Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Эволюция архитектур баз данных: управление большими данными, облаком и интеграцией ИИ
В статье специалистами компании DST Global обсуждается, как развивались архитектуры баз данных для обработки больших данных, облака и искусственного интеллекта, включая СУБД, NoSQL и облачные решения.
В постоянно расширяющемся цифровом мире, где данные генерируются с беспрецедентной скоростью, архитектура баз данных выступает основой эффективного управления данными. С появлением технологий больших данных и облачных технологий, а также с интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) сфера архитектур баз данных претерпела глубокую трансформацию.
Эта статья погружается в сложный мир архитектур баз данных, изучает их адаптацию к средам больших данных и облачным средам, а также анализирует развивающееся влияние ИИ на их структуру и функциональность. Поскольку организации сталкиваются с проблемами обработки огромных объемов данных в режиме реального времени, важность надежной архитектуры баз данных становится все более очевидной. От традиционных основ систем управления реляционными базами данных ( СУБД ) до гибких решений, предлагаемых базами данных NoSQL, и масштабируемости облачных архитектур — эволюция продолжает отвечать требованиям современной среды, управляемой данными.
Кроме того, конвергенция технологий искусственного интеллекта открывает новые аспекты управления базами данных, обеспечивая интеллектуальную оптимизацию запросов, профилактическое обслуживание и появление автономных баз данных. Понимание этой динамики имеет решающее значение для преодоления сложностей современных экосистем данных и использования всего потенциала аналитических данных, основанных на данных.
Традиционный фундамент: системы управления реляционными базами данных (СУБД)
Традиционно системы управления реляционными базами данных (СУБД) были стойкими приверженцами управления данными. RDBMS, характеризующаяся структурированными данными, организованными в таблицы с предопределенными схемами, обеспечивает целостность данных и надежность транзакций посредством свойств ACID (атомарность, согласованность, изоляция, долговечность). Примеры СУБД включают MySQL, Oracle и PostgreSQL.
Осознание сложности больших данных: базы данных NoSQL
Появление больших данных потребовало перехода от жестких структур РСУБД к более гибким решениям, способным обрабатывать огромные объемы неструктурированных или полуструктурированных данных. Введите базы данных NoSQL — семейство систем баз данных, предназначенных для удовлетворения скорости, объема и разнообразия больших данных (Каушик Кумар Патель (2024)). Базы данных NoSQL существуют в различных формах, в том числе ориентированных на документы, хранилищах ключей-значений, хранилищах семейств столбцов и графовых баз данных, каждая из которых оптимизирована для конкретных моделей данных и вариантов использования. Примеры включают MongoDB, Cassandra и Apache HBase.
Использование возможностей облака: облачные архитектуры баз данных
Облачные архитектуры баз данных используют масштабируемость, гибкость и экономичность облачной инфраструктуры для обеспечения доступа по требованию к ресурсам хранения и обработки данных. С помощью таких моделей, как «Инфраструктура как услуга» (IaaS), «Платформа как услуга» (PaaS) и «База данных как услуга» (DBaaS), организации могут выбирать уровень абстракции и управления, соответствующий их потребностям. Мультиоблачные и гибридные облачные архитектуры еще больше повышают гибкость, обеспечивая распределение рабочей нагрузки между несколькими облачными провайдерами или интеграцию с локальной инфраструктурой (Хишем Мулахум, Фаезе Горбанизамани (2024)). Яркие примеры включают Amazon Aurora, Google Cloud Spanner и Microsoft Azure Cosmos DB.
Поток и хранение данных: локальные и облачные базы данных
Понимание потока и хранения данных имеет решающее значение для эффективного управления как локальными, так и облачными базами данных. Вот разбивка диаграммы архитектора базы данных (DBA) для каждого сценария:
Локальная база данных
Объяснение
- Сервер приложений: взаимодействует с базой данных, инициируя создание, извлечение и обновление данных.
- Извлечение данных: этот процесс, часто использующий методологии «Извлечение, преобразование, загрузка» (ETL) или «Извлечение, загрузка, преобразование» (ELT), извлекает данные из различных источников, преобразует их в формат, совместимый с базой данных, и загружает их.
- База данных: это основное хранилище, позволяющее управлять и организовывать данные с использованием определенных структур, таких как реляционные таблицы или хранилища документов NoSQL.
- Хранилище: это физические устройства хранения, такие как жесткие диски (HDD) или твердотельные накопители (SSD), на которых хранятся файлы базы данных.
- Система резервного копирования. Регулярное резервное копирование имеет решающее значение для аварийного восстановления и обеспечения доступности данных.
Поток данных
- Приложения взаимодействуют с сервером базы данных, отправляя запросы на создание, извлечение и обновление данных.
- Процесс ETL/ELT извлекает данные из различных источников, преобразует их и загружает в базу данных.
- Данные сохраняются внутри ядра базы данных, организованные по определенной структуре.
- Устройства хранения физически содержат файлы базы данных.
- Резервные копии периодически создаются и хранятся отдельно для целей восстановления данных.
Облачная база данных
Объяснение
- Сервер приложений: как и в локальном сценарии, он взаимодействует с базой данных, но через шлюз API или SDK, предоставляемый поставщиком облачных услуг.
- API Gateway/SDK: этот уровень действует как абстракция, скрывая базовую сложность инфраструктуры и предоставляя приложениям стандартизированный способ взаимодействия с облачной базой данных.
- Облачная база данных: это управляемая услуга, предлагаемая облачными провайдерами, которая автоматически обеспечивает создание, обслуживание и масштабирование базы данных.
- Облачное хранилище: представляет собой инфраструктуру хранения облачного провайдера, в которой хранятся файлы базы данных и резервные копии.
Поток данных
- Приложения взаимодействуют с облачной базой данных через шлюз API или SDK, отправляя запросы данных.
- Шлюз API/SDK преобразует запросы и взаимодействует со службой облачной базы данных.
- Служба облачной базы данных управляет сохранением, организацией и извлечением данных.
- Данные хранятся в инфраструктуре хранения облачного провайдера.
Ключевые различия
- Управление. Локальные базы данных требуют наличия собственных специалистов для установки, настройки, обслуживания и резервного копирования. Облачные базы данных представляют собой управляемые услуги, и поставщик занимается этими аспектами, высвобождая ИТ-ресурсы.
- Масштабируемость. Локальные базы данных требуют ручного масштабирования аппаратных ресурсов, тогда как облачные базы данных предлагают эластичное масштабирование, автоматически адаптируясь к меняющимся потребностям.
- Безопасность: оба варианта требуют мер безопасности, таких как контроль доступа и шифрование. Однако поставщики облачных услуг часто имеют надежную инфраструктуру безопасности и сертификаты соответствия.
Конвергенция архитектур искусственного интеллекта и баз данных
Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в архитектуры баз данных знаменует новую эру интеллектуальных решений по управлению данными.
Интеллектуальная оптимизация запросов
В области интеллектуальной оптимизации запросов методы на основе искусственного интеллекта революционизируют то, как базы данных обрабатывают сложные запросы. Анализируя шаблоны рабочей нагрузки и системные ресурсы в режиме реального времени, алгоритмы ИИ динамически корректируют планы выполнения запросов, чтобы повысить эффективность и минимизировать задержки. Такой упреждающий подход обеспечивает оптимальную производительность даже в условиях меняющихся рабочих нагрузок и меняющихся структур данных.
Прогнозируемое обслуживание
Прогнозируемое обслуживание, поддерживаемое искусственным интеллектом, меняет подходы организаций к управлению работоспособностью и стабильностью баз данных. Используя исторические данные и прогнозную аналитику, алгоритмы ИИ прогнозируют потенциальные сбои системы или узкие места в производительности до того, как они произойдут. Такая предусмотрительность позволяет использовать стратегии упреждающего обслуживания, такие как распределение ресурсов и обновление системы, сокращение времени простоя и оптимизация надежности базы данных.
Автономные базы данных
Автономные базы данных представляют собой вершину инноваций в архитектуре баз данных, основанных на искусственном интеллекте. Эти системы используют алгоритмы искусственного интеллекта для автоматизации рутинных задач, включая настройку производительности, управление безопасностью и резервное копирование данных. Автономно оптимизируя конфигурации баз данных и устраняя уязвимости безопасности в режиме реального времени, автономные базы данных минимизируют операционные издержки и повышают надежность системы. Эта вновь обретенная автономия позволяет организациям сосредоточиться на стратегических инициативах, а не на рутинных задачах обслуживания, стимулируя инновации и эффективность всего предприятия.
Взгляд в будущее: тенденции и вызовы
По мере развития архитектуры баз данных наше внимание привлекает целый ряд тенденций и проблем:
Периферийные вычисления
Распространение устройств Интернета вещей (IoT) и развитие архитектур периферийных вычислений предвещают переход к децентрализованной обработке данных. Это требует разработки решений для распределенных баз данных, способных эффективно управлять и анализировать данные на границе сети, оптимизировать задержку и использование полосы пропускания, обеспечивая при этом понимание и оперативность реагирования в режиме реального времени.
Конфиденциальность и безопасность данных
В эпоху растущих объемов данных сохранение конфиденциальности и безопасности данных приобретает первостепенное значение (Джонни Бэрстоу, (2024)). По мере ужесточения нормативной базы и роста киберугроз организациям приходится ориентироваться в сложной среде управления данными, чтобы обеспечить соблюдение строгих правил и усилить защиту от развивающихся уязвимостей безопасности, защищая конфиденциальную информацию от нарушений и несанкционированного доступа.
Объединенное управление данными
Распространение разрозненных источников данных в различных системах и платформах подчеркивает необходимость в интегрированных решениях для управления данными. Архитектуры федеративных баз данных предлагают целостную структуру для плавной интеграции и доступа к распределенным источникам данных, облегчая взаимодействие и позволяя организациям использовать весь спектр своих активов данных для принятия обоснованных решений и получения практической информации.
Квантовые базы данных
По мнению специалистов компании DST Global появление квантовых вычислений знаменует смену парадигмы в архитектуре баз данных, обещая экспоненциальный скачок в вычислительной мощности и эффективности алгоритмов. Квантовые базы данных, использующие принципы квантовой механики, обладают потенциалом совершить революцию в обработке данных, обеспечивая более быстрые вычисления и более сложную аналитику для сложных наборов данных. По мере развития квантовых вычислений организации должны подготовиться к использованию этих преобразующих возможностей, используя квантовые базы данных, чтобы открыть новые горизонты в области инноваций и открытий, основанных на данных.
Заключение
Эволюция архитектур баз данных отражает неустанный ход технологического прогресса. От жесткой структуры традиционных СУБД до гибкости баз данных NoSQL и масштабируемости облачных решений — базы данных адаптировались для удовлетворения растущих потребностей приложений с интенсивным использованием данных. Более того, интеграция ИИ расширяет функциональность базы данных, открывая путь к более интеллектуальным и автоматизированным решениям для управления данными. По мере того, как мы ориентируемся в будущее, решение возникающих проблем и внедрение инновационных технологий будут иметь важное значение для формирования следующего поколения архитектур баз данных.
Эволюция архитектур баз данных: управление большими данными, облаком и интеграцией ИИ
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
Вам может быть интересно
Выбор правильной базы данных является критически важным выбором при создании любого программного приложения. Все базы данных имеют разные сильные стороны и слабые стороны, когда дело касается производ...
Цель этой статьи — ответить на один вопрос: как можно использовать Redis в...
В этой статье разработчиками компании DST Global, ...
Программное обеспечение хранилища данных помогает ...
В этой статье разработчики компании DST Global ...
Двоичное квантование в векторных базах данных повы...
В этой статье вы узнаете от разработчиков компании...
Узнайте о преимуществах от разработчиков компании ...
Oracle — самая популярная база данных в мире...
Повысьте производительность и масштабируемость, ис...
Новые комментарии
Запуск MVP маркетплейса — это искусство найти баланс между минимальным функциона...
Хочу поделиться своим опытом запуска MVP маркетплейса, который, надеюсь, будет п...
Хочу поделиться своим опытом запуска MVP маркетплейса, который, надеюсь, будет п...
Данные, на которых обучаются модели ИИ, после извлечения из базы приходится преобразовывать в специальный формат — векторы. Это возможно для данных любого типа, но наиболее широко применяются методы векторного представления (или «вложения», embedding) слов: различным словам и фразам сопоставляются векторы из некоторого набора, кодирующие не только само слово, но и его значение: векторы, «близкие» друг к другу по направлению в пространстве, соответствуют схожим по значению словам. При этом векторов в наборе гораздо меньше, чем количество слов, которые они кодируют. Для формирования такого набора используют разные подходы, в том числе обработку с помощью нейронных сетей.
