AutoPodAutoPod
#vektordatu bāze#hibrÄ«da meklÄ“Å”ana#datu bāzes konsekvence#vairāku nomnieku droŔība#cenu caurskatāmÄ«ba#novērojamÄ«ba#datu izcelsme#datu saglabāŔana#etalonÄ“Å”ana#uzņēmuma AI

Vektordatu bāzu diferenciācija: Kur trūkst reālas klientu vērtības

ā€¢14 min lasÄ«Å”anai
Vektordatu bāzu diferenciācija: Kur trūkst reālas klientu vērtības

Vektordatu bāzu diferenciācija: Kur trūkst reālas klientu vērtības

MÅ«sdienu AI lietojumprogrammas lielā mērā paļaujas uz vektordatu bāzēm, lai uzglabātu un meklētu augstas dimensijas iegultņus (teksta, attēlu u.c. blÄ«vos skaitliskos attēlojumus). Saskaņā ar nozares analÄ«tiÄ·iem, vektordatu bāzu izmantoÅ”ana strauji pieaugs ā€“ Forrester lÄ“Å”, ka tā gada laikā pieaugs no aptuveni 6% paÅ”laik lÄ«dz 18% (www.forbes.com). Daudzi uzņēmumi (piemēram, Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Redis u.c.) tagad piedāvā vektoru krātuves ar zibenÄ«gu meklÄ“Å”anas ātrumu. Tomēr Å”is pārpildÄ«tais tirgus bieži koncentrējas uz neapstrādātiem veiktspējas rādÄ«tājiem (ātrumu, atsauci), aizmirstot par kritiskām uzņēmuma vajadzÄ«bām. Praksē pircēji atklāj trÅ«kumus tādās funkcijās kā hibrÄ«da meklÄ“Å”ana, stingra konsekvence, stabila vairāku nomnieku droŔība un caurskatāmas cenas. Tajā paŔā laikā, progresÄ«vas vajadzÄ«bas saistÄ«bā ar novērojamÄ«bu, datu izcelsmi un politikā balstÄ«tu saglabāŔanu lielā mērā netiek apmierinātas. Skaidrs tirgus pārskats atklāj Ŕīs sāpju vietas ā€“ un iesaka jaunus produktu virzienus.

Piemēram, nesenā analÄ«zē tika atzÄ«mēts, ka lÄ«dz 2026. gadam vairāk nekā puse uzņēmumu AI ievieÅ”anas izmantos izguvi papildinātu Ä£enerÄ“Å”anu (RAG) kā pamatarkitektÅ«ru, padarot vektoru krātuves par ā€œatbilstÄ«bas infrastruktÅ«ruā€, uz kuru attiecas audita un datu aizsardzÄ«bas noteikumi (beyondscale.tech). Tomēr lielākajai daļai mÅ«sdienu vektoru sistēmu trÅ«kst iebÅ«vētas sensitÄ«vu datu kontroles. Vienā ziņojumā tika konstatēts, ka neviena no vadoÅ”ajām vektordatu bāzēm nenodroÅ”ina sākotnējo personas datu noteikÅ”anu vai plaÅ”u audita reÄ£istrÄ“Å”anu ā€“ visas paļaujas uz ārējiem droŔības pasākumiem (www.productionai.institute). Cita droŔības rokasgrāmata brÄ«dina, ka HIPAA tagad pieprasa vaicājumu lÄ«meņa audita žurnālus ar seÅ”u gadu saglabāŔanas termiņu jebkurai sistēmai, kas apstrādā veselÄ«bas datus (beyondscale.tech). Tas nozÄ«mē, ka tādas funkcijas kā detalizēta reÄ£istrÄ“Å”ana, izsekojamÄ«ba un saglabāŔanas politikas vairs nevar bÅ«t izvēles iespējas nopietniem klientiem. Nākamās paaudzes vektordatu bāzēm jāpārsniedz tuvāko kaimiņu ātrums un jāpierāda, ka tās atbilst reālām uzņēmumu prasÄ«bām.

Pārpildītā vektordatu bāzu ainava

MÅ«sdienās ir desmitiem vektordatu bāzu piedāvājumu. Daži ir pilnÄ«bā pārvaldÄ«ti mākoņpakalpojumi (piemēram, Pinecone, Redis Vector, Weaviate Cloud), citi ir atvērtā koda (Milvus, Weaviate paÅ”mitināts, Qdrant, ChromaDB, pgvector paplaÅ”inājums PostgreSQL), un daži tradicionālie meklētājprogrammas tagad ietver vektoru iespējas (Elasticsearch, OpenSearch, Vespa). Diapazons aptver speciālizētas vektoru krātuves, kas optimizētas miljardiem vektoru, kā arÄ« paplaÅ”inātas risinājumus (izmantojot vektoru indeksus virs esoÅ”ajām SQL/NoSQL sistēmām) (www.forbes.com).

Å ie rÄ«ki izceļas ar ātru lÄ«dzÄ«bas meklÄ“Å”anu. Piemēram, nesenie etalonuzdevumi ziņo par zem-milisekunžu latentumiem un tÅ«kstoÅ”iem vaicājumu sekundē miljoniem vektoru labi inženierētām sistēmām (datastores.ai). Taču ažiotāža ap veiktspēju var maskēt vājākas funkcijas. Pārdevēji bieži uzsver ā€œvieglu integrācijuā€ un ā€œaugstu precizitātiā€ (wnplsolutions.com), tomēr nodroÅ”ina tikai minimālas uzņēmuma kontroles. Praksē tas atstāj bÅ«tiskas nepilnÄ«bas jomās, kas klientiem ir svarÄ«gas. Piemēram:

  • HibrÄ«da meklÄ“Å”ana ā€“ Vektoru un klasiskās atslēgvārdu meklÄ“Å”anas apvienoÅ”ana. Daudzi reāli vaicājumi apvieno semantiku un precÄ«zus terminus. Produkta SKU vai vārds var neparādÄ«ties kā augstas lÄ«dzÄ«bas vektoru atbilstÄ«ba, tāpēc tÄ«ra iegultņu meklÄ“Å”ana to palaiž garām. HibrÄ«di apvieno retus atslēgvārdu (piemēram, BM25) ar blÄ«vu vektoru rezultātiem. Pinecone un Weaviate skaidri reklamē iebÅ«vētu hibrÄ«da meklÄ“Å”anu kā ā€œgalvenās funkcijasā€ (www.liminfo.com). Milvus atbalsta arÄ« hibrÄ«da vaicājumus, apvienojot metadatus un vektoru filtrus (wnplsolutions.com). Bet ne visas krātuves to dara; piemēram, Qdrant arhitektÅ«ra nenodroÅ”ina atslēgvārdu un vektoru rezultātu dabisku apvienoÅ”anu (lietotājiem ir jāveic divi vaicājumi un manuāli jāapvieno rezultāti). Tas rada izstrādes izmaksas vai zemāku meklÄ“Å”anas kvalitāti. ÄŖsi sakot, mēs joprojām redzam vajadzÄ«bu pēc gatavas hibrÄ«da meklÄ“Å”anas atbalsta, lai klienti varētu meklēt gan semantiski, gan precÄ«zi, nesalipinot kodu.

  • Stingra konsekvence ā€“ Garantija, ka lasÄ«Å”ana vienmēr atspoguļo jaunākos ierakstus. Daudzās lietojumprogrammās (finanÅ”u dati, inventārs, personalizācija) tÅ«lÄ«tēji redzami atjauninājumi ir bÅ«tiski. Daži pārdevēji pēc noklusējuma izmanto galÄ«go konsekvenci vai neuzsver konsekvences SLA. Ievērojami, Milvus nodroÅ”ina pielāgojamus konsekvences lÄ«meņus, tostarp Stingru režīmu, kas ā€œnodroÅ”ina, ka lietotāji var lasÄ«t jaunāko datu versijuā€ (milvus-io-dev.zilliz.cc). Bet daudzi pārvaldÄ«tie pakalpojumi neizceļ stingru konsekvenci, dodot priekÅ”roku augstai pieejamÄ«bai un veiktspējai. Uzņēmumiem nepiecieÅ”ama skaidrÄ«ba: vai meklÄ“Å”ana vienmēr ietver visjaunākos ievietojumus, vai arÄ« tā var atpalikt? BÅ«tÄ«bā vektordatu bāzēm vajadzētu reklamēt un ļaut konfigurēt konsekvenci (no stingras lÄ«dz galÄ«gai), lai lietotāji varētu izvēlēties savu punktu veiktspējas-svaiguma spektrā.

