Doanh nghiệp nên chọn cơ sở dữ liệu cho nguyên mẫu AI dựa trên cả tốc độ phát triển và yêu cầu vận hành sau này. Một nền tảng thuận tiện khi thử nghiệm có thể không đáp ứng yêu cầu về bảo mật, tuân thủ, triển khai hoặc tính sẵn sàng. Khi đó, doanh nghiệp có thể phải di chuyển dữ liệu, sửa ứng dụng và thực hiện lại quy trình mua sắm.
Phillip Merrick, đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành pgEdge, tóm lược rủi ro này: “Chọn sai nền tảng, bạn sẽ phải gánh thêm chi phí.” Rủi ro đặc biệt đáng chú ý trong y tế, tài chính và chính phủ. Môi trường vận hành trong các ngành này thường chịu yêu cầu kiểm soát nghiêm ngặt.
Vì sao lựa chọn cơ sở dữ liệu từ giai đoạn nguyên mẫu lại quan trọng?
Cơ sở dữ liệu dùng cho nguyên mẫu có thể định hình cách ứng dụng AI được triển khai trong thực tế. Nếu nền tảng ban đầu không hỗ trợ môi trường vận hành dự kiến, doanh nghiệp có thể phải thay nền tảng ngay khi dự án chứng minh được giá trị.
Khi xây dựng nguyên mẫu AI, nhóm phát triển thường muốn có một môi trường hoạt động càng sớm càng tốt. Tuy nhiên, theo phân tích của The New Stack, tốc độ ban đầu có thể che khuất một quyết định hạ tầng dữ liệu khó sửa về sau.
Với công ty khởi nghiệp nhỏ hoặc ít chịu sự điều chỉnh, nền tảng thử nghiệm đôi khi vẫn đáp ứng được khi sản phẩm đi vào vận hành. Điều này cũng có thể đúng với phần mềm dịch vụ và ứng dụng nội bộ. Tình hình khác tại doanh nghiệp lớn trong những ngành bị quản lý chặt. Một cơ sở dữ liệu thuận tiện cho lập trình viên chưa chắc đáp ứng yêu cầu về bảo mật, tuân thủ và cách thức triển khai. Tính sẵn sàng và độ tin cậy cũng có thể không đạt yêu cầu.
Vì vậy, quyết định về cơ sở dữ liệu không chỉ là lựa chọn công cụ cho một bản thử nghiệm. Quyết định này là một phần của hạ tầng AI và cách vận hành hệ thống từ ngày đầu tiên.
Nền tảng không còn phù hợp tạo ra những chi phí nào?
Việc chuyển cơ sở dữ liệu có thể kéo theo sửa mã, di chuyển dữ liệu và xây dựng môi trường vận hành mới. Doanh nghiệp cũng có thể phải lặp lại thủ tục mua sắm. Nếu sự không tương thích chỉ được phát hiện sau khi hệ thống hoạt động, quá trình chuyển đổi còn phải tính đến người dùng và thời gian ngừng dịch vụ.
Chuyển một ứng dụng sang cơ sở dữ liệu khác trước khi phát hành có vẻ ít rủi ro vì chưa có người dùng thật và chưa phát sinh thời gian ngừng dịch vụ. Dù vậy, phần việc kỹ thuật vẫn có thể tiêu tốn nhiều thời gian và tiền bạc.
Merrick cho rằng doanh nghiệp có thể phải điều chỉnh lại toàn bộ ứng dụng để chạy trên một nền tảng mới đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Nền tảng đó có thể phải hoạt động tại chỗ hoặc trong một môi trường đám mây được kiểm soát nghiêm ngặt.
“Bạn phải xem xét việc điều chỉnh lại toàn bộ ứng dụng cho một nền tảng mới đáp ứng yêu cầu tuân thủ, nơi ứng dụng có thể chạy tại chỗ hoặc trong một môi trường đám mây được quản lý chặt. Việc đó sẽ đòi hỏi một lượng công sức làm lại nhất định.”
Khối lượng công việc tăng nếu ứng dụng phụ thuộc vào những khả năng độc quyền của nền tảng ban đầu. Ngoài sửa mã và di chuyển dữ liệu, doanh nghiệp còn phải vận hành một môi trường mới. Họ cũng phải xử lý thêm thủ tục hành chính và có thể tiến hành vòng mua sắm thứ hai ngoài kế hoạch ban đầu.
Vì sao sự không tương thích thường được phát hiện muộn?
Nhóm phát triển thường ưu tiên tốc độ thiết lập và phản hồi trong giai đoạn nguyên mẫu.
Phát hiện chính về thời điểm đánh giá hạ tầng
Các yêu cầu về nơi triển khai, bảo mật mặc định, tính sẵn sàng và tuân thủ thường được xem xét muộn hơn. Khi đó, kiến trúc ứng dụng có thể đã phụ thuộc vào nền tảng ban đầu.
Các nền tảng dễ dùng hấp dẫn nhóm phát triển vì giảm công việc thiết lập và hỗ trợ ứng dụng AI tác tử. Sự thuận tiện đó có thể khiến đội ngũ chọn nền tảng trước khi đối chiếu với yêu cầu vận hành thật của doanh nghiệp.