Поддержка работы с векторами появилась в PostgreSQL и других традиционных СУБД, но существуют и специализированные базы данных, хранящие их в форме векторов, например, Pinecone, Vespa, Milvus и др. Механизмы обработки запросов в таких СУБД способны выдавать не только точные соответствия, но и близкие или наиболее подходящие, словно «угадывая» намерение пользователя. Если раньше для реализации подобных возможностей применялись самостоятельные приложения, то теперь соответствующие алгоритмы встраиваются непосредственно в СУБД. В частности, Oracle предлагает такие решения, адаптированные для различных отраслей, например, для интернет-магазинов.
В традиционных СУБД формируются индексы, ускоряющие поиск информации по конкретным столбцам. Векторные же позволяют создавать индексы, охватывающие весь объем данных и позволяющие легко находить «близкие» друг к другу векторы. К тому же запросы к таким базам можно делать на естественном языке, а не на SQL.
Средства ИИ также применяются для автоматической классификации неструктурированных данных и размещения их в таблицах СУБД. Алгоритмы могут упорядочивать информацию, фильтровать «шум», классифицировать текст по эмоциональной окраске или фотопортреты по выражению лица. Сервисы классификации данных и автоматического размещения в базах предлагает, например, компания Amazon Web Services.
Оптимизация производительности традиционных СУБД — сложная задача, связанная с настройкой многочисленных параметров и схем. Обычно этим занимается администратор базы данных, но теперь оптимизацию могут выполнять алгоритмы машинного обучения, учитывающие закономерности запросов и структур данных. Они могут следить за трафиком на сервере, адаптировать настройки в зависимости от нагрузки в режиме реального времени и прогнозировать потребности пользователей. В Oracle стали позиционировать свои СУБД в качестве автономных и не требующих администратора, так как они с помощью алгоритмов ИИ сами регулируют свою производительность «на лету».
ИИ может помогать в очистке данных: алгоритмы способны обнаруживать аномалии и предлагать корректировки. Автоматизированная система, к примеру, может найти неверно записанную фамилию клиента и исправить на правильный вариант с учетом остальных вхождений. Microsoft для своей СУБД SQL Server предлагает решение Data Quality Services, которое автоматически устраняет проблемы наподобие незаполненных полей, дублирующихся вхождений и др.
Алгоритмы ИИ, регистрирующие аномалии в данных, позволяют превратить СУБД в систему обнаружения мошенничества. Например, если кто-то впервые для себя воспользовался банкоматом поздно ночью или кредиткой в чужой стране, это может быть сигналом, на который среагирует подобная система. Возможности интеграции механизмов обнаружения мошенничества в стек ПО для работы с данными предлагает, например, облако Google.
Похожие алгоритмы применяются в организациях для нужд безопасности: ИИ способен обнаруживать отклонения от стандартных закономерностей работы с СУБД, могущие указывать на попытку взлома. Например, если пользователь удаленно запрашивает полные копии каких-либо таблиц, это повод забить тревогу. Пример инструмента, интегрируемого с уровнями хранения данных для управления доступом и регистрации аномалий, — IBM Guardian Security.
Итак, ИИ обучается на данных, хранимых непосредственно в СУБД, и позволяет делать к ним запросы на естественном языке. Чатботы вроде ChatGPT, Bard и Bing Chat сегодня претендуют на роль альтернативы традиционным системам веб-поиска, а возможна ли замена СУБД на подобный сервис? ИИ нередко «галлюцинирует», выдавая «выдуманные» ответы, или меняет формат выдачи по своей «прихоти». Но если предметная область достаточно узкая, а обучающая выборка по ней была исчерпывающей и свободной от ошибок, то для каких-то из задач ИИ вполне мог бы с успехом заменить и СУБД.
Пограничные вычисления
Распространение устройств Интернета вещей (IoT) и появление архитектур пограничных вычислений предвещают переход к децентрализованной обработке данных, что требует разработки решений для распределенных баз данных, способных эффективно управлять и анализировать данные.Предполагается, что эти решения оптимизируют задержки, обеспечивая при этом оперативное управление в режиме реального времени.
Конфиденциальность и безопасность данных
В эпоху растущих объемов данных сохранение конфиденциальности и безопасности данных приобретает первостепенное значение (Jonny Bairstow, (2024)). По мере ужесточения нормативной базы и роста киберугроз приходится учиться хорошо ориентироваться в сложном ландшафте управления данными для того, чтобы обеспечить соответствие строгим нормам и усилить систему безопасности, защищая тем самым конфиденциальную информацию от возможных утечек и несанкционированного доступа и использования.