  • Vairāku nomnieku droŔība un piekļuves kontrole ā€“ SaaS un liela mēroga ievieÅ”anās dažādiem lietotājiem vai grupām (nomniekiem) jābÅ«t izolētiem un ierobežotiem. Patiesa vairāku nomnieku darbÄ«ba nozÄ«mē, ka katra nomnieka dati ir nodalÄ«ti un katra darbÄ«ba tiek pārbaudÄ«ta pēc lomām/atļaujām. DroŔības etalonuzdevums atklāja, ka Weaviate ievieÅ” pilnu RBAC un nomnieku izolāciju ā€œdatu bāzes lÄ«menÄ«ā€ (novērtēts kā ā€œstiprsā€), savukārt Pinecone piedāvā tikai nosaukumvietas (vājāku izolāciju bez detalizētām lomām) (www.productionai.institute). Atvērtā koda Chroma vispār nebija piekļuves kontroles. Praksē klientiem ir nepiecieÅ”amas stingras piekļuves kontroles, audita žurnāli par to, kas un ko darÄ«jis, kā arÄ« domēnu atdalÄ«Å”ana. Ja vektoru datu bāzi izmanto vairākas lietojumprogrammas vai klienti, jebkurÅ” datu noplÅ«des risks ir nepieņemams. Pārdevējiem jāievieÅ” stabils RBAC (lomas, privilēģijas) un patiesa nomnieku izolācija, nevis tikai API atslēgas katram lietotājam.

  • Cenu caurskatāmÄ«ba ā€“ Vektoru krātuves bieži slēpj reālās izmaksas. Saskaņā ar Actian analÄ«zi, daudzi pakalpojumu sniedzēji tagad piemēro ikmēneÅ”a minimālās maksas, tāpēc pat dÄ«kstāves vai prognozējamām darba slodzēm rēķins pieaugs bez papildu izmantoÅ”anas (www.actian.com). Vēl smalkāk, ā€œslēptāsā€ lietoÅ”anas izmaksas uzkrājas. Piemēram, iegultņu Ä£enerÄ“Å”ana (izmantojot LLM), vektoru pārkārtoÅ”ana, dublējumi un tÄ«kla izejas maksas parasti tiek iekasētas atseviŔķi un var dubultot jÅ«su rēķinu (www.actian.com). Pat vaicājumu cenu noteikÅ”ana ir neskaidra: dažos pakalpojumos katra meklÄ“Å”anas cena pieaug lÄ«dz ar kopējo datu apjomu, tāpēc tas pats vaicājums kļūst 10 reizes dārgāks, ja jÅ«su indekss pieaug no 10 GB lÄ«dz 100 GB (www.actian.com). ÄŖsi sakot, paÅ”reizējie modeļi liek klientiem sekot lÄ«dzi vairākiem rādÄ«tājiem (uzglabātie GB, rakstÄ«Å”ana, lasÄ«Å”ana, iegultņu operācijas) un joprojām saņemt pārsteigumus. Ko pircēji vēlas, ir paredzama cenu noteikÅ”ana, kas saskaņota ar reāliem darba slodzes faktoriem: piemēram, skaidri sadalot likmes pēc uzglabāŔanas lÄ«meņa un vaicājuma sarežģītÄ«bas.

Kopumā, lai gan pamatfunkcionalitāte ir stabila, Ŕīs nepietiekami apkalpotās funkcijas liek uzņēmumu lietotājiem paÅ”iem veidot kompensācijas. Katra no iepriekÅ” minētajām galvenajām prasÄ«bām ir sarkanais karogs pircējiem: viņi tās uzskata par ā€œobligātāmā€ ražoÅ”anas RAG sistēmā. Mēs apkopojām jaunākos ekspertu ziņojumus, droŔības rokasgrāmatas un etalonuzdevumus, lai apstiprinātu Å”os punktus. Stāsts ir konsekvents: veiktspējas etalonuzdevumi pastāv, taču kritiskās kontroles (konsekvence, droŔība, novērojamÄ«ba, datu pārvaldÄ«ba) lielākoties ir manuālas vai trÅ«kst (www.productionai.institute) (beyondscale.tech) (grafana.com). Tāpēc produktu diferenciācijai jāvirzās Å”ajā virzienā.

Uzsverot novērojamÄ«bu, izcelsmi un saglabāŔanu

Ņemot vērā Ŕīs nepilnÄ«bas, nākamajā vektordatu bāzu vilnÄ« prioritāte jāpieŔķir novērojamÄ«bai, datu izcelsmei un politikā balstÄ«tai saglabāŔanai. Tās ir lēcas, caur kurām uzņēmumi vērtē modernas datu sistēmas, jo Ä«paÅ”i ar AI iesaisti.

