35% dos líderes empresariais considerarão o Postgres para o seu próximo projeto, com base nesta pesquisa realizada pela EDB, que também revelou que deste grupo, a grande maioria acredita que a IA está a tornar-se dominante na sua organização. Acrescente a isso que, pela primeira vez, as cargas de trabalho analíticas começaram a superar as cargas de trabalho transacionais.
As empresas veem o potencial do Postgres para transformar fundamentalmente a maneira como usam e gerenciam dados e veem a IA como uma enorme oportunidade e vantagem. Mas as diversas equipes de dados dentro dessas organizações enfrentam fragmentação e complexidade crescentes quando se trata de seus dados. Para operacionalizar dados para aplicativos de IA, eles exigem melhor observabilidade e controle em todo o patrimônio de dados, sem mencionar uma solução que funcione perfeitamente em nuvens.
Está claro que o Postgres tem o direito de jogar e entregar a geração de aplicativos de IA, e a EDB deu passos recentes para fazer exatamente isso com o lançamento do EDB Postgres AI, uma plataforma inteligente para cargas de trabalho transacionais, analíticas e de IA.
O novo produto de plataforma oferece uma abordagem unificada ao gerenciamento de dados e foi projetado para agilizar as operações em ambientes de nuvem híbrida e multinuvem, atendendo às empresas onde quer que estejam em sua jornada de transformação digital.
O EDB Postgres AI ajuda a transformar a infraestrutura de dados em um ativo tecnológico estratégico, aproximando os sistemas analíticos e de IA dos principais dados operacionais e transacionais dos clientes – todos gerenciados por meio do popular banco de dados de código aberto, Postgres.
Vamos dar uma olhada nos principais recursos e vantagens do EDB Postgres AI.
Análise rápida para dados transacionais
Analistas e cientistas de dados precisam lançar novos projetos críticos e precisam de acesso a dados transacionais e operacionais atualizados em seus principais bancos de dados Postgres. No entanto, essas equipes são frequentemente forçadas a adotar processos ETL ou ELT desajeitados que resultam em latência, inconsistência de dados e problemas de qualidade que dificultam a extração de insights com eficiência.
O EDB Postgres AI apresenta uma plataforma simples para implantar rapidamente novos projetos de análise e ciência de dados, sem a necessidade de pipelines de dados operacionalmente caros e múltiplas plataformas. Os recursos Lakehouse do EDB Postgres AI permitem a execução rápida de consultas analíticas em dados transacionais sem afetar o desempenho, tudo usando a mesma interface intuitiva. Ao armazenar dados operacionais em formato colunar, o EDB Postgres AI aumenta a velocidade de consulta até 30 vezes mais rápido em comparação com o Postgres padrão e reduz os custos de armazenamento, tornando a análise em tempo real mais acessível.
Observabilidade empresarial e gerenciamento de patrimônio de dados
Mesmo que as equipes de dados tenham feito do Postgres seu banco de dados principal, é provável que seu patrimônio de dados ainda esteja espalhado por uma combinação diversificada de implantações Postgres totalmente gerenciadas e autogerenciadas. A gestão destes sistemas torna-se cada vez mais difícil e dispendiosa, especialmente quando se trata de garantir tempo de atividade, segurança e conformidade.
Os novos recursos do recente lançamento do EDB ajudarão os clientes a criar e entregar valor maior do que a soma de todas as partes dos dados, não importa onde estejam. EDB Postgres AI fornece ferramentas abrangentes de observabilidade que oferecem uma visão unificada das implantações do Postgres em diferentes ambientes. Isso significa que os usuários podem monitorar e ajustar seus bancos de dados, com sugestões automáticas para melhorar o desempenho das consultas, detecção de eventos e análise de logs orientadas por IA e alertas inteligentes quando as métricas excedem limites configuráveis.
