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混合云平台下,AI加持DB2数据库,释放出怎样的数据价值?

作者:任新勃   【原创】   2020-11-17 17:34:42

关键字: 大数据 DB2数据库

越来越多的企业基于混合多云环境来部署自己IT系统平台,在实际的IT架构升级中,传统IT架构下的数据库应用面临众多挑战。

如果说基于传统的IT架构下的数据库经过几十年的发展,针对传统的结构化数据领域有着较为成熟的解决方案和技术,应付起来相关数据得心应手的话;那么随着人工智能、5G、物联网等新技术的蓬勃发展,企业的IT架构不仅向着混合云在演进,同时结合新基建、新业态、新应用产生的不仅是结构化数据,同时还包括图片、视频、语音为代表的非结构化数据,应对这些数据传统IT架构下的数据库就有些捉襟见肘了。

 

那么如何在混合云时代,应用人工智能以及优化集成部署,如何高效、精确地对海量数据进行处理和分析释放这些数据的价值,形成企业的核心竞争力成为各行业头部企业与软件开发团队面前的重大挑战。

 

传统数据库面临的重重挑战

 

越来越多的企业基于混合多云环境来部署自己IT系统平台,在实际的IT架构升级中,传统IT架构下的数据库应用面临众多挑战。

 

从架构层面看,在混合云之前,基于传统的IT架构构建的数据库,为满足企业核心业务和应用对于关联性、可靠性、一致性等独特需求,在部署上存在一些孤岛问题。而这些孤岛由于无法共享,又会延伸出很多问题,比如随着需求的增加,架构越来越复杂,比如资源利用率低、直接投资成本增加等问题。

 

从技术层面看,传统的数据库平台不能很好地结合AI等新技术和应用,比如针对图片、视频、语音为代表的非结构化数据领域,缺乏高效的处理和分类算法技术,从而在这些领域的搜索业务实践带来了巨大的困难。

 

从应用层面看,对企业而言,最大的难题是整合、统一管理数据。以及数据调度等问题。企业期待的是数据管理能够跟随业务部署来相应地随需而动,而不用操心数据存放在哪里。

 

对于企业而言,不仅IT架构会因为数据增长而越来越复杂而形成的人力和管理成本,耗费了IT部门太多的时间和精力,导致他们没有充分的时间去思考如何通过改善应用和服务帮助企业发展。

 

数据已不同 数据库平台需改变

 

当我们意识到传统的数据库平台通常已经无法满足现代化企业的数据管理要求的时候。我们首选要梳理和明确现代化的数据平台需要具备哪些能力。这里我们从新技术应用、资源有效利用、平台搭建、新增数据、开源技术利用等方向来确定未来的数据平台需要具备的能力。

 

新的数据库平台是否能借助AI来加速和优化应用程序开发?

 

新的数据库平台是否能够利用新的计算和存储技术等多种先进的技术来加速数据报告和分析。最终实现大幅提升数据挖掘的速率?

 

新的数据库平台是否能有效利用财务资源和人力资源,从而降低总拥有成本?

 

新的数据库平台是否能够根据需要灵活选择本地或云端部署,满足企业在本地、私有云、托管云、公有云或利用各种平台的混合云模式?

 

新的数据库平台是否支持新数据类型和来源,比如物联网 (IoT) 、社交媒体以及传感器等生成的海量的半结构化和非结构化数据。

 

新的数据库平台是否支持开源技术?开源技术是现代数据管理领域的基本组成部分。对于能够充分借助整个开发社区的努力并避免供应商锁定以及利用具有开源选项的更多数据源的重要性,无论怎样强调都不为过。如果将开源实施得当,可降低成本并优化数据挖掘。

 

DB2数据库:由 AI 驱动,为 AI 而构建

 

基于企业对于新的数据库平台的需求,IBM赋能了DB2数据库AI的能力,无论Db2 数据库部署在传统的本地部署、云关系数据库、新的 IBM Cloud Pak for Data平台,还是其他的基于订阅的混合数据管理平台, Db2 都能助力企业用户享受 AI 功能。

 

特别是构建在IBM Cloud Pak for Data平台上的AI驱动的数据库,由于该平台对计算、存储、数据保护、虚拟化、网络、应用自动化、多云管理等功能进行进一步的整合,完全适应企业下一代数据中心对于数据管理的需求。IBM Cloud Pak for Data平台能够快速部署企业级AI平台,实现更简单的数据访问,创建可信赖的数据分析基础以及利用机器学习和数据可视化提供洞察与业务流程集成,大规模自动化部署实现企业在通往人工智能阶梯 。

 

基于IBM Cloud Pak for Data平台构建的DB 2 AI 数据库基于全闪存架构不仅实现了存储IO的高性能和低时延的高性能,同时IBM Db2 内置的机器学习和 AI 特性支持一些改变游戏规则的数据管理功能,包括全栈数据虚拟化、自动工作负载管理和资源优化、提高 10 倍的查询性能、基于置信度的查询结果等功能。

 

比如针对全栈数据虚拟化功能,IBM解决方案为欧洲ING银行的全球所有用户实时单点数据访问。助力银行在管理全球数据基础架构的同时,仍能提供所需的性能、可扩展性、安全性和治理功能。通过 IBM 解决方案,就可以从世界任何地方将新数据添加到 ING 平台,供银行的任何全球用户访问,而无需修改个别数据访问模式或安全权限。

 

最后可以看到,人工智能 (AI) 的应用已到达拐点,具有进步性的企业已经开始基于混合云来实现AI(人工智能)的应用,IBM希望通过解锁AI愿景和构筑AI之梯,为企业提供业务转型的规范原则。针对各个行业的数据量和数据类型不断增加,IBM Db2 内置的机器学习和 AI 特性,让专业人员可以更容易地实现基于强大的 AI 驱动来破解数据中的游戏规则,这样基于IBM Cloud Pak for Data数据与AI平台的人工智能阶梯的理论,最终帮助企业快速构建AI,释放数据价值。

 

如果您想了解更多关于人工智能阶梯的理论以及IBM AI DB2的能力,请点击:http://www.zhiding.cn/special/IBM_2020_AI

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