该文章指出，企业在AI时代面临数据管理、成本、性能和复杂性挑战。传统“专用数据库”已无法满足需求。文章强调采用内存优先架构、统一数据平台及集成向量搜索、语义缓存等AI能力的必要性。这能提升效率、降低成本、加速决策，是未来企业实现AI驱动创新的关键。
译自：Why the era of relying on dozens of "purpose-built" databases is finally coming to an end
作者：Tim Rottach
什么将推动企业应用的下一波创新浪潮？
询问专家，你可能会听到一个类似的答案：能够使AI有效大规模运行的数据平台。随着AI全面改变各行各业，为其提供动力的基础设施扮演着关键角色。然而，许多企业发现管理其数据架构、集成AI功能以及满足性能和可扩展性期望变得越来越复杂。
面向AI的现代运营数据平台让数据焕发生机，是解决这些挑战的关键，同时提供成功所需的敏捷性、可扩展性和成本效益。
以下是采用正确策略如何重新定义应用程序性能并赋能AI驱动成果的方案。
数据驱动企业面临的挑战
在探索解决方案之前，识别阻碍企业释放全部潜力的障碍至关重要。
1. 在不螺旋式上升成本的情况下进行扩展
云采用、数据量飙升和AI集成日益增加带来了重大的成本管理挑战。企业经常发现自己过度配置服务器，或者难以应对无法满足现代需求的传统存储系统。许多企业缺乏一个能够以其当前和未来AI应用程序的速度和使用量进行成本效益扩展的数据平台。
2. 针对亚毫秒级响应时间的数据优化
随着企业寻求实时决策能力，缓慢的响应时间可能意味着失去机会。大规模的亚毫秒级查询响应不再仅仅是一个锦上添花的功能；它们是面向客户应用程序的必需品。代理通常发起比传统应用程序多5-10倍的数据调用，导致延迟累积。
3. 不同系统带来的复杂性
许多企业依赖于拼凑而成的工具和数据库，这阻碍了运营，增加了复杂性并提高了成本。当与分散和孤立的数据技术结合时，增加AI维度会使交互复杂性增加两倍，并且难以在生产中和随着时间的推移进行扩展。再加上数据蔓延和跨环境的不一致性，这使得同步和维护变得困难。开发和管理目标与不适合AI的“拼凑”数据架构不符。
4. 确保AI驱动系统的一致性和隐私性
AI集成带来了与数据隐私、安全和合规性相关的独特挑战。需要强大、灵活的解决方案来平衡广泛的数据访问与不断增长的数据量、数据多样性和治理要求。此外，对于许多企业来说，满足区域数据驻留和法规要求又增加了一层复杂性。
阐明了这些挑战之后，紧迫的问题是：如何超越低效率，简化工作流程，管理AI集成并降低成本？面向AI的高级运营数据平台提供了一条前进的道路。
通过现代数据策略构建效率
要在竞争激烈、以AI为中心的世界中茁壮成长，企业需要一个随其需求而发展的数据架构。仔细了解创建可扩展、高效和尖端环境的关键策略。
1. 通过内存优先架构优化性能
对实时交互的需求使得内存优先架构对于企业和关键应用程序至关重要。与传统系统不同，内存优先方法消除了磁盘瓶颈，实现了智能数据缓存和异步处理。这带来了亚毫秒级的响应时间，这有益于欺诈检测、高频交易和拥有庞大社区的在线游戏等应用程序。
例如，一个领先的全球欺诈检测平台通过内存数据库实现了亚1毫秒的响应时间，同时降低了基础设施复杂性。快速、可靠的响应确保用户和企业都能高效行动。
2. 通过统一平台改善运营、TCO和可扩展性
现代应用程序需要多功能性和互操作性。灵活的数据平台通过将文档存储、企业搜索、同步和缓存等功能整合到单一架构中来简化操作。这消除了对具有重叠功能的多种数据技术的需求，使整体堆栈更轻、更具成本效益。整合结构化、半结构化和非结构化数据的平台可以支持多样化的工作负载和用例。对于横向扩展的分布式平台，这意味着在没有停机时间和额外复杂性的情况下进行扩展。这些功能允许企业快速添加新的应用程序功能并迅速扩展到新的区域或产品，有些甚至能够在短短20分钟内将其平台扩展到新区域。
统一数据平台已被证实可将存储和服务器成本降低30-60%，每年为公司节省数百万。在现代AI世界中，随着成本上升，企业可以利用多功能数据平台节省下来的资金来平衡AI和代理系统开支。
3. 通过AI就绪能力加速决策
人工智能依赖于数据可访问性，而AI日益增长的复杂性要求平台专为复杂、实时的工作负载（如大规模AI）而构建。然而，多语言持久化（即“专用数据库”）的时代正在终结。这种设计模式运行起来过于复杂和昂贵。现代统一数据平台必须为AI/ML团队提供以下功能：
向量搜索和语义缓存
大多数现代AI应用程序，例如RAG、企业搜索和代理工具，需要通过“含义”而不是精确关键词从大量、混乱的语料库中检索正确的上下文。向量搜索是实现这一目标的关键，它必须能够扩展（索引大小、查询吞吐量、延迟、多租户工作负载），否则应用程序在生产中会变得缓慢、昂贵且不可靠，尤其是在许多用户和许多嵌入同时访问系统时。
语义缓存
高级缓存策略存储AI输出以供重用，减少重复昂贵的LLM调用并改善响应时间。语义缓存基于语义相似性（而非精确文本匹配）重用先前的输出，从而降低延迟和成本，同时提高一致性并帮助平滑流量峰值。
自动化数据处理
数据平台现在包含内置功能，可以摄取有价值的非结构化企业数据（例如电子邮件和PDF），并自动转换为向量嵌入，这对于向量搜索至关重要。这些功能可以实现更快的主题分类、预测建模和生成式AI检索，从而提高系统效率，同时降低运营成本。
4. 平衡隐私、合规性和可访问性
数据隐私不必阻碍创新。通过优先考虑支持企业级安全控制、权限和治理的架构，企业可以确保其AI工作流程保持安全并符合GDPR、HIPAA和其他关键法规。
高级数据平台的影响
下一代数据平台的采用不仅仅是理论上的好处；它在各行各业和工作负载中都带来了显著影响。
- 一家专业的IT服务提供商转向了统一数据解决方案，提高了运营效率并在重负载下稳定了应用程序。通过这一策略，他们处理了7000万份文档，实现了10毫秒的响应时间，并显著降低了硬件要求。
- 一家零售公司使用灵活的数据平台实施AI生成的个性化优惠，客户的优惠券使用率增加了10%。
- 金融、电子商务和医疗保健领域的企业使用会话管理和高级缓存，降低了客户放弃率，登录时间缩短了高达50%。
这些成功案例凸显了数据解决方案现代化和集成AI驱动能力的切实回报。
为什么平台现代化至关重要
未来几年将显著重塑企业使用数据的方式。为速度、灵活性和成本效益而构建的架构对于保持竞争力将变得至关重要。传统系统将越来越无法满足当今应用程序和AI工作负载的需求。
通过专注于内存优先性能、统一平台和高级AI功能，企业可以实现更快的上市时间、更高的效率和无与伦比的可扩展性。
这不仅仅是锦上添花；这些快速灵活的数据平台正在成为未来就绪企业的决定性特征。
是时候重新思考您的基础设施以应对未来了。
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