Além disso, o MongoDB também está anunciando uma integração do Atlas com o Feast. A loja de código aberto amplamente adotada fornece aplicativos de IA e LLM com dados estruturados durante treinamento e inferência. Isso significa que as equipes de aprendizado de máquina (ML) podem operar sem ter que jogar um “jogo de alto risco de cadeiras musicais de banco de dados”, exigindo que movam dados de seu banco de dados de treinamento primário para um sistema separado para inferência em tempo real, disse Cefalo.
“Essa expansão do banco de dados não cria apenas sobrecarga operacional, mas cria desvios, onde o modelo treina em uma versão da realidade, mas faz previsões em outra”, disse ele. Isso pode ser complexo e caro, e um obstáculo para o dimensionamento da IA.
Por fim, para oferecer suporte à segurança e à conformidade, o MongoDB está fornecendo conectividade entre regiões ao MongoDB Atlas a partir do AWS PrivateLink, que oferece suporte à conectividade entre serviços da AWS, nuvens privadas virtuais (VPCs) e redes locais sem expor o tráfego à Internet pública. Esta integração, agora disponível para todos, fornece um “modelo único e auditável” que simplifica a conformidade e mantém uma forte postura de segurança para organizações que operam em múltiplas regiões, explicou Cefalo.