  • NovērojamÄ«ba ā€“ Tas nozÄ«mē rādÄ«tājus un žurnālus, kas ļauj DevOps un SRE komandām uzraudzÄ«t sistēmas veselÄ«bu un agri atklāt problēmas. VisaptveroÅ”am vektordatu bāzes novērojamÄ«bas panelim vajadzētu izsekot vaicājumu latentumus (vidējo, mediānu, asti), caurlaidspēju (QPS), kļūdu lÄ«meņus, resursu izmantoÅ”anu (CPU, atmiņa, disks) un operāciju sadalÄ«jumu (meklÄ“Å”ana pret ievietoÅ”anu pret dzÄ“Å”anu) (grafana.com) (grafana.com). Piemēram, Grafana VectorDB novērojamÄ«bas dokumentācija izceļ vaicājumu veiktspējas (P50/P99 latentums, vaicājumi/sekundē, panākumu rādÄ«tāji) un resursu izmantoÅ”anas (atmiņa, CPU, I/O) uzraudzÄ«bu (grafana.com) (grafana.com). Praksē klientiem ir jāzina: vai datu bāze spēj tikt galā ar slodzi? Vai noteikti vaicājumi neizdodas vai beidzas laiks? Vai CPU ir maksimāli noslogots, kad tiek veikti daudzi meklējumi? Bez iebÅ«vētiem rādÄ«tājiem un žurnāliem lietotāji izmanto OS rÄ«kus vai dārgus profilÄ“Å”anas rÄ«kus. Labs produkts integrētos ar Prometheus/OTLP (rādÄ«tājiem un izsekoÅ”anai) un nodroÅ”inātu gatavus paneļus.

  • Datu izcelsme ā€“ Regulētās nozarēs ir kritiski svarÄ«gi izsekot, kuri dati veicināja AI rezultātu. Datu izcelsme ir spēja izsekot katram vektoram lÄ«dz tā oriÄ£inālajam avota dokumentam un ievadÄ«Å”anas notikumam. Iedomājieties atbilstÄ«bas auditu: lietotājs veic meklÄ“Å”anu un iegÅ«st kādu dokumentu. Sistēmai vajadzētu spēt atbildēt: ā€œkuri faili izraisÄ«ja Å”os rezultātus, kas tos augÅ”upielādēja, kad un kādas transformācijas notika?ā€. Kā parāda viens demonstrējums, AI atbildi var izsekot soli pa solim caur vektoru plÅ«smu ā€“ no galÄ«gās atbildes lÄ«dz precÄ«zai PDF lapai un rindkopai, kas saturēja tekstu (iso.arionetworks.com). MÅ«sdienu pārvaldÄ«bas sistēmas to sagaida. Piemēram, ES AI akts (17. pants) tiek interpretēts tā, lai pieprasÄ«tu zināŔanu bāzes versiju kontroli ā€“ t.i., zināt ā€œkuru vektoru krātuves versiju un kādus dokumentus indeksēja jebkurā brÄ«dÄ«ā€ (beyondscale.tech). Praksē vektordatu bāzei ar katru vektoru jāreÄ£istrē metadati (avota dokumenta ID, fragmenta ID, nomnieka ID, augÅ”upielādes laika zÄ«mogs) un jānodroÅ”ina rÄ«ki Ŕīs izcelsmes vaicāŔanai. Tas ļauj auditēt atbildi: katru vektoru meklÄ“Å”anas rezultātu var izsekot lÄ«dz saturam, no kura tas nācis (iso.arionetworks.com) (iso.arionetworks.com). Bez izcelsmes uzņēmumi nevar pārbaudÄ«t vai atkļūdot AI rezultātus un nevar apmierināt regulatorus, kad tie jautā ā€œno kurienes nāca Ŕī atbilde?ā€.

