تکامل پایگاه داده: از RDBMS سنتی به سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و آماده کوانتومی

به یاد دارید زمانی که انتخاب پایگاه داده ساده بود؟ شما MySQL یا PostgreSQL را برای داده های تراکنشی انتخاب می‌کردید، شاید MongoDB را اضافه می‌کردید اگر به انعطاف‌پذیری نیاز داشتید، و کار تمام می‌شد. من مکالمه‌ای با یک همکار درباره sharding، روشی برای مقیاس‌بندی افقی در MongoDB، به یاد دارم. آن روزها تمام شده است.

چشم‌انداز پایگاه داده در حال گذراندن بزرگترین تغییر از زمان جنبش NoSQL دهه 2010 است. اما این بار، فقط درباره مقیاس یا انعطاف‌پذیری نیست. دو نیرو در حال تغییر دادن همه چیز هستند: هوش مصنوعی و محاسبات کوانتومی. بارهای کاری AI نیازمند طراحی‌های کاملاً جدید پایگاه داده هستند که حول جاسازی‌های برداری، جستجوی شباهت و استنتاج در زمان واقعی ساخته شده‌اند. در همین حال، محاسبات کوانتومی در افق نمایان می‌شود و تهدید می‌کند که رمزگذاری ما را بشکند و قول می‌دهد که بهینه‌سازی کوئری را متحول کند.

در مقالات اخیرم درباره معماری‌های داده و زیرساخت AI، بررسی کردیم که چگونه این فناوری‌ها در حال تغییر دادن مدیریت داده هستند. اما لایه پایگاه داده جایی است که واقعیت رخ می‌دهد. اگر اشتباه انجام دهید، ویژگی‌های AI شما کند می‌شوند. اگر درست انجام دهید، قابلیت‌هایی را باز می‌کنید که تنها چند سال پیش غیرممکن بودند.

این چیزی است که این لحظه را منحصر به فرد می‌کند: ما فقط انواع جدید پایگاه داده را به اکوسیستم اضافه نمی‌کنیم. ما به طور بنیادی در حال بازاندیشی درباره آنچه پایگاه‌های داده باید انجام دهند هستیم. جستجوی شباهت برداری به اندازه اتصالات SQL مهم می‌شود. رمزگذاری مقاوم در برابر کوانتوم از نگرانی نظری به نیاز عملی تبدیل می‌شود. ذخیره‌سازهای ویژگی به عنوان زیرساخت حیاتی برای عملیات ML در حال ظهور هستند. کتاب بازی قدیمی دیگر کاربرد ندارد.

در این مقاله، درباره تکامل پایگاه‌های داده مدرن، نحوه سازگاری آن‌ها با بارهای کاری AI، معنای محاسبات کوانتومی برای ذخیره‌سازی و بازیابی داده، و مهم‌تر از همه، نحوه ساخت معماری‌های پایگاه داده که برای هر دو چالش آماده هستند، یاد خواهید گرفت. چه امروز سیستم‌های ML تولیدی را اجرا می‌کنید یا برای فردا برنامه‌ریزی می‌کنید، درک این تغییر حیاتی است.

چرا پایگاه‌های داده سنتی در تلاش هستند

پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی برای دهه‌ها عالی کار کردند. PostgreSQL، MySQL و Oracle برنامه‌های سازمانی را با تضمین‌های ACID و ظرافت ساده SQL تامین می‌کردند. اما رشد انفجاری AI و یادگیری ماشین محدودیت‌های جدی در طراحی‌های قدیمی پایگاه داده را آشکار کرده است.

به این فکر کنید: یک اجرای آموزش مدل زبانی بزرگ می‌تواند پتابایت‌ها داده را پردازش کند و به هزاران ساعت GPU نیاز داشته باشد. همانطور که در مقاله‌ام درباره CPUها، GPUها و TPUها بحث کردم، درک آنچه بارهای کاری AI نیاز دارند حیاتی است. جاسازی‌های برداری از این مدل‌ها نیاز به سیستم‌های ذخیره‌سازی و بازیابی ویژه دارند. استنتاج در زمان واقعی نیازمند سرعت‌های کوئری زیر میلی‌ثانیه است. ذخیره‌سازی مبتنی بر ردیف سنتی و شاخص‌های B-tree فقط برای این ساخته نشده بودند.

\

پایگاه‌های داده بومی AI: ساخته شده برای یادگیری ماشین

ظهور AI دسته جدیدی ایجاد کرد: پایگاه‌های داده بومی AI. این سیستم‌ها از ابتدا برای مدیریت آنچه یادگیری ماشین نیاز دارد ساخته شده‌اند.

پایگاه‌های داده برداری: پایه AI مدرن

پایگاه‌های داده برداری شاید بزرگترین نوآوری در فناوری پایگاه داده از زمان ظهور NoSQL را نشان می‌دهند. آن‌ها داده را به صورت بردارهای با ابعاد بالا (معمولاً 768 تا 4096 بعد) ذخیره می‌کنند و به شما اجازه می‌دهند با استفاده از تکنیک‌های نزدیک‌ترین همسایه تقریبی (ANN) بر اساس شباهت جستجو کنید.

راه‌حل‌های پیشرو پایگاه داده برداری

| پایگاه داده | نوع | ویژگی‌های کلیدی | مورد استفاده اصلی | |----|----|----|----| | Pinecone | Cloud-native | سرویس مدیریت شده، به‌روزرسانی‌های در زمان واقعی | سیستم‌های RAG تولیدی | | Weaviate | ترکیبی | GraphQL API، معماری ماژولار | جستجوی چندوجهی | | Milvus | منبع باز | توزیع شده، شتاب GPU | جاسازی‌های در مقیاس بزرگ | | Qdrant | منبع باز | مبتنی بر Rust، فیلتر کردن بار | جستجوی برداری فیلتر شده | | pgvector | افزونه PostgreSQL | سازگاری SQL، تضمین‌های ACID | بارهای کاری ترکیبی |

پایگاه‌های داده برداری بسیار متفاوت از سیستم‌های سنتی کار می‌کنند:

\

ذخیره‌سازهای ویژگی: اتصال آموزش و استنتاج

ذخیره‌سازهای ویژگی یک مشکل بزرگ در عملیات ML را حل می‌کنند: انحراف آموزش-سرویس‌دهی. آن‌ها یک مکان واحد برای مهندسی ویژگی به شما می‌دهند و مطمئن می‌شوند که آموزش مدل آفلاین و استنتاج آنلاین ثابت بمانند.

شرکت‌هایی مانند Tecton، Feast و AWS SageMaker Feature Store پیشگام این حوزه بودند. یک ذخیره‌ساز ویژگی معمولاً شامل موارد زیر است:

• مخزن ویژگی: تعاریف ویژگی با کنترل نسخه
• فروشگاه آفلاین: ویژگی‌های تاریخی برای آموزش (S3، BigQuery)
• فروشگاه آنلاین: ویژگی‌های با تاخیر کم برای استنتاج (Redis، DynamoDB)
• سرور ویژگی: لایه API برای ارائه ویژگی‌ها

استفاده از زیرساخت به عنوان کد برای مدیریت این استقرارهای پیچیده ذخیره‌ساز ویژگی حیاتی شده است.

پایگاه‌های داده گراف و پایگاه‌های داده سری زمانی

پایگاه‌های داده گراف مانند Neo4j و Amazon Neptune در داده‌های سنگین رابطه برتری دارند. پایگاه‌های داده سری زمانی مانند TimescaleDB و InfluxDB برای الگوهای داده زمانی بهینه می‌شوند. این سیستم‌های تخصصی بارهای کاری را مدیریت می‌کنند که RDBMS سنتی با آن‌ها دست و پنجه نرم می‌کند.

تغییر محاسبات کوانتومی

در حالی که پایگاه‌های داده بومی AI در حال تغییر نحوه کار ما با داده امروز هستند، محاسبات کوانتومی وعده اختلال حتی بزرگ‌تری می‌دهد. رایانه‌های کوانتومی در مقیاس بزرگ هنوز سال‌ها دور هستند، اما سازمان‌های هوشمند در حال حاضر در حال آماده‌سازی زیرساخت داده خود هستند.

رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم: اولویت فوری

فوری‌ترین تاثیر محاسبات کوانتومی بر پایگاه‌های داده، امنیت است. رایانه‌های کوانتومی سرانجام رمزگذاری فعلی مانند RSA و ECC را از طریق الگوریتم شور خواهند شکست. این یک تهدید واقعی برای پایگاه‌های داده رمزگذاری شده و بایگانی‌های پشتیبان است. همانطور که در مقاله‌ام درباره رمزنگاری پسا-کوانتومی بررسی کردم، باید اکنون برای امنیت مقاوم در برابر کوانتوم آماده شویم.

الگوریتم‌های رمزنگاری پسا-کوانتومی

| الگوریتم | استاندارد | نوع | اندازه کلید | وضعیت | |----|----|----|----|----| | ML-KEM (CRYSTALS-Kyber) | FIPS 203 | کپسوله‌سازی کلید | ~1KB | منتشر شده 2024/05 | | ML-DSA (CRYSTALS-Dilithium) | FIPS 204 | امضای دیجیتال | ~2KB | منتشر شده 2024/05 | | SLH-DSA (SPHINCS+) | FIPS 205 | امضای دیجیتال | ~1KB | منتشر شده 2024/05 | | FN-DSA (FALCON) | FIPS 206 | امضای دیجیتال | ~1KB | پیش‌نویس 2024 |

فروشندگان پیشرو پایگاه داده در حال شروع به افزودن رمزگذاری مقاوم در برابر کوانتوم هستند:

• PostgreSQL 17+: پشتیبانی آزمایشی برای TLS پسا-کوانتومی
• MongoDB Atlas: آزمایش CRYSTALS-Kyber برای رمزگذاری کلاینت
• Oracle Database 23c: طرح‌های رمزگذاری ترکیبی کوانتومی-کلاسیک

بهینه‌سازی کوئری تسریع شده با کوانتوم

هیجان‌انگیزتر از چالش‌های امنیتی، پتانسیل محاسبات کوانتومی برای تحول بخشیدن به بهینه‌سازی کوئری پایگاه داده است. الگوریتم گروور برای جستجوی بدون ساختار سرعت درجه دوم ارائه می‌دهد، در حالی که بازپخت کوانتومی برای مشکلات بهینه‌سازی پیچیده امیدوارکننده به نظر می‌رسد.

\ تحقیقات کوانتومی IBM نشان داد که برای کوئری‌های خاص پایگاه داده گراف، الگوریتم‌های کوانتومی می‌توانند سرعت‌های نمایی کسب کنند. این مزایا فقط برای انواع خاصی از مشکلات کار می‌کنند، اما به آینده‌ای اشاره می‌کنند که در آن کوپروسسورهای کوانتومی عملیات پایگاه داده را تسریع می‌کنند.

معماری‌های ترکیبی: مسیر عملی

به جای جایگزینی همه چیز، ما در حال دیدن معماری‌های ترکیبی پایگاه داده هستیم که سیستم‌های سنتی، بومی AI و آماده کوانتوم را ترکیب می‌کنند. همانطور که در مقاله‌ام درباره معماری‌های AI Agent بحث کردم، برنامه‌های مدرن برای پشتیبانی از گردش‌های کاری عاملی به یکپارچه‌سازی پیچیده لایه داده نیاز دارند.

\

استفاده از چندین پایگاه داده

برنامه‌های مدرن به طور فزاینده‌ای از پایداری چندزبانه استفاده می‌کنند و پایگاه داده مناسب را برای هر کار انتخاب می‌کنند:

• داده‌های عملیاتی: PostgreSQL با pgvector برای بارهای کاری ترکیبی
• داده‌های جلسه: Redis با افزونه‌های شباهت برداری
• تحلیل: ClickHouse یا DuckDB برای OLAP
• جاسازی‌ها: پایگاه‌های داده برداری اختصاصی برای جستجوی معنایی
• روابط گراف: Neo4j یا Amazon Neptune
• سری زمانی: TimescaleDB یا InfluxDB

ساخت سیستم‌های پایگاه داده آماده برای آینده

همانطور که سیستم‌های پایگاه داده را برای آمادگی AI و کوانتوم طراحی می‌کنید، در اینجا دستورالعمل‌های عملی برای پیروی وجود دارد:

1. از همین امروز با رمزگذاری ایمن کوانتومی شروع کنید

منتظر ورود رایانه‌های کوانتومی نمانید. اکنون رمزنگاری پسا-کوانتومی را با استفاده از طرح‌های ترکیبی که الگوریتم‌های کلاسیک و مقاوم در برابر کوانتوم را ترکیب می‌کنند، اضافه کنید. تهدید "اکنون برداشت کن، بعداً رمزگشایی کن" واقعی است. درک زنجیره اعتماد در امنیت گواهی SSL به شما پایه‌ای برای افزودن لایه‌های رمزنگاری مقاوم در برابر کوانتوم می‌دهد.

2. جستجوی برداری را گام به گام اضافه کنید

نیازی نیست پایگاه‌های داده موجود خود را جایگزین کنید. با اضافه کردن جستجوی برداری از طریق افزونه‌هایی مانند pgvector یا با معرفی یک پایگاه داده برداری اختصاصی برای جستجوی معنایی شروع کنید. برای سازمان‌هایی که بارهای کاری GPU را در Kubernetes اجرا می‌کنند، تخصیص کارآمد منابع مهم است. راهنمای من را درباره NVIDIA MIG با بهینه‌سازی GPU برای استفاده بهتر از GPU بررسی کنید.

3. در زیرساخت مهندسی ویژگی سرمایه‌گذاری کنید

ذخیره‌سازهای ویژگی دیگر برای استقرارهای جدی ML اختیاری نیستند. آن‌ها مشکلات واقعی را در اطراف ثبات، کشف و استفاده مجدد از ویژگی حل می‌کنند. با یک راه‌حل منبع باز مانند Feast ساده شروع کنید قبل از اینکه به پلتفرم‌های سازمانی بروید.

4. برای انواع بارهای کاری متعدد طراحی کنید

معماری شما باید هم کوئری‌های تراکنشی و هم تحلیلی، داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار، پردازش دسته‌ای و در زمان واقعی را مدیریت کند. ابزارهایی مانند DuckDB خطوط بین OLTP و OLAP را محو می‌کنند.

5. با معیارهای خاص AI نظارت کنید

معیارهای سنتی پایگاه داده مانند QPS و تاخیر P99 هنوز مهم هستند، اما بارهای کاری AI بیشتر نیاز دارند: زمان تولید جاسازی، تازگی شاخص برداری، فراخوانی جستجوی شباهت و تاخیر ارائه ویژگی. پلتفرم‌های اتوماسیون مدرن در حال تکامل هستند تا رؤیت‌پذیری زیرساخت AI را بهتر پشتیبانی کنند.

وضعیت فعلی: چه چیزی امروز آماده تولید است

چشم‌انداز پایگاه داده در اوایل سال 2026 اساساً متفاوت از فقط چند سال پیش به نظر می‌رسد. در اینجا آنچه در حال حاضر واقعاً مستقر و در سیستم‌های تولیدی کار می‌کند، آمده است.

پایگاه‌های داده برداری جریان اصلی هستند

پایگاه‌های داده برداری فراتر از اثبات مفهوم حرکت کرده‌اند. از اواخر سال 2025، بیش از نیمی از ترافیک وب از طریق ارائه‌دهندگان اصلی CDN از تبادل کلید پسا-کوانتومی استفاده می‌کنند. شرکت‌هایی مانند Cursor، Notion و Linear در حال اجرای پایگاه‌های داده برداری در مقیاس برای ویژگی‌های AI خود هستند. بازیکنان اصلی به طور قابل توجهی بالغ شده‌اند:

Pinecone بارهای کاری تولیدی را با تاخیر میلی‌ثانیه تک رقمی برای برنامه‌های سازمانی مدیریت می‌کند. پیاده‌سازی مبتنی بر Rust از Qdrant زمان‌های کوئری زیر 5 میلی‌ثانیه را با فیلتر کردن بار پیچیده ارائه می‌دهد. Milvus از شتاب GPU برای جاسازی‌های در مقیاس عظیم پشتیبانی می‌کند. بازنویسی Rust در سال 2025 ChromaDB بهبودهای عملکرد 4 برابری نسبت به نسخه اصلی Python به همراه داشت.

