम आधिकारिक तौर पर "एकल प्रणाली सभी जीतता है" मॉडल के युग से आगे बढ़ गए हैं। दशकों के लिए, उद्यम डेटा स्टैक
विशेष, सिलो प्लेटफार्मों में स्तरित करके विकसित किया गयाः लेनदेन प्रसंस्करण के लिए समर्पित उपकरण, डेटा विश्लेषण के लिए स्टैंडअलोन समाधान, शासन और अनुपालन के लिए अलग-अलग प्रणाली,और अलगाव वातावरण के लिए एआई प्रयोगयह विखंडित दृष्टिकोण प्रभावी ढंग से तब काम करता था जब उद्यम के कार्यभारों की भविष्यवाणी की जा सकती थी, स्पष्ट रूप से खंडित किया जाता था और अलग-अलग समयरेखाओं और कार्यात्मक उद्देश्यों द्वारा विभाजित किया जाता था।एजेंटिक एआई ने इस लंबे समय तक चलने वाले ढांचे को पूरी तरह से उल्टा कर दिया है.
स्वायत्त एआई एजेंट पारंपरिक सीमाओं को तोड़ते हैं जो एक बार असतत कार्यभारों को अलग करते थे। एक एकल, निर्बाध कार्यप्रवाह के भीतर ये एजेंट वास्तविक समय में उद्यम डेटा प्राप्त कर सकते हैं,गहन विश्लेषण करना, स्वायत्त निर्णय लेते हैं, और लक्षित कार्यों को निष्पादित करते हैं, सभी मैन्युअल हस्तांतरण और सिस्टम अंतराल के बिना जो कि पुराने डेटा संचालन को परिभाषित करते हैं।
आज के उद्यमों को एक एकीकृत एआई और डेटा संविधान की आवश्यकता हैः एक संप्रभु, एकीकृत नींव जहां विश्लेषण, कोर डेटा संचालन और एआई पहल डिजाइन द्वारा सामंजस्यपूर्ण रूप से शासित होती है।इस नए युग में, बाजार के नेताओं को अब एक एकल सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास स्टैंडअलोन क्षमता द्वारा परिभाषित नहीं किया जाएगा। इसके बजाय, जीत उन संगठनों के पास होगी जो क्रॉस-कार्यात्मक क्षमताओं को सुरक्षित रूप से अभिसरण करते हैं,आंतरिक साइलो को तोड़ना, और एक एकीकृत, संप्रभु डेटा और एआई प्लेटफॉर्म के रूप में काम करते हैं।
विखंडन पर अभिसरण का निर्माण नहीं किया जा सकता।
कई विश्लेषिकी-पहले प्लेटफार्मों को अब ऑपरेशनल डेटाबेस जोड़ने या प्राप्त करने, डाउनस्टैक दौड़ रहे हैं
एजेंटिक चित्र को पूरा करने की क्षमताएं। लेकिन यह "अनुलग्नक द्वारा अभिसरण" घर्षण का परिचय दे सकता हैः
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सिस्टम के बीच दोहराए गए डेटा
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गोदामों और परिचालन भंडारों के बीच डेटा पिंग-पोंग
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अप्रत्याशित विलंबता
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विखंडित शासन
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भागा हुआ टोकन और गणना की लागत
यह मायने रखता है क्योंकि एजेंट अकार्यक्षमता को बढ़ाते हैं।
प्रत्येक डुप्लिकेट सिस्टम प्रशासन के बोझ और परिचालन जोखिम को बढ़ाता है।
परिमाण के लिए अभिसरण अब पूर्व शर्त है, जो जटिलता को एक एकल, संप्रभु में ढहने से प्राप्त होता है।
फाउंडेशन
पुनर्जागरण का क्षणः सभी मौसमों के लिए प्लेटफार्म होना चाहिए
अगली पीढ़ी के प्लेटफार्मों को एक गोदाम से अधिक होना चाहिए, एक लेनदेन इंजन से अधिक, और
एजेंटिक युग में, बुनियादी ढांचे को एक साथ तीन डोमेन का समर्थन करना चाहिएः
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परिचालन निष्पादन
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उच्च-समानता विश्लेषण
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एआई तर्क और संगठना
एकांत में एक कार्यभार के लिए अनुकूलन अब काम नहीं करता है।
trust layer और analytics और AI-native workloads में ऊपर तक फैलता है. इसे घटना के बाद bolted नहीं किया जा सकता है.
इस दिशा में Postgres विकसित हो रहा हैः न केवल एक लेनदेन डेटाबेस लेकिन एक एकीकृत, शासित
परिचालन निष्पादन, उच्च-समानता विश्लेषण, और लाइव डेटा पर एआई तर्क के लिए नींव।
जीपीयू-त्वरित विश्लेषण एजेंटिक निष्पादन को डेटा के करीब लाता है
अगली सीमा जीपीयू-पहले विश्लेषण निष्पादन है। जैसा कि आईडीसी के अनुसंधान निदेशक डेविन प्रैट ने हाल ही में उल्लेख किया हैः
"एजेंटिक कार्यबल के आगमन से डेटा आर्किटेक्चर पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है। प्रासंगिक बने रहने के लिए, उद्यमों को डेटा आर्किटेक्चर के बारे में सोचने की आवश्यकता है।
ईडीबी पोस्टग्रेस एआई,
एनवीडिया एआई और त्वरित कंप्यूटिंग द्वारा संचालित, उच्च गति, उद्यम के लिए तैयार के रूप में तैनात है
एजेंटिक प्रणालियों को बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए एक नींव, जिसका उद्देश्य संगठनों को तैयार करने में मदद करना है
स्वायत्त कार्य का अगला युग। "
एनवीआईडीआईए क्यूडीएफ द्वारा त्वरित अपाचे स्पार्क के साथ एकीकरण के माध्यम से, ईडीबी का विश्लेषण इंजन डाउनलोड कर सकता है
GPU के लिए विश्लेषणात्मक कार्यभार, जो निम्नलिखित को सक्षम करता हैः
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बहु-टेराबाइट डेटासेट पर 50×100 गुना तेज़ विश्लेषण
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परिचालन क्वेरी प्रदर्शन की रक्षा के लिए GPU आधारित कार्यभार अलगाव
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अपाचे आइसबर्ग के माध्यम से झील हाउस वास्तुकला और शासन क्षमताओं के लिए समर्थन
यह एजेंटों को घंटों के बजाय सेकंड में डेटा के टेराबाइट की क्वेरी और संश्लेषण करने की अनुमति देता है,
वार्तालाप विश्लेषण, वास्तविक समय में निर्णय लेने, और बहु-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन डेटा की दोहराव के बिना
गोदामों और झीलों में, और उपयोगकर्ता कभी Postgres छोड़ने के लिए बिना.
संप्रभु बुनियादी ढांचा एआई प्लेटफार्म विजेताओं को परिभाषित करेगा
एजेंटिक एआई बनाने और तैनात करने की दौड़ अब अधिक मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने पर केंद्रित नहीं है। इसका मुख्य ध्यान स्थानांतरित हो गया हैःयह अब एआई प्रणालियों को सुरक्षित रूप से उद्यम-ग्रेड डेटा पर कार्य करने के लिए सशक्त बनाने के बारे में है, विश्वसनीयता और पूर्ण पूर्वानुमान के साथ।
इस सादृश्य पर विचार करें: आप एक कार को ब्रेक के साथ तब नहीं लगाते हैं जब यह अधिकतम गति पर पहुंच जाती है। एजेंटिक एआई बुनियादी ढांचे पर भी यही नियम लागू होता है √ शासन, डेटा संप्रभुता, सख्त कार्यभार अलगाव,और पूर्ण लेखापरीक्षा बाद के विचारों नहीं हो सकताइन महत्वपूर्ण स्तंभों को अपने प्रारंभिक डिजाइन चरण से ही सिस्टम के मूल में इंजीनियर किया जाना चाहिए।
एजेंटिक युग में, अभिसरण सिर्फ एक रणनीति नहीं है, लेकिन एक बुनियादी वास्तुकला सिद्धांत है. डेटा संप्रभुता सीधे परिचालन नियंत्रण में अनुवाद करता है. और अंत में,अंतर्निहित डेटा और एआई बुनियादी ढांचे की ताकत और डिजाइन तय करेगा कि कौन से उद्यम इस परिवर्तनकारी परिदृश्य में जीत का दावा करते हैं.
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