Những câu hỏi quan trọng thường xuất hiện về sau. Nền tảng có cho phép lựa chọn nơi triển khai hay không? Nền tảng có bảo mật mặc định và duy trì tính sẵn sàng cao hay không? Với doanh nghiệp lớn, khả năng chạy trong đám mây được kiểm soát chặt hoặc tại chỗ có thể là điều kiện bắt buộc.
Theo Merrick, mức thời gian hoạt động 99,99% có thể chưa phải ưu tiên tức thời của một công ty nhỏ, nhưng lại không thể thương lượng trong nhiều doanh nghiệp quy mô lớn. Nếu môi trường thử nghiệm không phù hợp với yêu cầu vận hành, nhóm phát triển phải chuyển ứng dụng sang nền tảng khác.
Nguyên nhân sâu xa là nền tảng dành cho nguyên mẫu và nền tảng dành cho vận hành thường là hai sản phẩm khác nhau. Chúng có thể do các nhóm khác nhau xây dựng cho những nhóm khách hàng khác nhau. Vì vậy, chúng không nhất thiết là hai cấp độ của cùng một hệ thống.
Dữ liệu về khoảng cách từ thử nghiệm đến vận hành
Sự đứt gãy này có thể góp phần giải thích vì sao nhiều nguyên mẫu AI tạo sinh và AI tác tử không đi đến giai đoạn vận hành. Một số dự án khác chỉ tạo ra ít giá trị kinh doanh. Báo cáo của MIT NANDA cho biết 95% tổ chức nhận được “lợi nhuận bằng không” từ đầu tư vào AI tạo sinh. Nghiên cứu của IDC và Lenovo cho thấy chỉ bốn trong mỗi 33 bản chứng minh khái niệm AI đi vào vận hành.
Cơ sở dữ liệu dùng cho cả nguyên mẫu và vận hành cần có gì?
Một nền tảng dùng xuyên suốt hai giai đoạn cần kết hợp trải nghiệm phát triển nhanh với khả năng kiểm soát cấp doanh nghiệp. Các yêu cầu chính gồm triển khai linh hoạt, tính sẵn sàng cao và khả năng mở rộng. Nền tảng cũng cần hoạt động nhất quán giữa dịch vụ đám mây, đám mây riêng và hệ thống tại chỗ.
Sai lầm về hạ tầng dữ liệu không phải nguyên nhân duy nhất khiến dự án AI thất bại. Tuy nhiên, chọn cơ sở dữ liệu phù hợp từ đầu có thể loại bỏ một trở ngại lớn. Theo Merrick, nền tảng phù hợp cần giảm sự đánh đổi giữa tốc độ phát triển và yêu cầu của doanh nghiệp.
Ứng dụng cần hoạt động nhất quán khi chuyển từ dịch vụ đám mây được quản lý sang đám mây riêng hoặc hệ thống tại chỗ. Tính nhất quán này làm giảm lượng mã và cấu hình phải thay đổi trong quá trình chuyển môi trường.
“Điều mang lại sự yên tâm là mọi thứ vẫn như nhau. Nếu ứng dụng hoạt động theo một cách trên đám mây, nó sẽ hoạt động đúng như vậy trong đám mây của bạn hoặc tại chỗ.”
Đây cũng là điểm cần xem xét khi doanh nghiệp xây dựng lớp hạ tầng cho AI tác tử, bởi môi trường thử nghiệm thuận tiện không tự động bảo đảm khả năng quản trị trong vận hành.
pgEdge đề xuất lộ trình mở rộng như thế nào?
pgEdge giới thiệu Starfleet như một nền tảng Postgres nối giai đoạn nguyên mẫu với vận hành mà không yêu cầu đổi cơ sở dữ liệu.
Nội dung lộ trình triển khai
Những mô tả về tính năng, hiệu suất và vị thế cạnh tranh trong phần này là tuyên bố của pgEdge và Merrick. Nguồn không nêu kết quả kiểm chứng độc lập cho các tuyên bố đó.
Merrick mô tả Starfleet là nền tảng Postgres tiêu chuẩn 100%, kết hợp trải nghiệm phát triển và công cụ AI với bảo mật, tuân thủ, khả năng mở rộng, độ tin cậy và sự linh hoạt khi triển khai.
Theo Merrick, lập trình viên có thể khởi tạo cơ sở dữ liệu trong chưa đầy hai phút và bắt đầu bằng thời gian dùng thử miễn phí 14 ngày. Khi nhu cầu thay đổi, nhóm phát triển có thể tiếp tục sử dụng dịch vụ đám mây do pgEdge quản lý hoặc chuyển sang mô hình đám mây của doanh nghiệp.
Các lựa chọn triển khai khi mở rộng
Đối với triển khai tại chỗ, pgEdge cung cấp Enterprise Postgres dưới dạng tự lưu trữ. Merrick cho biết quá trình này chỉ thay đổi hạ tầng bên dưới. Nền tảng cơ sở dữ liệu không thay đổi và ứng dụng vẫn chạy trên cùng một Postgres.