  • Politikā balstÄ«ta saglabāŔana ā€“ Uzņēmumiem ir jāglabā vai jādzÄ“Å” dati, pamatojoties uz politikām. Piemēram, GDPR pieprasa dzēst personas datus, ja tie vairs nav nepiecieÅ”ami, un HIPAA pieprasa reÄ£istrēt un saglabāt ierakstus gadiem ilgi. Vektoru kontekstā tas rada jaunus izaicinājumus: iegultņi sajauc saturu no vairākiem dokumentiem, tāpēc ir nepiecieÅ”ami mehānismi, lai dzēstu veselu dokumentu vektorus vai nodroÅ”inātu atvasinātas sensitÄ«vas informācijas noņemÅ”anu. Pārdevējiem jāiekļauj iespēja atzÄ«mēt vektorus ar saglabāŔanas noteikumiem (piemēram, ā€œdzēst visus vektorus no X projekta pēc 90 dienāmā€) un nodroÅ”ināt dzÄ“Å”anu visos Ŕāvos. Sistēmai vajadzētu arÄ« dokumentēt, kad un kāpēc dati tika dzēsti. Vienā datu aizsardzÄ«bas analÄ«zē (PSF D3) tiek norādÄ«ts, ka vektoru krātuvei ir jāpārskata ā€œregulāra datu inventarizācijaā€ un atbilstoÅ”i saglabāŔanas periodi (www.productionai.institute). EfektÄ«vi, vektordatu bāzēm vajadzētu ļaut administratoriem definēt saglabāŔanas politikas (pēc datu klases vai nomnieka) un pēc tam automātiski izdzēst vecus vai nevajadzÄ«gus vektorus. To varētu sasaistÄ«t ar datu izcelsmi, lai, dzÄ“Å”ot oriÄ£inālos datus, tiktu atrasti un dzēsti arÄ« saistÄ«tie vektori.

Kopā novērojamÄ«ba, izcelsme un saglabāŔana pārveido vektoru datu bāzi no ā€œmelnās kastes indeksaā€ par pārvaldÄ«tu sistēmu. Å Ä«s funkcijas dod lietotājiem iespēju atbildēt uz atbilstÄ«bas jautājumiem (ā€œparādiet man visu pēdējā ceturkŔņa meklējumu audita žurnālu, sagrupētu pēc nomniekaā€), atkļūdot problēmas (kāpēc vaicājums X pēkŔņi palēninājās?) un samazināt risku (izsekot un dzēst sensitÄ«vus iegultņus pēc politikas termiņa beigām). Pārdevēji bieži pārdod ātrumu, bet uzvaroÅ”iem uzņēmumiem ir nepiecieÅ”amas Ŕīs pārvaldÄ«bas iespējas.

PielāgoÅ”ana klientiem un darba slodzēm

Ne visiem klientiem ir vienādas vajadzÄ«bas. Mēs varam segmentēt potenciālos lietotājus pēc darba slodzes modeļiem un atbilstÄ«bas pozÄ«cijas, un pēc tam atbilstoÅ”i pielāgot funkcijas un etalonuzdevumus.

  • Pēc darba slodzes: Viena ass ir vaicājumu/atjaunināŔanas modelis. Dažas sistēmas ir uz lasÄ«Å”anu orientēta datu izguve: iedomājieties RAG tērzÄ“Å”anas robotus vai meklÄ“Å”anas saskarnes. Tām bieži ir lielas, stabilas zināŔanu bāzes un daudz mazu vaicājumu. Citas ir uz rakstÄ«Å”anu orientēta vai jaukta: piemēram, ieteikumu dzinēji, kas indeksē plÅ«smas lietotāja datus, vai analÄ«tikas plÅ«smas, kas bieži augÅ”upielādē vektorus un pēc tam tos partijas režīmā vaicā. Vēl viens modelis ir reāllaika atjaunināŔana: piemēram, krāpÅ”anas atklāŔanas plÅ«sma, kurā jauni ieraksti meklÄ“Å”anā jāparādās nekavējoties. Etalonuzdevumiem vajadzētu atspoguļot Ŕādu daudzveidÄ«bu. Uz lasÄ«Å”anu orientētam RAG gadÄ«jumam varētu indeksēt 10 miljonus dokumentu un veikt tÅ«kstoÅ”iem vektoru+atslēgvārdu kombinēto vaicājumu sekundē, mērot astes latentumu. HibrÄ«da scenārijam iekļaujiet gan lÄ«dzÄ«bas vaicājumus, gan BÅ«la filtra predikātus. Uz rakstÄ«Å”anu orientētām sistēmām jāpārbauda noturÄ«gas indeksÄ“Å”anas ātrumi un vaicājumu veiktspēja vienlaicÄ«gu rakstÄ«Å”anas operāciju laikā. Pat vairāku nomnieku slodzes izspēle ir svarÄ«ga: simulēt atseviŔķus ā€œklientusā€, katrs veicot vaicājumus izolētās nosaukumvietās.

    Piemēram, Forrester izceļ lietoÅ”anas gadÄ«jumus no klientu ieteikumiem lÄ«dz reāllaika anomāliju atklāŔanai (www.forbes.com). Ieteikumu sistēma varētu dot priekÅ”roku caurlaidspējai un lineārai mērogojamÄ«bai, savukārt krāpÅ”anas atklāŔanas sistēma pieprasa ļoti zemu astes latentumu. Etalonuzdevumiem vajadzētu to modelēt. Praktiski, ražoÅ”anas veiktspēja nav tikai viens skaitlis. Kā iesaka datastores.ai, koncentrējieties uz sliktākā scenārija (P99) latentumu un caurlaidspēju reālistiskos apstākļos (datastores.ai). Izsekojiet atmiņu uz vektoru jauktas slodzes apstākļos, jo augsta atbilstÄ«ba bieži vien tiek tirgota ar RAM (skat. [20ā€ L13-L22] atmiņas izmantoÅ”anas salÄ«dzinājumiem). Pirmkārt un galvenokārt, izmantojiet jomai specifiskas darba slodzes: piemēram, mēriet ā€œizgÅ«t 10 atbilstoŔākās diagrammas finanÅ”u vaicājumamā€ kvalitāti un izmaksas, nevis tikai sintētiskus vaicājumus. Iekļaujiet rādÄ«tāju galapunkta atbilstÄ«bai (vai tas atrod pareizo dokumentu vaicājumam?) un galapunkta izmaksām (izmantotie CPU cikli vai norēķinu vienÄ«bas).

  • Pēc atbilstÄ«bas/pozÄ«cijas: Vēl viena ass ir normatÄ«vās prasÄ«bas. Jaunam jaunuzņēmumam var bÅ«t minimālas atbilstÄ«bas vajadzÄ«bas (ārpus standarta datu aizsardzÄ«bas), savukārt veselÄ«bas aprÅ«pes vai finanÅ”u uzņēmumam jāatbilst stingrām audita un Å”ifrÄ“Å”anas prasÄ«bām. SegmentÄ“Å”ana liecina par iepakojumu:

    • Zemas regulācijas / pētniecÄ«ba un izstrāde: koncentrēties uz lietoÅ”anas ērtumu, izmaksām un integrāciju. Å ie klienti var paciest risku un bieži paÅ”i mitina. Galvenās vajadzÄ«bas: draudzÄ«gas API, laba dokumentācija, mērena novērojamÄ«ba (atkļūdoÅ”anai) un paredzama cenu noteikÅ”ana, lai izvairÄ«tos no rēķina Å”oka.
    • Uzņēmumi ar augstām atbilstÄ«bas prasÄ«bām: nepiecieÅ”amas tādas funkcijas kā Å”ifrÄ“Å”ana miera stāvoklÄ«, detalizēta piekļuves kontrole, audita žurnāli un datu rezidences garantijas. Pārdevējiem, kas mērķē uz Å”o segmentu, jānodroÅ”ina SOC 2 vai HIPAA sertifikācija, Bring-Your-Own-Key Å”ifrÄ“Å”ana un lÄ«gumiskas garantijas (Pinecone ir BAA HIPAA klientiem (beyondscale.tech)). Å ie klienti prioritizēs ā€œslēgtas kastesā€ pierādÄ«jumus, ka dati ir aizsargāti: piemēram, BeyondScale atzÄ«mē, ka ES AI akta atbilstÄ«ba nozÄ«mē katra izguves notikuma reÄ£istrÄ“Å”anu ar ID un vaicājumu iegultņu jaucējvērtÄ«bu (beyondscale.tech). Viņi sagaidÄ«s vairāku nomnieku izolāciju (vai pat fiziski atseviŔķus izvietojumus) un rÅ«pÄ«gus žurnālus: tieÅ”i HIPAA gadÄ«jumā ā€“ žurnālus par to, kurÅ” vaicāja datus un žurnālu saglabāŔanu 6 gadus (beyondscale.tech).
    • Izaugsmes posma lietotnes / jauktas: starp tiem uzņēmumiem var bÅ«t nepiecieÅ”ama pamata droŔība (TLS, vienkārÅ”a autentifikācija, Å”ifrÄ“Å”ana) un zināma novērojamÄ«ba, bet joprojām novērtē mākoņpakalpojumus/SaaS par to veiklÄ«bu. Viņiem nepiecieÅ”ama izmaksu kontrole un veiktspēja.