Федеративная модель управления данными
Распространение разрозненных источников данных в различных системах и платформах данных обуславливает необходимость использования федеративных решений для управления данными. Архитектуры федеративных баз данных предлагают целостную структуру для беспрепятственной интеграции и доступа к распределенным источникам данных, облегчая тем самым взаимодействие и позволяя организациям использовать весь спектр своих информационных активов для принятия обоснованных решений и получения желаемых результатов.
Квантовые базы данных
Появление квантовых вычислений предвещает смену парадигмы в архитектуре баз данных, обещая экспоненциальный скачок в вычислительной мощности и эффективности алгоритмов. Квантовые базы данных, использующие принципы квантовой механики, способны осуществить революцию в области обработки данных, обеспечив более быстрые вычисления и более сложную аналитику для сложных массивов данных. По мере развития квантовых вычислений организации должны готовиться к использованию квантовых баз данных для внедрения инноваций и передовых технологий, основанных на данных.
Масштабирование базы данных
Прежде всего нужно понять, какие данные требуют масштабирования базы данных, почему они требуют. Единого решения и ответа здесь нет, а все зависит от конкретного проекта. Все зависит от множества нюансов, например, от того, как и где храняться данные. А ведь хранить разные данные можно по разному.
Давайте кратко вспомним какие основные модели хранения данных обычно используют.
— Реляционные базы данных — все данные хранятся в виде набора отношений, связанных между собой данных.
— Иерархические базы данных — данные хранятся в объектах в виде отношений между этими объектами.
— Сетевые базы данных — данные хранятся в структуре в виде графа.
— Объектно-ориентированные базы данных — данные храняться в виде моделей объектов.
Выбор и использование модели базы данных зависит от самих данных и все вопросы, которые касаются работы с данными, должны решаться на стадии выбора способа хранения данных.
С ростом количества пользователей, растет и количество данных, а соответственно и количество запросов и действий для работы с этими данными.
При масштабировании базы данных следует учитывать особенности сервера базы данных, какие настройки это сервера используются, правильно ли сервер вообще настроен. Нужно анализировать, какие запросы в приложении используются и какие затрудняют работу с данными, улучшить такие запросы, проверить структура базы в целом: таблицы, индексы полей этих таблиц.
Шардинг базы данных
И конечно же, здесь применимо масштабирование в горизонтальном направлении, разделение данных на несколько баз данных на разных серверах. Но при масштабировании базы данных это не просто горизонтальное масштабирование, а шардинг. Шардинг — это когда вы разделяете данные по базам данных на отдельных серверах, при этом разбиение данных должно производиться с учетом их максимальной связности в одном шарде и минимальной связанности в остальных шардах.
Репликация
Любой сервер, на котором расположена база данных, может выйти из строя и перестать работать. Чтобы не потерять данные используется репликация.
Репликация — это осуществление связи между серверами баз данных, перенос данных между этими серверами в тот момент, когда данные добавляются. При выходе из строя одного сервера базы данных, к работе подключается другой сервер, с точно такими же данными и все продолжает работать. Когда нерабочий сервер восстанавливается в работе, он вновь подключается для репликации и на него копируются данные добавленные в момент выхода из строя.Более подробней о репликации можно почитать в моем посте о репликации данных в MongoDB.
Партиционирование
Еще один метод масштабирования базы данных — партиционирование. Партиционирование — это функциональное разделение базы данных на некие отдельные места хранения: в разных таблицах, в разных типах баз данных (одни данные в MySQL, другие в MongoDB), в разных моделях хранения данных.
Денормализация
В некоторых случаях, разработчики прибегают к использованию денормализации для обеспечения быстрого доступа к данным. Денормализация — это когда данных дублируются при сохранении. Например, при создании поста для сайта, производится добавление тегов к этому посту. Вместо того, чтобы сохранять теги в отдельную таблицу, проверяя каждый раз тег на существование, чтобы не плодить дубли текста, а связь с постами и тегами во вторую таблицу, при денормализации все добавляет в одну таблицу, дублируя каждый раз текст. В некоторых случаях, денормализация данных приемлема, в остальных от нее лучше отказаться.