Theo Merrick, pgEdge duy trì Postgres tiêu chuẩn 100% giữa các môi trường. Ông đối chiếu cách này với việc sử dụng phiên bản đã sửa đổi hoặc cơ sở dữ liệu chỉ tương thích với Postgres. Trong mô hình đám mây riêng và tại chỗ, Merrick cho biết doanh nghiệp có thể sử dụng Postgres đa chủ, đa vùng. Mục tiêu là đạt tính sẵn sàng cao và bảo trì không gây thời gian ngừng hoạt động.
Lộ trình do Merrick mô tả bắt đầu từ bản dùng thử miễn phí rồi chuyển sang thanh toán bằng thẻ. Sau đó, hệ thống có thể mở rộng tới các cụm Postgres phân tán toàn cầu, đa vùng và đa hoạt động. Nhận định rằng không nhà cung cấp nào khác có thể cung cấp lộ trình này cũng là tuyên bố của Merrick.
Làm thế nào để giữ tốc độ phát triển trong doanh nghiệp?
Công cụ phát triển cần giảm việc thiết lập thủ công mà không loại bỏ quyền kiểm soát dữ liệu và môi trường thực thi. pgEdge cho rằng các thành phần dành cho AI tác tử có thể hỗ trợ mục tiêu này trong khi ứng dụng vẫn sử dụng Postgres xuyên suốt quá trình triển khai.
Bộ công cụ AI tác tử của pgEdge gồm máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình và máy chủ giao diện lập trình ứng dụng cho tạo sinh tăng cường bằng truy xuất. Bộ công cụ còn có tiện ích Vectorizer. Các thành phần này kết nối tác tử lập trình với Postgres và hỗ trợ ứng dụng truy xuất dữ liệu trước khi tạo câu trả lời. Chúng cũng tự động tạo và duy trì biểu diễn vectơ.
Những công cụ này phục vụ cùng nhóm nhu cầu được đặt ra khi doanh nghiệp đánh giá cách tác tử lập trình AI hoạt động: giảm phần việc thủ công nhưng vẫn kiểm soát dữ liệu và môi trường thực thi.
Phân nhánh cơ sở dữ liệu theo cơ chế sao chép khi ghi là gì?
Phân nhánh theo cơ chế sao chép khi ghi tạo một bản sao lôgic của cơ sở dữ liệu. Hệ thống chỉ ghi thêm dữ liệu khi có thay đổi. Cách tiếp cận này cho phép nhóm phát triển tạo môi trường biệt lập để thử nghiệm hoặc gỡ lỗi. Họ không phải sao chép toàn bộ dữ liệu cho mỗi nhánh.
Lập trình viên thường cần làm việc với một bản sao dữ liệu vận hành để thử nghiệm song song hoặc điều tra lỗi. Sao chép toàn bộ cơ sở dữ liệu cho mỗi nhánh có thể mất thời gian và tiêu tốn nhiều dung lượng.
Theo mô tả của Merrick, cơ chế sao chép khi ghi còn giúp hạn chế việc để lộ dữ liệu nhạy cảm, tránh thời gian sao chép dài và giảm dung lượng lưu trữ.
Merrick cho biết phần lớn nhà cung cấp Postgres chưa triển khai khả năng này. Ông thừa nhận Neon đã phổ biến cách tiếp cận đó từ nhiều năm trước. Tuy nhiên, Merrick cho rằng Neon phải viết lại hoàn toàn bộ máy lưu trữ Postgres. Theo Merrick, nền tảng kết quả vì thế không còn là Postgres tiêu chuẩn 100%.
pgEdge tuyên bố có thể cung cấp phân nhánh sao chép khi ghi mà không thay đổi Postgres. Nguồn cũng lưu ý rằng Xata tiếp thị khả năng tương tự trên Postgres không bị sửa đổi. Vì vậy, tính năng này không chỉ xuất hiện ở một nhà cung cấp.
Doanh nghiệp nên quyết định điều gì từ ngày đầu?
Trước khi chốt cơ sở dữ liệu cho nguyên mẫu AI, nhóm kỹ thuật cần xác định nơi hệ thống sẽ chạy. Họ cũng cần xác định yêu cầu tuân thủ và mức độ sẵn sàng cần đạt. Những điều kiện này phải được đối chiếu với nền tảng trước khi ứng dụng phụ thuộc sâu vào các tính năng của nó.
Nếu hệ thống sau này phải chạy tại chỗ, trong đám mây riêng hoặc dưới các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt, các điều kiện đó cần được đưa vào quyết định ban đầu.
Mục tiêu không phải chọn nền tảng có nhiều tính năng nhất. Doanh nghiệp cần tránh xây dựng nguyên mẫu trên một môi trường không phù hợp với vận hành. Nếu không, họ có thể phải thay nền tảng, sửa ứng dụng và lặp lại thủ tục mua sắm ngay khi dự án chứng minh được giá trị.
Rà soát yêu cầu vận hành trước khi chọn cơ sở dữ liệu giúp doanh nghiệp giữ tốc độ thử nghiệm mà không tạo thêm chi phí chuyển đổi về sau.
