Vivir desde Las Vegas. AI continúa alimentando los discursos de los actores de TI. Oráculo No escapa de esta regla con motivo de su evento anual que tiene lugar en Las Vegas (del 9 al 12 de septiembre de 2024). Durante el primer día, Safra Catz, CEO de Oracle, dio el piso a los clientes sobre este tema para conocer su opinión. Bertrand Gavgani, BNP-Paribas CIO explicó que "los mayores desafíos en la IA hoy en día son la ampliación y tener los casos de uso correctos". Por su parte, el CIO de la CIA (Agencia Central de Inteligencia) La'naia Jones recuerda que "los datos son un elemento clave de AI. Para nosotros, es importante tener los datos más calificados para nuestras diversas misiones y la creación de aplicaciones". Por lo tanto, la decoración se planta para los anuncios del editor sobre IA y, en particular, para la atención de los desarrolladores y administradores de bases de datos.
Gendev, un facilitador para crear AP AI
En términos de desarrollo, el proveedor presenta a Gendev de que Juan Loiaza, vicepresidente a cargo de las bases de datos críticas, define como "una infraestructura de datos centrada en la IA para ayudar a los desarrolladores a crear sus aplicaciones". Se supone que los programadores enfrentan tres problemas, "las dependencias generalizadas en las aplicaciones dificultan su creación y su evolución, el gran volumen de código dificulta la comprensión, verificación y mantenimiento de la aplicación. Y finalmente, la robustez (confidencialidad, consistencia, etc.) requerida por las empresas requiere integrarlo en toda la aplicación".
Con Devgen, Oracle propone notablemente vincular bases de datos relacionales con formatos de datos JSON. (Crédito de la foto: JC)
Para remediar estos problemas, Oracle combina varias tecnologías, incluidas Base de datos 23ai presentada en mayo pasado. Esto incluye la investigación vectorial que conecta los datos estructurados contenidos en bases de datos relacionales a datos no estructurados (imagen, texto, etc.) en forma de vectores. Estos almacenan el contenido semántico de documentos, imágenes u otro en la base de datos relacional. En Gendev, se le agrega la funcionalidad de Vistas de Dualidad JSON que hace que el enlace entre las bases de datos relacionales y los formatos de datos JSON. Este punto es importante para Juan Loiaza, porque las bases de datos JSON no pueden soportar el intercambio de datos y tienden a duplicarlos. "Gendev separa el formato de acceso al formato de almacenamiento de datos para generar un formato estandarizado", explica.
La onda de calor se enriquece para el Genai
En la cartera de Oracle, la empresa también se pone Heatwave, una versión administrada de su base de datos y sus servicios analíticos que operan en OIC. Esta oferta incluye varios módulos que se actualizan para la IA generativa. Por lo tanto, Heatwave Genai presentado en junio pasado ahora incluye capacidades de procesamiento por mucha inferencia en LLM. Esta función tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a mejorar las respuestas de aplicaciones realizando varias consultas simultáneamente, en lugar de una a la vez. El apoyo de varios idiomas proporciona a Heatwave Genai la capacidad de llevar a cabo una investigación de similitud en documentos en 27 idiomas diferentes al desarrollar aplicaciones. El soporte de OCR se puede agregar para integrar contenido escaneado en capacitación de aplicaciones o soporte de JavaScript.
Heatwave Genai se expande gradualmente con características adicionales. (Crédito de la foto: JC)
HeatWave MySQL, el servicio administrado para OLTP y solicitudes analíticas, también se moviliza en el Genai. Oracle agrega un optimizador HyperGraph (estructura de datos generalizada en la que un borde puede conectar cualquier cantidad de vértices) para optimizar el rendimiento de consultas complejas. El proveedor también ofrece una integración de los conocimientos de OCO OPS para conocer y monitorear la declaración de salud de las bases de datos (problema de rendimiento, planificación de recursos. Finalmente, una función de ingestión de datos masiva acelera la carga de datos y reduce la movilización de recursos para sus análisis. Por su parte, Heatwave Automl (apareció en 2023) Dedicado a la capacitación de modelos de aprendizaje automático, aloja modelos de mayor tamaño y tiene una capacidad de detección de deriva en las respuestas del modelo. Finalmente, Heatwave Lakehouse (presentado en 2022) ahora es capaz de escribir los resultados en el almacenamiento de objetos y la difusión de cambios incrementalmente en las tablas sin la necesidad de recargarlos. Por otro lado, no se ha dicho nada sobre la gestión de las tablas de Apache Iceberg, sin embargo, adoptadas por la mayoría de los competidores, como Snowflake o Databricks.
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