Suporte para bancos de dados vetoriais
Com o aumento dos avanços em IA, a EDB vê uma oportunidade significativa para melhorar o gerenciamento de dados para nossos clientes por meio da integração de IA. A estratégia das novas plataformas é dupla: integrar capacidades de IA no Postgres e, simultaneamente, otimizar o Postgres para cargas de trabalho de IA.
Em primeiro lugar, esta versão inclui um copiloto de migração orientado por IA, que é treinado em documentação e bases de conhecimento EDB e ajuda a responder perguntas comuns sobre erros de migração, incluindo problemas de linha de comando e esquema, com resolução instantânea de erros e orientação adaptada às necessidades do banco de dados.
Além disso, a EDB continua focada na otimização do Postgres para cargas de trabalho de IA por meio do suporte para bancos de dados vetoriais e cargas de trabalho de IA. Com recursos como a extensão pgvector e a extensão pgai da EDB, a plataforma permite o armazenamento e a consulta de incorporações de vetores, cruciais para aplicações de IA. Este suporte permite que os desenvolvedores criem modelos sofisticados de IA diretamente no ecossistema Postgres.
Além disso, a EDB continua focada na otimização do Postgres para cargas de trabalho de IA por meio do suporte para bancos de dados vetoriais e cargas de trabalho de IA. A plataforma EDB Postgres AI simplifica os recursos, fornecendo um único local para armazenar embeddings de vetores e fazer pesquisas de similaridade com pgai e pgvector, o que simplifica o pipeline de aplicativos de IA para construtores. Este suporte permite que os desenvolvedores criem modelos sofisticados de IA diretamente no ecossistema Postgres. A plataforma também permite que os usuários aproveitem os recursos maduros de gerenciamento de dados do PostgreSQL, como confiabilidade com alta disponibilidade, segurança com criptografia transparente de dados (TDE) e escalabilidade com implantações locais, híbridas e em nuvem.
EDB Postgres AI transforma o gerenciamento de dados não estruturados com sua nova e poderosa funcionalidade de “recuperação” que permite a pesquisa de similaridade em dados vetoriais. O recurso de incorporação automática gera automaticamente incorporações de IA para dados em tabelas Postgres, mantendo-os atualizados por meio de gatilhos. Juntamente com a capacidade do recuperador de criar embeddings para dados do Amazon S3 sob demanda, o pgai fornece uma solução perfeita para tornar fontes não estruturadas pesquisáveis por similaridade. Os usuários também podem aproveitar uma ampla lista de modelos de codificadores de última geração, como Hugging Face e OpenAI. Com apenas pgai.create_retriever() e pgai.retrieve()os desenvolvedores obtêm recursos de similaridade vetorial em seu banco de dados Postgres confiável.
Essa abordagem dupla garante que o Postgres se torne uma solução abrangente para necessidades de gerenciamento de dados tradicionais e orientadas por IA.
Alta disponibilidade contínua e modernização legada
EDB Postgres AI mantém os recursos críticos de nível empresarial pelos quais o EDB é conhecido. Isso inclui o abrangente Modo de Compatibilidade Oracle, que ajuda os clientes a se libertarem de sistemas legados e, ao mesmo tempo, reduz o TCO em até 80% em comparação com bancos de dados comerciais legados. O produto também oferece suporte às soluções de alta disponibilidade distribuídas geograficamente da EDB, o que significa que os clientes podem implantar clusters multirregionais com disponibilidade de cinco noves para garantir que os dados sejam consistentes, oportunos e completos, mesmo durante interrupções.
O lançamento do EDB Postgres AI marca o 20º ano da EDB como líder do Postgres de nível empresarial e apresenta a próxima evolução da empresa – ainda mais orgulhosamente associada ao Postgres. Por que? Porque sabemos que a flexibilidade e a extensibilidade tornam o Postgres numa posição única para resolver os desafios de dados mais complexos e críticos. Saiba mais sobre como o EDB pode ajudá-lo a usar o EDB Postgres AI para suas aplicações mais exigentes.
Aislinn Shea Wright é vice-presidente de gerenciamento de produtos da EDB.
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