Özel veri tabanları, yeni çağın ticari zorluklarını yönetiyor

Web ve bulut devrimlerinden önce çok farklı olan kurumsal veriler artık ilişkisel bir veri tabanına dönüşüyor.

Web ve bulut devrimlerinden önce, kurumsal veriler çok farklıydı. Her veri tabanı sorusunun yanıtı ise artık şu şekilde: “İlişkisel bir veri tabanı.” Veri tabanlarının işletim yöntemleri de Oracle, Microsoft ya da IBM’den gelme eğilimindeydi. Amaca yönelik NoSQL veri tabanları ortaya çıktıkça yeni çeşitlerle de karşılaşıyoruz. Bugün, genellikle bulut mimarisine özel bir vurgu yapan yeni rakipler gelmeye devam ediyor. Daha önceki girişler, genellikle ilişkisel teknolojinin tanıdık parçalarını getirerek teklifleri geliştiriyor.

Küresel pazara vektör veri platformları geliyor

Verilerin çoğunlukla şirket defterlerine giriş şeklinde olduğu bir dünya artık her türden verinin işlendiği bir dünya haline geldi. Bu, çevrimiçi kullanıcıların izleme etkinliği, makine işlemleri, olay günlükleri ve daha fazlasına kadar değişen verileri içeriyor. Daha pek çok veri tabanı ilk 10’un altına girmeye devam ediyor. Örneğin Pinecone Systems makine öğrenimi vektör veri tabanını oluşturuyor.

Pinecone Systems, bir anlamda yapay zeka ve büyük ölçekli makine öğreniminin yuvalarından biri olan AWS’den çıkıyor. Pinecone, Milvus gibi önemli firmalar küçük bir grup arasında yer alıyor ve 2021’de 17 milyar dolardan 2026’da 90 milyar dolara çıkması beklenen makine öğrenimi için küresel bir pazara vektör veri platformları getiriyor.

Özel vektör veri tabanları oluşturuluyor

Aslında vektör yerleştirmeleri, ham verileri çeşitli uygulamalarda hizmet verebilecek daha basit nesne vektörlerine dönüştüren derin öğrenme sinir ağı modelleri üzerindeki çalışmanın bir sonucu. AWS gibi bulut evleri, operasyonlarının bir parçası olarak bu yerleştirmeleri depolama, arama ve yönetme ihtiyacı görüyor.

2019’dan beri şirket, makine öğrenimi tarafından üretilen vektör yerleştirmelerini işlemek için özel olarak oluşturulmuş bir vektör veri tabanı için çalışıyor. Pinecone, Clubhouse, Expel, CourseHero ve benzer firmaların kullanıcılarından alıntı yapıyor. Kullanım durumları arasında BT tehdit tespiti, kişiselleştirilmiş makale önerileri ve semantik arama yer alıyor. Şirket kısa bir süre önce, vektör veri tabanı üzerine inşa edilmiş anahtar kelimeye duyarlı semantik arama yeteneklerini piyasaya sürdü.

InfluxData ne yapıyor?

Bu noktada konuyla ilgili çalışmalar yapan önemli bir firmadan bahsedeceğiz. InfluxData, monitör oluşturmak ve SaaS uygulamalarından gerçek zamanlı ölçümler toplamak için 2013 Y Combinator destekli bir çabadan ortaya çıkıyor. Çok uzun zaman önce bulut ve web şirketlerinin karşılaştığı çok sayıda yapılandırılmamış veriyi işlemek için özel olarak oluşturulmuş bir zaman serisi veri tabanı üretmeye yöneldi. Bugün ise InfluxDB 2028 yılına kadar 575 milyon dolara ulaşması öngörülen küresel bir zaman serisi veri tabanı yazılımı pazarında Kx KDB, TimescaleDB ve diğerleriyle rekabet ediyor. Diğer yükselen NoSQL veri tabanı oluşturucuları gibi, InfluxData da en sonunda amiral gemisi teklifinin temelini oluşturacak tamamen yeni bir depolama motorunu tasarlama ihtiyacını gördü.

Şirket, Kasım ayının başlarında düzenlediği Influx Days 2022 etkinliğinde yeni bir motora dayalı kontrollü bir beta sürümünü duyurdu. InfluxDB IOx olarak bilinen, çok boyutlu veri kaynaklarına karşı daha hızlı sorgular çalıştırmak için sütunlu veri işlemeyi InfluxDB’ye getiriyor. Daha da önemlisi, şirket artık zaman serisi verilerine giderek daha fazla uygulanan analitik işlerine özel bir gözle SQL dil desteği sunuyor.

Fauna’da veri tabanı büyüyor

Gartner’in tahminlerine göre, 2021’de yönetilen bulut veri tabanı hizmetleri geliri 39,2 milyar dolara yükseldi. Analistler ise şu noktaya dikkat çekiyor: Bu veri tabanı artık bütün yönetim sistemleri gelirlerinin yüzde 49’undan fazlasını temsil ediyor. Büyük bulut oyuncuları burada kendini gösteriyor.

Yine de yeni başlayanların bulut mimarisinden yararlanmayı amaçlayan büyük ölçekli dağıtılmış veri tabanları oluşturması şaşırtıcı değil. Bunların arasında, NoSQL ölçeklenebilirliğini ilişkisel stilde işlemsel tutarlılıkla eşleştiren bir “belge-ilişkisel” veri tabanı üreticisi olan Fauna da bulunuyor. Fauna, dünya çapında ölçeklenebilir bir veri tabanına ihtiyaç duyan Twitter’daki geliştiricilerin çalışmasından ortaya çıktı. Şimdi ise dünya çapında tanınıyor. Bu ay şirket, veri tabanı yetenekleri listesine Akıllı Yönlendirmeyi de ekledi. Akıllı Yönlendirme, istekleri ve sorguları, coğrafyalar ve bulut sağlayıcıları genelinde ölçeklenen veri tabanlarına verimli bir şekilde dağıtıyor.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu