Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
يضمن التخزين المتسامح مع الأخطاء استمرار تشغيل قواعد بيانات المتجهات حتى في حالة فشل أجزاء من النظام. تعمل قواعد البيانات هذه على تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الهامة مثل محركات التوصية واكتشاف الاحتيال، حيث يمكن أن يؤدي التعطل أو فقدان البيانات إلى عواقب وخيمة. من خلال استخدام تقنيات مثل النسخ المتماثل وبروتوكولات الإجماع وتجاوز الفشل التلقائي، يعمل التخزين المتسامح مع الأخطاء على حماية البيانات وتقليل الانقطاعات ودعم عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي المتطلبة.
الوجبات السريعة الرئيسية:
مع توقع نمو سوق قواعد بيانات المتجهات من 1.98 مليار دولار في عام 2023 إلى 2.46 مليار دولار في عام 2024، يعد التخزين الذي يتحمل الأخطاء أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع الاعتماد المتزايد على تقنيات الذكاء الاصطناعي.
يلعب التسامح مع الأخطاء دورًا رئيسيًا في الحفاظ على تشغيل قواعد بيانات المتجهات بسلاسة، حتى عندما يحدث خطأ ما. يتعلق الأمر كله بضمان استمرار النظام في العمل بسلاسة، حتى في حالة فشل أجزاء منه. على عكس قواعد البيانات التقليدية التي تخزن البيانات في صفوف وأعمدة، تستخدم قواعد البيانات المتجهة عمليات التضمين لتمثيل البيانات واسترداد النتائج بناءً على التشابه. غالبًا ما تكون قواعد البيانات هذه بالغة الأهمية المهام القائمة على الذكاء الاصطناعي مثل أنظمة التوصية أو كشف الاحتيال. أي عقبة في أدائها يمكن أن تؤدي إلى مشاكل كبيرة.
لمنع مثل هذه الاضطرابات، تستخدم قواعد بيانات المتجهات المتسامحة مع الأخطاء مكونات النسخ الاحتياطي التي تعمل تلقائيًا عند فشل شيء ما. من خلال الحفاظ على نسخ مكررة من المكونات الرئيسية، فإنها تضمن استمرار العمليات دون أي عوائق. هذا التصميم الاستباقي هو أساس الأنظمة المتسامحة مع الأخطاء.
تم بناء قواعد بيانات المتجهات المتسامحة مع الأخطاء على أربعة مبادئ رئيسية: التكرار وعزل الأخطاء واكتشاف الأخطاء والإصلاح عبر الإنترنت. تعمل هذه المبادئ معًا لإنشاء نظام يمكنه التعامل مع حالات الفشل بفعالية.
تتضمن الاستراتيجيات الشائعة لتحقيق التسامح مع الأخطاء استخدام أنظمة أجهزة متعددة وتشغيل العديد من مثيلات البرامج والحصول على مصادر طاقة احتياطية. تساعد تقنيات مثل موازنة التحميل وحلول تجاوز الفشل أيضًا في الحفاظ على التوفر من خلال التعافي السريع من الاضطرابات.
في حين أن التسامح مع الأخطاء أمر ضروري، إلا أنه يختلف عن التوافر العالي أو المتانة. يخدم كل مفهوم غرضًا مختلفًا، وفهم هذه الاختلافات أمر بالغ الأهمية عند اختيار أفضل نهج لقاعدة بيانات المتجهات الخاصة بك.
يعتمد اختيار النهج الصحيح على احتياجاتك الخاصة. تلعب عوامل مثل وقت التوقف المقبول والمخاطر المحتملة وقيود الميزانية دورًا. في العديد من الحالات، يعمل النهج المختلط بشكل أفضل - حيث يجمع بين التوافر العالي للعمليات العامة والتسامح مع الأعطال للمكونات الحيوية.
التخزين الذي يتحمل الأخطاء هو العمود الفقري للموثوقية في قواعد بيانات المتجهات، مما يضمن بقاء بياناتك آمنة ويمكن الوصول إليها حتى عند حدوث أعطال. تستخدم هذه الأنظمة استراتيجيات متقدمة للحفاظ على سلاسة العمليات وعدم انقطاعها.
في صميم التسامح مع الخطأ هو النسخ المتماثل للبيانات، والذي يتضمن تخزين نسخ متعددة من بيانات المتجهات الخاصة بك عبر العقد أو المناطق المختلفة. يضمن هذا الإعداد أنه في حالة مواجهة إحدى العقدة لمشكلات - مثل انقطاع التيار الكهربائي أو فشل الشبكة أو الخطأ البشري - يمكن لقاعدة البيانات إعادة توجيه العمليات بسلاسة إلى نسخة أخرى دون تخطي أي لحظة.
عندما تصبح العقدة غير متصلة بالإنترنت، يقوم النظام بسرعة بإعادة توجيه الاستعلامات إلى نسخة متماثلة سليمة. هذه العملية سريعة جدًا لدرجة أن معظم المستخدمين لن يلاحظوا أي اضطراب. الجمع بين النسخ المتماثل مع اقتسام، الذي يقسم البيانات عبر عقد متعددة، يعزز أداء النظام وموثوقيته.
«يركز التوفر العالي على تقليل وقت التوقف عن العمل من خلال الاسترداد السريع لمكونات النظام بعد الفشل، مما يضمن إمكانية الوصول إلى الخدمات في معظم الأوقات بأقل قدر من التعطيل.» - فيندي فنغ، كاتب التسويق الفني في Zilliz
يأتي مثال العالم الحقيقي من يونيو 2025، حيث قام سارثاك أغاروال بتفصيل يغشقاعدة بيانات متجهة تستند إلى نسخ كل كتابة ناجحة إلى جميع العقد التابعة. وقد ضمن ذلك الاتساق النهائي عبر النظام، بينما منعت آليات تجاوز الفشل فقدان الاستعلام. تم نسخ الإعداد احتياطيًا أيضًا يغش الفهارس والبيانات الوصفية بعد كل عملية كتابة، مما يتيح الاسترداد الكامل حتى أثناء حالات الفشل الرئيسية.
من أجل النسخ الفعال، من الضروري توزيع النسخ المتماثلة عبر مناطق الإتاحة المتعددة. أدوات مثل كوبيرنيتيس يمكن أن تساعد في مراقبة صحة خدماتك أو إعادة تشغيل العقد المعيبة أو استبدالها حسب الحاجة. بالإضافة إلى ذلك، باستخدام كوبيرنيتيس«تضمن الأحجام الثابتة (PV) ومطالبات الحجم الثابت (PVC) بقاء البيانات متينة ويمكن الوصول إليها.
لكن النسخ المتماثل وحده لا يكفي. وللحفاظ على الاتساق في جميع هذه النسخ المتماثلة، تدخل بروتوكولات الإجماع حيز التنفيذ.
يضمن النسخ المتماثل توفر البيانات، ولكن بروتوكولات الإجماع تأكد من موافقة جميع العقد في النظام على نفس حالة البيانات. تعد هذه البروتوكولات حيوية لقواعد بيانات المتجهات الموزعة، مما يمكّن العقد المتعددة من العمل بشكل متماسك. فهي ببساطة تضمن موافقة كل عقدة على قيمة واحدة أو سلسلة من القيم، حتى عندما تبدأ بعض العقد ببيانات مختلفة أو تواجه حالات فشل.
الهدف الأساسي من خوارزميات الإجماع هو التوصل إلى اتفاق بين العقد أثناء التعامل مع تحديات مثل فشل العقدة وتأخيرات الاتصال وأقسام الشبكة. هناك جانبان مهمان لهذه البروتوكولات هما:
تعتمد معظم خوارزميات الإجماع على نصاب، أو غالبية العقد، للاتفاق على القيمة قبل الانتهاء منها. وبدون اكتمال النصاب القانوني، يتوقف التقدم، مما يضمن عدم وجود قرارات نصف جاهزة تعرض النظام للخطر.
هناك بروتوكولان للتوافق يستخدمان على نطاق واسع هما باكسوس و طوف. تؤكد Paxos على السلامة، وتضمن اتخاذ القرارات باستمرار، حتى لو تباطأ التقدم. من ناحية أخرى، يعطي Raft الأولوية للحياة، بهدف الحفاظ على تقدم النظام، حتى لو أدى مؤقتًا إلى حدوث تناقضات طفيفة. غالبًا ما يستخدم كلا البروتوكولين عملية من مرحلتين - الإعداد والقبول - لتجنب التعارضات والحفاظ على الاتساق.
لاستكمال بروتوكولات النسخ المتماثل والإجماع، تجاوز الفشل و آليات الشفاء الذاتي ضمان الخدمة دون انقطاع أثناء حالات الفشل. تعمل هذه الأنظمة معًا لاكتشاف المشكلات وحلها تلقائيًا وتقليل وقت التعطل إلى الحد الأدنى. يتضمن تجاوز الفشل التبديل إلى نظام النسخ الاحتياطي عند فشل النظام الأساسي، بينما تقوم أنظمة الإصلاح الذاتي بتحديد المشكلات وإصلاحها بشكل استباقي.
«يصف برنامج الشفاء الذاتي المكونات المرنة والمتسامحة مع الأخطاء التي تسمح للنظام بأن يكون أكثر استقلالية.» - داني لوجسدون
تشمل الميزات الرئيسية لهذه الأنظمة ما يلي: التكرار وموازنة التحميل والمراقبة الآلية. عند اكتشاف الفشل، تقوم أدوات المراقبة بتشغيل عملية تجاوز الفشل، وإعادة توجيه العمليات إلى العقد السليمة. في الوقت نفسه، تعمل آليات الشفاء الذاتي على إصلاح المكونات المعيبة أو استبدالها.
مزودي السحابة مثل الخدمات اللاسلكية المتقدمة، ميكروسوفت أزور، و منصة جوجل كلاود اعرض هذه الاستراتيجيات في العمل. على سبيل المثال، تقوم أنظمة تجاوز الأعطال الخاصة بهم بإعادة توجيه حركة المرور إلى خوادم بديلة أو مراكز بيانات أثناء أعطال الأجهزة أو الشبكات، مما يضمن استمرار توفر الخدمة.
«التسامح مع الأعطال يعني قدرة النظام أو الشبكة على مواصلة العمل على الرغم من فشل مكون واحد أو أكثر، مما يضمن التوافر والموثوقية العالية.» - US Cloud
يعد التكرار أمرًا أساسيًا لبناء أنظمة قوية للشفاء الذاتي. تسمح مكونات النسخ الاحتياطي بالتبديل السلس أثناء حالات الفشل، بينما تكتشف أدوات المراقبة المشكلات وتستجيب لها في الوقت الفعلي. يضمن اختبار هذه الآليات بانتظام من خلال سيناريوهات الفشل المحاكاة أن نظامك مستعد لما هو غير متوقع.
تشمل استراتيجيات الإصلاح الذاتي الحديثة اكتشاف الأخطاء وتصحيحها، والتكرار مع تجاوز الفشل، والنقل بالحاويات من أجل الاسترداد المبسط، والتحليل التنبئي المدعوم بالتعلم الآلي. تعمل هذه الأساليب معًا على إنشاء أنظمة يمكنها التعامل مع حالات الفشل بأقل قدر من التدخل البشري، مما يجعلها أكثر مرونة وموثوقية.
يلعب التخزين المتسامح مع الأخطاء دورًا مهمًا في تعزيز قواعد بيانات المتجهات، مما يضمن تشغيلها بسلاسة وموثوقية، حتى في ظل الظروف الصعبة. تعد هذه الموثوقية أمرًا حيويًا بشكل خاص للتطبيقات حيث يكون الأداء غير المنقطع غير قابل للتفاوض. بالإضافة إلى مجرد العمل كنسخة احتياطية، فإن التخزين الذي يتحمل الأخطاء يخلق بيئة يمكن للشركات من خلالها تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي بثقة في أفضل حالاتها، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة والقدرة التنافسية.
تتمثل إحدى المزايا البارزة لوحدات التخزين التي تتحمل الأخطاء في قدرتها على التسليم وقت تشغيل مستمر، وهو ما سيغير قواعد اللعبة بالنسبة للشركات. على عكس الأنظمة التقليدية التي تهدف إلى الاسترداد السريع بعد الفشل، تعمل وحدات التخزين التي تتحمل الأخطاء على التخلص من وقت التوقف تمامًا عن طريق الحفاظ على تشغيل العمليات بسلاسة، حتى في حالة فشل المكونات.
«تم تصميم القدرة على تحمل الأعطال لتحقيق عدم التعطل وفقدان البيانات باستخدام بنية تحتية مخصصة تعكس النظام الأساسي، مما يسمح له بالعمل بسلاسة حتى عند تعطل المكونات.»
— زيليز ليرن
إن تحقيق وقت تشغيل «خمس تسعات» - أي ما يعادل 5.26 دقيقة فقط من وقت التعطل سنويًا - يضمن عمليات تشغيل غير منقطعة للتطبيقات الهامة. أصبح هذا ممكنًا من خلال الأجهزة الزائدة التي تزيل نقاط الفشل الفردية وتعيد توزيع أعباء العمل تلقائيًا عند ظهور المشكلات. في الإعدادات المجمعة، تتولى الخوادم السليمة زمام الأمور بسلاسة، مما يضمن عدم انقطاع الخدمة.
يعد هذا المستوى من وقت التشغيل أمرًا حيويًا لتطبيقات مثل محركات التوصية في الوقت الفعلي أو أنظمة اكتشاف الاحتيال أو التنقل الذاتي، حيث يمكن أن تؤدي الانقطاعات القصيرة إلى خسائر كبيرة. ضع في اعتبارك الفرق: مع توفر 99% («تسعتان»)، تواجه الشركات 3.65 يومًا من التعطل سنويًا - وهو أمر بعيد كل البعد عن التوافر شبه المستمر الذي توفره الأنظمة التي تتحمل الأخطاء.
يتجاوز التخزين المتسامح مع الأخطاء مجرد الاحتفاظ بالأنظمة عبر الإنترنت - فهو يضمن أيضًا حماية البيانات واستردادها تحت أي ظرف من الظروف. ومن خلال تكرار البيانات عبر أنظمة أو مناطق متعددة، تحمي هذه الحلول من فقدان البيانات، حتى أثناء الاضطرابات الرئيسية.
ميزة بارزة هنا محو الترميز، وهي طريقة تعمل على تحسين مساحة التخزين مع الحفاظ على حماية قوية للبيانات. بدلاً من تكرار مجموعات البيانات بأكملها، يؤدي تشفير المحو إلى تقسيم البيانات إلى أجزاء وإضافة التكرار، مما يتيح الاسترداد الكامل حتى في حالة فقدان أجزاء من البيانات. هذا النهج يمكن أن يوفر ما يصل إلى مساحة تخزين أكبر بنسبة 50% مقارنة بطرق النسخ التقليدية.
فائدة رئيسية أخرى هي تجاوز الفشل الآلي، الذي يكتشف المشكلات ويبدأ التعافي دون الحاجة إلى تدخل بشري. هذا مهم بشكل خاص أثناء الكوارث واسعة النطاق عندما تكون فرق تكنولوجيا المعلومات مرهقة. يتحول النظام على الفور إلى مكونات النسخ الاحتياطي، مع الحفاظ على الخدمات المتاحة أثناء تشغيل عمليات الاسترداد في الخلفية.
يضيف توزيع البيانات عبر مناطق جغرافية متعددة طبقة أخرى من المرونة. تحمي عمليات النشر متعددة المناطق من الاضطرابات المحلية - مثل الكوارث الطبيعية أو انقطاع التيار الكهربائي - التي قد تؤدي بخلاف ذلك إلى تعطيل مراكز البيانات بأكملها. هذا يضمن استمرار عمل الشركات بغض النظر عن التحديات التي تنشأ.
تجلب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تحديات فريدة لقواعد بيانات المتجهات، مما يجعل التخزين الذي يتحمل الأخطاء أمرًا لا غنى عنه. تحتاج هذه الأنظمة الوصول إلى البيانات دون انقطاع للحفاظ على دقة وموثوقية الرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، حتى أثناء أعطال الأجهزة أو تعطل النظام.
تعد قواعد بيانات Vector العمود الفقري لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الهامة مثل محركات التوصية ونماذج رؤية الكمبيوتر وأدوات معالجة اللغة الطبيعية. يمكن أن يؤدي أي توقف عن العمل إلى تعطيل التدريب النموذجي أو الاستدلال، مما يؤدي إلى تدهور الأداء والنتائج غير الموثوق بها.
«بفضل البنية الموزعة لـ MinIO وقدرات نسخ البيانات، يمكن أن تعمل تدفقات عمل AI/ML بسلاسة وتستمر في تقديم رؤى وتنبؤات دقيقة، مما يعزز الموثوقية الشاملة للتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.»
— مينيو
يضمن التخزين المتسامح مع الأخطاء حصول نماذج التعلم الآلي على وصول مستمر إلى بيانات التدريب، مما يمنع حدوث مشكلات مثل انحراف النموذج أو الانقطاعات في الخدمة. تعد هذه الموثوقية ضرورية لدعم دورات التدريب والاستدلال المستمرة التي تتطلبها أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يجعل التخزين المتسامح مع الأخطاء حجر الزاوية للحفاظ على أداء وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
يتطلب بناء تخزين متسامح مع الأخطاء لقواعد بيانات المتجهات تخطيطًا مدروسًا وتنفيذًا عبر مناطق مختلفة. لإنشاء أنظمة يمكنها التعامل مع متطلبات العالم الحقيقي، يجب على المؤسسات التركيز على جوانب مثل التوزيع الجغرافي وتحسين الأداء وتلبية المعايير التنظيمية.
يعد نشر قواعد بيانات المتجهات عبر مناطق متعددة أمرًا أساسيًا لضمان المرونة والوصول المنخفض في جميع أنحاء العالم. يضمن هذا الأسلوب أنه حتى في حالة فشل منطقة أو مركز بيانات بأكمله، تظل قاعدة البيانات الخاصة بك تعمل.
تساعد مشاركة البيانات جغرافيًا على إبقائها قريبة من المستخدمين، مما يقلل من وقت الاستجابة. على سبيل المثال، يعد الحفاظ على أوقات الاستجابة أقل من 100 مللي ثانية أمرًا بالغ الأهمية لتقديم تجربة مستخدم سلسة.
«إن نشر قاعدة بيانات نشطة ذات إمكانات متعددة المناطق يمكن تطبيقها حتى مستوى الجدول والصفوف في بياناتك سيسمح لك ليس فقط بالبقاء على قيد الحياة في حالة فشل المنطقة دون توقف، بل سيضمن أيضًا الوصول المتسق والمنخفض إلى البيانات بغض النظر عن مكان عملك.»
— جيم ووكر، نائب رئيس تسويق المنتجات، مختبرات الصراصير
على عكس أنظمة النسخ الاحتياطي التقليدية حيث تكون المناطق الثانوية خاملة، تسمح التكوينات النشطة لكل منطقة بالعمل بشكل مستقل أثناء التدخل أثناء الانقطاعات. يضمن هذا الإعداد الخدمة غير المنقطعة وتوافر الكتابة في جميع المواقع، مما يقلل من اضطرابات المستخدم.
خذ منصة التجارة الإلكترونية كمثال. قد تنشر مجموعات قواعد بيانات النواقل في ثلاث مناطق، مزودة بفحوصات صحية آلية. تقوم هذه الأنظمة بمراقبة الأداء بشكل مستمر وإعادة توجيه الاستعلامات إذا تجاوز وقت استجابة إحدى المناطق حدًا محددًا مسبقًا. يعمل النسخ المتماثل غير المتزامن على مزامنة البيانات الوصفية الهامة عبر المناطق، بينما يعمل التوجيه المستند إلى DNS أو Anycast على تحسين أداء الشبكة.
تمتد الفوائد إلى ما وراء الموثوقية. من المرجح أن تقدم الشركات التي تستخدم عمليات نشر متعددة المناطق تجربة مستخدم إيجابية بنسبة 92٪ مقارنة بـ 44٪ فقط من الشركات التي تعتمد على إعدادات منطقة واحدة. لا تعمل هذه الاستراتيجيات على تعزيز المرونة فحسب، بل تعمل أيضًا على تحسين توزيع حركة المرور، وهو موضوع تم استكشافه بمزيد من التفصيل في القسم التالي حول موازنة الأحمال.
تعمل موازنة التحميل على أكثر من مجرد منع فشل النظام - فهي تعزز الأداء من خلال توزيع حركة المرور بكفاءة عبر نسخ متماثلة متعددة من قاعدة بيانات المتجهات الخاصة بك. هذا يتجنب الاختناقات ويضمن عدم وجود نقطة فشل واحدة يمكن أن تعطل العمليات.
يلعب اختيار خوارزمية موازنة التحميل دورًا رئيسيًا في الأداء. بالنسبة للعمليات عديمة الجنسية، تقوم خوارزميات round-robin بتوزيع الطلبات بالتساوي عبر النسخ المتماثلة. بالنسبة للمهام ذات الحالة، تضمن الخوارزميات مثل طريقة «المصدر» الخاصة بـ HAProxy توجيه العملاء باستمرار إلى نفس الخادم. تعمل الحلول المُدارة مثل AWS ALB على دمج التوافر العالي مع التحجيم التلقائي، وتستهدف استخدام وحدة المعالجة المركزية بنسبة 85٪ تقريبًا على فترات زمنية مدتها خمس دقائق.
للحفاظ على الدقة، يجب أن تظل جميع النسخ المتماثلة متزامنة. تضمن أساليب مثل التقاط اللقطات أو النسخ المتماثل المستند إلى السجل حصول المستخدمين على نتائج متسقة، بغض النظر عن النسخة المتماثلة التي تعالج استعلامهم. أدوات مثل بروميثيوس يمكن مراقبة أداء النسخ المتماثلة وضبط توزيع حركة المرور ديناميكيًا حسب الحاجة.
بينما تعمل موازنة التحميل على تحسين الأداء، فإن الامتثال للوائح حماية البيانات أمر بالغ الأهمية بنفس القدر لنظام متسامح مع الأخطاء.
يجب أن تتوافق أنظمة التخزين المتسامحة مع قوانين حماية البيانات لتجنب العقوبات الشديدة. على سبيل المثال، يمكن أن تؤدي انتهاكات اللائحة العامة لحماية البيانات إلى غرامات تصل إلى 4٪ من الإيرادات السنوية للشركة.
غالبًا ما تحدد قواعد إقامة البيانات مكان تخزين قواعد بيانات المتجهات للمعلومات وتكرارها. يجب أن تتوافق الإعدادات متعددة المناطق مع اللوائح مثل GDPR و CCPA و HIPAA، مما يضمن بقاء البيانات الحساسة ضمن الولايات القضائية المعتمدة مع الحفاظ على المرونة من خلال النسخ المحلي.
التشفير هو حجر الزاوية في الامتثال. يجب تشفير البيانات أثناء الراحة وأثناء النقل، مع إدارة قوية للمفاتيح عبر جميع المثيلات المنسوخة. يؤدي تنفيذ حلول منع فقدان البيانات (DLP) إلى زيادة حماية البيانات من خلال مراقبة مشاركتها ونقلها واستخدامها عبر النظام.
تتطلب اللوائح مثل «الحق في النسيان» في اللائحة العامة لحماية البيانات معالجة دقيقة لحذف البيانات. يجب أن تتالي عمليات الحذف عبر جميع النسخ المتماثلة وأنظمة النسخ الاحتياطي لتلبية معايير الامتثال. تعد عمليات التدقيق المنتظمة وتقييمات المخاطر ضرورية لتقييم عوامل مثل أنماط النسخ وتدفقات البيانات عبر الحدود وضوابط الوصول. يمكن لبرنامج إدارة الامتثال أتمتة هذه المهام، مما يوفر رؤية في الوقت الفعلي لحالة الامتثال الخاصة بك.
تعتمد منصات سير العمل بالذكاء الاصطناعي، مثل prompts.ai، بشكل كبير على التخزين الذي يتحمل الأخطاء لضمان عمليات سلسة وغير متقطعة. هذه الأنظمة هي العمود الفقري للتعامل مع النماذج المعقدة وإدارة معالجة البيانات وتمكين التعاون في الوقت الفعلي. من خلال دمج وحدات التخزين المتسامحة مع الأخطاء، يمكن للمنصات دعم سير العمل المؤتمت، والمعاملات المالية الآمنة، والتعاون السلس، كل ذلك مع الحفاظ على الموثوقية. هذا مهم بشكل خاص عند التعامل مع البيانات الحساسة أو تنسيق نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة في وقت واحد.
تواجه منصات سير العمل الحديثة للذكاء الاصطناعي التحدي المتمثل في إدارة كميات هائلة من البيانات مع تلبية احتياجات الفرق المنتشرة في جميع أنحاء العالم. تلعب وحدات التخزين المتسامحة مع الأخطاء دورًا رئيسيًا في ضمان إعداد التقارير دون انقطاع، والتعاون في الوقت الفعلي، وسير العمل متعدد الوسائط، حتى في حالة فشل المكونات الفردية.
تعد سلامة البيانات أمرًا بالغ الأهمية، خاصة أثناء العمليات الآلية، حيث تحتوي العديد من سجلات البيانات الجديدة غالبًا على أخطاء فادحة. يضمن التخزين الموثوق به أن هذه الأخطاء لا تعرض النظام للخطر.
«إن قدرة الشركة على اتخاذ أفضل القرارات تمليها جزئيًا خط أنابيب البيانات الخاص بها. كلما تم إعداد خطوط أنابيب البيانات بشكل أكثر دقة وفي الوقت المناسب، فإن ذلك يسمح للمؤسسة باتخاذ القرارات الصحيحة بسرعة ودقة أكبر.» - بنجامين كينادي، مهندس الحلول السحابية في Striim
تزدهر المنصات مثل prompts.ai على التخزين المتسامح مع الأخطاء من خلال الحفاظ على الوصول المتسق إلى قواعد بيانات المتجهات لتطبيقات Retrieval-Augmented Generation (RAG) ودعم أدوات المزامنة في الوقت الفعلي. تستخدم هذه الأنظمة التكرار على مستويات متعددة، بما في ذلك مكونات الأجهزة مثل مصادر الطاقة وأجهزة التخزين، بالإضافة إلى نسخ البيانات في الوقت الفعلي. وهذا يضمن بقاء عمليات سير العمل التعاونية نشطة دون انقطاع.
من المتوقع أن تؤدي الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الإنتاجية بنسبة تصل إلى 40٪ بحلول عام 2030. ومع ذلك، لا يمكن تحقيق هذه الإمكانات إلا إذا كانت البنية التحتية للتخزين قوية بما يكفي لدعم العمليات المستمرة. الشركات التي تستفيد من التخزين المتسامح مع الأخطاء في عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي لديها هي أكثر عرضة بنسبة 23 مرة لجذب العملاء و19 مرة أكثر عرضة لتحقيق أرباح أعلى. يشكل هذا الاتساق التشغيلي أيضًا العمود الفقري للوظائف الهامة مثل الترميز الآمن ومعالجة الدفع.
بالإضافة إلى تعزيز التعاون، يعد التخزين المتسامح مع الأخطاء أمرًا ضروريًا للعمليات المالية داخل منصات الذكاء الاصطناعي. تعتمد نماذج الدفع أولاً بأول، التي تعتمد على التتبع الدقيق لاستخدام الموارد، على أنظمة التسامح مع الأخطاء لضمان دقة الترميز ومعالجة الدفع. مع معالجة ملايين الرموز المميزة يوميًا، حتى الفشل الطفيف في التخزين قد يؤدي إلى أخطاء في الفواتير أو انقطاع الخدمة.
الثقة في التجارة أبلغت عن انخفاض بنسبة 40٪ في حوادث الاحتيال في الدفع بعد اعتماد حلول الترميز. وبالمثل، شهدت الشركات التي تنفذ هذه الحلول انخفاضًا بنسبة 30٪ في تكاليف الامتثال. وعند اقترانها بوحدات تخزين تتحمل الأخطاء، يمكن لهذه الأنظمة أن تحقق توافرًا ملحوظًا بنسبة 99.99999% (7 تسعات)، مما يعني فقط 3.15 ثانية من وقت التعطل سنويًا.
«تسمح عملية الترميز للشركات بتأمين المعلومات الحساسة مع الحفاظ على فائدتها، وبالتالي تحقيق التوازن بين الربحية والامتثال». - تيريزا تونغ، كبيرة التقنيين في Accenture
يعمل الترميز بدون قبو، الذي يولد الرموز بطريقة حسابية، على تقليل وقت الاستجابة وإزالة نقاط الفشل الفردية. يتماشى هذا النهج تمامًا مع الطبيعة الموزعة لمنصات الذكاء الاصطناعي الحديثة. بالنسبة للمنصات التي تربط نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بشكل متداخل، يصبح الترميز الموثوق به أكثر أهمية. يجب تتبع كل تفاعل بين النماذج بدقة وإعداد الفواتير، مما يتطلب أنظمة تخزين قادرة على التعامل مع المعاملات عالية التردد دون فقدان البيانات.
يلعب التخزين المتسامح مع الأخطاء أيضًا دورًا حيويًا في الدمج الآمن لنماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي المتنوعة. ينطوي توصيل نماذج اللغات الكبيرة وإدارة عمليات سير العمل متعددة الوسائط على تعقيد كبير، وقد يؤدي أي فشل في التخزين إلى تعطيل النظام بأكمله. يضمن التخزين القوي أن تظل عمليات الدمج هذه مستقرة وعملية، حتى أثناء حالات الفشل غير المتوقعة.
يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي زيادة تعزيز التسامح مع الأخطاء من خلال مراقبة الأنظمة وتشخيص المشكلات والاستجابة في الوقت الفعلي. يعتمد هؤلاء الوكلاء على التحليلات التنبؤية وعمليات الاسترداد الآلية والتعلم التكيفي للحفاظ على تشغيل الخدمات بسلاسة. ومع ذلك، فإن فعالية هذه التدابير تعتمد كليًا على قوة البنية التحتية للتخزين الأساسية.
يعد تحقيق دقة تزيد عن 90٪ والحفاظ عليها في مهام معالجة اللغة الطبيعية القائمة على الذكاء الاصطناعي (NLP) تحديًا كبيرًا. يدعم التخزين المتسامح مع الأخطاء النسخ المتزامن للبيانات، مما يضمن وصول نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل ثابت إلى بيانات التدريب وملفات التكوين والموارد الهامة الأخرى. تسمح هذه الموثوقية للفرق بالتركيز على تحسين النماذج بدلاً من القلق بشأن أعطال البنية التحتية.
إعداد البيانات، الذي يمثل 60-80٪ من الجهد المبذول في مشاريع الذكاء الاصطناعي، يستفيد أيضًا من التخزين الموثوق. تتطلب الأنظمة الأساسية التي تتعامل مع البيانات المشفرة وتكامل قواعد البيانات المتجهة أنظمة متسامحة مع الأخطاء للحفاظ على الأمان ودعم عمليات سير العمل المعقدة بفعالية.
ومع استثمار 75% من الشركات في تحليلات الذكاء الاصطناعي والإبلاغ عن نمو الإيرادات بنسبة 80%، فإن الطلب على البنية التحتية الموثوقة واضح. لا تضمن وحدات التخزين التي تتحمل الأخطاء عمليات التشغيل غير المنقطعة فحسب، بل تعمل أيضًا على تقوية الأنظمة الأساسية التي تعزز الأداء المستدام للذكاء الاصطناعي. هذه الموثوقية هي الأساس لتطوير سير عمل الذكاء الاصطناعي وتلبية الاحتياجات المتزايدة للشركات في جميع أنحاء العالم.
يلعب التخزين المتسامح مع الأخطاء دورًا مهمًا في ضمان موثوقية قواعد بيانات المتجهات، لا سيما لتشغيل التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتي تحتاج إلى الاستمرار في العمل حتى في حالة فشل المكونات. يعتمد هذا على المناقشات السابقة حول بروتوكولات النسخ المتماثل والتوافق، مما يعزز أهمية الموثوقية في هذه الأنظمة.
ضع في اعتبارك ما يلي: في مجموعة مكونة من 1,000 خادم، من الشائع حدوث فشل واحد يوميًا، مما يؤدي إلى أكثر من 1,000 فشل خلال العام الأول. قد يستغرق التعافي من مثل هذه الإخفاقات ما يصل إلى يومين. توضح هذه الأرقام لماذا لا غنى عن التخزين الذي يتحمل الأخطاء للحفاظ على استمرارية الأعمال وتقليل الاضطرابات.
تزداد المخاطر عندما ننظر إلى تطبيقات العالم الحقيقي في صناعات مثل التجارة الإلكترونية والرعاية الصحية والتمويل. مع توقع نمو سوق قواعد بيانات المتجهات من 1.98 مليار دولار في عام 2023 إلى 2.46 مليار دولار في عام 2024 بمعدل نمو سنوي قدره 24.3٪، يمكن أن تكون تكلفة فشل النظام - سواء من حيث الإنتاجية المفقودة أو الإيرادات - هائلة. توفر وحدات التخزين التي تتحمل الأخطاء الاستقرار الذي تعتمد عليه تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة لتعمل بسلاسة.
«يعد ضمان التوفر العالي أمرًا بالغ الأهمية لتشغيل قواعد بيانات المتجهات، خاصة في التطبيقات حيث يُترجم وقت التوقف مباشرة إلى فقدان الإنتاجية والإيرادات.»
- فيندي فنغ، كاتب التسويق الفني في Zilliz
توفر وحدات التخزين التي تتحمل الأخطاء العديد من المزايا الرئيسية: فهي تمنع فقدان البيانات، وتوفر أداءً ثابتًا حتى في ظل أعباء العمل المتقلبة، وتتوسع بشكل فعال لتلبية الطلبات المتزايدة.
بالنظر إلى المستقبل، يجب على المؤسسات التي تنشر قواعد بيانات متجهية للذكاء الاصطناعي للمؤسسات أن تجعل التسامح مع الأخطاء أولوية قصوى. يتحول المشهد التكنولوجي نحو قواعد البيانات الهجينة التي تدمج الأنظمة العلائقية التقليدية مع إمكانات المتجهات، بالإضافة إلى البنيات التي لا تحتوي على خادم والتي تفصل بين التخزين والحساب من أجل كفاءة التكلفة. من خلال بناء أساس قوي للتخزين الذي يتحمل الأخطاء، لا يمكن للشركات ضمان الموثوقية الفورية فحسب، بل أيضًا الاستعداد للاستفادة الكاملة من هذه الابتكارات الناشئة.
يلعب التخزين المتسامح مع الأخطاء دورًا رئيسيًا في تعزيز موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي. إنه يضمن استمرار تشغيل هذه الأنظمة بسلاسة، حتى في مواجهة أعطال الأجهزة أو الاضطرابات غير المتوقعة. من خلال الاستفادة من أساليب مثل النسخ المتماثل للبيانات، اقتسام، و التكرار، يعمل التخزين المتسامح مع الأخطاء على حماية توفر البيانات وسلامتها على حد سواء - وهما عنصران أساسيان للحفاظ على العمليات دون انقطاع.
هذا النوع من المرونة مهم بشكل خاص للتطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل محركات التوصية وأنظمة الكشف عن الاحتيال. تعتمد هذه الأدوات على معالجة البيانات في الوقت الفعلي والأداء المتسق لتحقيق النتائج. تساعد وحدات التخزين التي تتحمل الأخطاء على تقليل وقت التعطل والحفاظ على استقرار النظام وتوفير نتائج دقيقة في الوقت المناسب في السيناريوهات الحرجة سريعة الوتيرة.
يضمن التسامح مع الأعطال استمرار قاعدة بيانات المتجهات في العمل بسلاسة، حتى في حالة تعطل بعض المكونات، مما يؤدي إلى تجنب انقطاع الخدمة. من ناحية أخرى، يتعلق التوفر العالي بالحفاظ على وقت التوقف عن العمل عند الحد الأدنى من خلال ضمان إمكانية الوصول إلى النظام طوال الوقت تقريبًا، وغالبًا ما يتم ذلك من خلال التكرار. تركز المتانة على حماية بياناتك، وضمان بقائها سليمة وآمنة بمرور الوقت، حتى في مواجهة حالات الفشل.
التسامح مع الخطأ أمر بالغ الأهمية للأنظمة التي يكون فيها التشغيل المتواصل غير قابل للتفاوض، مثل التحليلات في الوقت الفعلي أو المنصات المالية. بالنسبة للتطبيقات التي قد يؤثر فيها وقت التعطل سلبًا على تجربة المستخدم - فكر في الخدمات التي تتعامل مع العملاء - توفر عالي يجب أن تكون الأولوية. وفي الوقت نفسه، المتانة ضروري للسيناريوهات التي تتطلب الاحتفاظ بالبيانات على المدى الطويل أو الالتزام بمعايير الامتثال، مثل التخزين الأرشيفي أو البيئات التنظيمية.
بروتوكولات مثل باكسوس و طوف هي العمود الفقري للحفاظ على اتساق البيانات في قواعد بيانات المتجهات الموزعة. وهي تضمن موافقة جميع العقد في النظام على إصدار واحد من البيانات، حتى عند مواجهة حالات فشل أو ظروف شبكة غير موثوقة.
باكسوس تتميز بقدرتها على التعامل مع أعطال العقد وانقطاع الشبكة بمرونة ملحوظة. ومع ذلك، فإن تصميمها المعقد يمكن أن يجعل من الصعب تنفيذها في سيناريوهات عملية. في المقابل، طوف تم تطويره مع وضع البساطة في الاعتبار، حيث يقدم نهجًا أكثر وضوحًا مع الاستمرار في تقديم التسامح القوي مع الأخطاء. وهو يضمن تحديث جميع العقد بأحدث البيانات، ومعالجة المخاوف الرئيسية مثل الاتساق والموثوقية وسلامة البيانات.
من خلال إدارة مشكلات مثل عدم استقرار الشبكة وفقدان الرسائل وفشل النظام، لا غنى عن كلا البروتوكولين لموثوقية واستقرار الأنظمة الموزعة، بما في ذلك قواعد بيانات المتجهات.