Etalonuzdevumu un funkciju izstrāde, paturot prātā Å”os segmentus, nozÄ«mē atteikÅ”anos no vienotas pieejas. Piemēram, ā€œuzņēmuma režīmsā€ varētu ietvert gatavus audita paneļus un stingrāku konsekvenci, savukārt ā€œatvērtā koda izstrādātāja režīmsā€ varētu koncentrēties uz vieglu uzstādÄ«Å”anu un zemām izmaksām.

Jauni cenu modeļi

Cenu noteikÅ”anai ir jāattÄ«stās, lai atspoguļotu Å”o sarežģītÄ«bu. PaÅ”reizējie modeļi (maksā par spēli) slēpj patiesās izmaksas un soda mērogu pretrunÄ«gos veidos. Kā apgalvo Actian, lielam lietotājam nevajadzētu tikt sodÄ«tam tikai par datu apjoma palielināŔanos (www.actian.com). Tā vietā cenu noteikÅ”ana var saskaņoties ar vaicājuma sarežģītÄ«bu un uzglabāŔanas lÄ«meni:

  • Cenu noteikÅ”ana pēc vaicājuma sarežģītÄ«bas: Pārskatāmi iekasēt maksu, pamatojoties uz faktoriem, kas ietekmē darba slodzi. Piemēram, meklÄ“Å”ana 1 milj. vektoru 128 dimensijās ir daudz lētāka (resursu ziņā) nekā tāda pati meklÄ“Å”ana 1 miljardā vektoru 1024 dimensijās. Labs modelis varētu pieŔķirt izmaksu vienÄ«bas proporcionāli vektora dimensijai un top-K, vai atŔķirÄ«gi svērt filtrus. (Dažas sistēmas jau izmanto ā€œlasÄ«Å”anas vienÄ«basā€ uz GB, taču tas padara to paÅ”u vaicājumu 10 reizes dārgāku, indeksā pieaugot (www.actian.com) ā€“ lietotājs neredz nekādu labumu, bet maksā vairāk.) Tā vietā mēs varētu balstÄ«t vaicājumu cenu noteikÅ”anu uz paveikto darbu: piemēram, rēķināt vairāk, ja tiek lietots filtrs vai ja top-K ir daudz lielāks, un rēķināt mazāk par ātriem aptuveniem vaicājumiem. Mēs varētu pat ieviest daudzpakāpju vaicājumu plānus: zemu izmaksu lÄ«meni ikdienas meklējumiem (mazs K, bez filtriem) un augstākus lÄ«meņus analÄ«tikas vaicājumiem. Tas tieÅ”i saskaņo izmaksas ar izmantoto skaitļoÅ”anas jaudu.

  • UzglabāŔanas lÄ«meņi: LÄ«dzÄ«gi kā mākoņu objektu krātuvēs (Standarta vs ArhÄ«vs), vektordatu bāzes var piedāvāt ā€œkarstoā€ lÄ«meni un ā€œsiltoā€ vai ā€œaukstoā€ lÄ«meni. Bieži izmantoti iegultņi paliktu RAM/SSD (augstākas izmaksas), savukārt reti vaicāti iegultņi varētu tikt pārvietoti uz lēnāku, lētāku krātuvi. Cenu noteikÅ”ana tad atspoguļotu to: 1 GB glabāŔana karstajā lÄ«menÄ« maksā vairāk nekā 1 GB arhivēts. Tas ļauj klientiem nolietot vai arhivēt vecus datus par zemākām izmaksām, ievērojot saglabāŔanas politikas (pārvietot vecos vektorus uz auksto krātuvi, pēc tam dzēst, kad beidzies termiņŔ).

  • Fiksētās/rezervētās iespējas: ParedzamÄ«bas nolÅ«kā piedāvājiet rezervētus skaitļoÅ”anas mezglus vai ikmēneÅ”a paketes. Daudzi uzņēmumi ienÄ«st neskaidru lietoÅ”anas norēķinu. HibrÄ«ds modelis (piemēram, AWS rezervētās instances vai Snowflake kredÄ«ti) varētu nodroÅ”ināt fiksētu likmi par noteiktu caurlaidspēju. Piemēram, Pinecone nesenais minimālais $50/mēnesÄ« (un Weaviate $25) faktiski radÄ«ja bāzes izmaksas (www.actian.com). Tā vietā, lai bÅ«tu pārsteiguma minimums, pārdevējs varētu ļaut klientiem rezervēt mezglu par zināmu likmi, ierobežojot rēķinus. Tas atbilst ražoÅ”anas lietoÅ”anai, kur slodze ir stabila (60ā€“100 milj. vaicājumu mēnesÄ« var bÅ«t daudz lētāk mitināt paÅ”iem (www.actian.com)).

ÄŖsi sakot, cenu noteikÅ”anai jābÅ«t arhitektÅ«ras lēmumam, nevis pēcapdomai (www.actian.com)). SasaistÄ«ta ar vaicājuma sarežģītÄ«bu un uzglabāŔanas klasi, tā veicina efektÄ«vu dizainu un pasargā lietotājus no slēptām maksām. Pārdevējiem jāpublicē visaptveroÅ”i izmaksu kalkulatori, kas ietver visas sastāvdaļas (iegultņu Ä£enerÄ“Å”anu, izejas datus, dublējumus), lai komandas varētu precÄ«zi prognozēt (www.actian.com). Galu galā skaidra cenu noteikÅ”ana rada uzticÄ«bu: klienti var mērogot bez bailēm, ka vienkārÅ”i lielāks vektoru apjoms tos bankrotēs.

Secinājums

Vektordatu bāzes joprojām bÅ«s AI arhitektÅ«ras pamatdaļa, taču daudziem pircējiem ar neapstrādātu ātrumu vairs nepietiek. Mēs esam identificējuÅ”i vairākas klientiem kritiskas funkcijas, kas joprojām ir nepietiekami apkalpotas: patiesa hibrÄ«da meklÄ“Å”ana semantiskajiem un atslēgvārdu vaicājumiem, elastÄ«gas konsekvences garantijas, uzņēmuma lÄ«meņa vairāku nomnieku droŔība un caurskatāma, paredzama cenu noteikÅ”ana. Tajā paŔā laikā klientiem ir nepiecieÅ”ama jaudÄ«ga novērojamÄ«ba (veiktspējas rādÄ«tāji un žurnāli), pilna datu izcelsme (izsekot atbildes lÄ«dz avotiem) un politikā balstÄ«ta datu saglabāŔana/dzÄ“Å”ana, lai nodroÅ”inātu atbilstÄ«bu. Koncentrējoties uz Ŕīm jomām, pārdevēji var diferenciēties ar klientu vērtÄ«bu, nevis tikai ar inkrementāliem veiktspējas ieguvumiem.

Turpmāk pārdevējiem vajadzētu segmentēt savus produktus, lai tie atbilstu darba slodzes veidiem un atbilstÄ«bas vajadzÄ«bām. Uzņēmumiem ar augstām atbilstÄ«bas prasÄ«bām tas nozÄ«mē droŔības sertifikātu sarakstus, audita žurnālu rÄ«kus un Å”ifrÄ“Å”anas funkcijas. Pakalpojumiem ar augstu caurlaidspēju tas nozÄ«mē paredzamu mērogoÅ”anu un izolāciju. Etalonuzdevumiem, ko izmanto lēmumu pieņemÅ”anā par iepirkumu, jāatspoguļo ražoÅ”anas realitātes (P99 latentumi, vienlaicÄ«gi vairāku nomnieku vaicājumi, kombinētie vektoru+filtru vaicājumi) (datastores.ai). Un cenu noteikÅ”anai ir jāattÄ«stās, lai tai atbilstu ā€“ domājiet par vaicājumu lÄ«meņa izmaksu noteikÅ”anu pēc skaitļoÅ”anas piepÅ«les un daudzpakāpju uzglabāŔanu, nevis tikai neskaidrām ā€œlasÄ«Å”anas vienÄ«bāmā€.

Investējot caurskatāmÄ«bā un pārvaldāmÄ«bā ā€“ ne tikai veiktspējā ā€“ nākamais vektordatu bāzu vilnis beidzot varēs nodroÅ”ināt visu, kas klientiem patieŔām ir nepiecieÅ”ams.

Patīk Ŕis saturs?

Abonējiet mūsu biļetenu, lai saņemtu jaunākos satura mārketinga ieskatus un izaugsmes ceļvežus.

Å is raksts ir paredzēts tikai informatÄ«viem nolÅ«kiem. Saturs un stratēģijas var atŔķirties atkarÄ«bā no jÅ«su specifiskajām vajadzÄ«bām.
Vektordatu bāzu diferenciācija: Kur trūkst reālas klientu vērtības | AutoPod