پایگاه‌های داده سنتی در حال افزودن قابلیت‌های برداری هستند. افزونه pgvector PostgreSQL به تیم‌ها اجازه می‌دهد جستجوی معنایی را بدون تغییر پایگاه داده اضافه کنند. MongoDB Atlas، SingleStore و Elasticsearch همگی با پشتیبانی بومی برداری عرضه می‌شوند. روند واضح است: جستجوی برداری در حال تبدیل شدن به یک ویژگی استاندارد است، نه یک نوع پایگاه داده تخصصی.

استقرارهای رمزنگاری پسا-کوانتومی آغاز می‌شود

تا 1404/07 بیش از نیمی از ترافیک آغاز شده توسط انسان با Cloudflare با رمزگذاری پسا-کوانتومی محافظت می‌شد. NIST اولین استانداردهای پسا-کوانتومی را در 1403/05 نهایی کرد، از جمله CRYSTALS-Kyber، CRYSTALS-Dilithium، FALCON و SPHINCS+. گواهی FIPS 140-3 برای این الگوریتم‌ها در بازه زمانی 1404-1405 در دسترس قرار گرفت.

فروشندگان اصلی پایگاه داده در حال پیاده‌سازی رمزگذاری مقاوم در برابر کوانتوم هستند. PostgreSQL 17+ پشتیبانی آزمایشی TLS پسا-کوانتومی دارد. MongoDB Atlas در حال آزمایش CRYSTALS-Kyber برای رمزگذاری کلاینت است. Oracle Database 23c با طرح‌های رمزگذاری ترکیبی کوانتومی-کلاسیک عرضه می‌شود. ضرب‌الاجل‌های دولتی در حال اجبار به اقدام هستند: آژانس‌های فدرال ایالات متحده باید تا سال 2035 مهاجرت را کامل کنند، با استرالیا هدف‌گذاری 2030 و اتحادیه اروپا تعیین ضرب‌الاجل‌های 2030-2035 بسته به برنامه.

تهدید "اکنون برداشت کن، بعداً رمزگشایی کن" واقعی است. سازمان‌هایی که داده‌های حساس را ذخیره می‌کنند باید اکنون اقدام کنند، نه منتظر ورود رایانه‌های کوانتومی بمانند.

ذخیره‌سازهای ویژگی به زیرساخت استاندارد تبدیل می‌شوند

ذخیره‌سازهای ویژگی از خوب برای داشتن به ضروری برای ML تولیدی فارغ‌التحصیل شده‌اند. شرکت‌ها در حال یادگیری هستند که ثبات مهندسی ویژگی بین آموزش و استنتاج اختیاری نیست. پلتفرم‌هایی مانند Tecton، Feast و AWS SageMaker Feature Store پذیرش گسترده‌ای را می‌بینند زیرا تیم‌ها پیچیدگی عملیاتی مدیریت ویژگی‌ها در آموزش آفلاین و سرویس‌دهی آنلاین را درک می‌کنند.

چه چیزی در تحقیقات فعال است

فراتر از استقرارهای تولیدی، محققان در حال فشار دادن مرزهای آنچه با محاسبات کوانتومی و پایگاه‌های داده ممکن است هستند.

بهینه‌سازی کوئری کوانتومی امیدواری نشان می‌دهد

محققان نشان داده‌اند که محاسبات کوانتومی می‌تواند مشکلات خاص بهینه‌سازی پایگاه داده را تسریع کند. در سال 2016، Trummer و Koch بهینه‌سازی چندین کوئری را به یک بازپخت‌دهنده کوانتومی نگاشت کردند و تقریباً 1000 برابر افزایش سرعت نسبت به الگوریتم‌های کلاسیک برای کلاس‌های مشکل خاص به دست آوردند، هرچند محدود به اندازه‌های مشکل کوچک.

کار اخیرتر در سال‌های 2022-2025 رایانه‌های کوانتومی مبتنی بر دروازه را برای بهینه‌سازی ترتیب اتصال و زمان‌بندی تراکنش بررسی کرده است. الگوریتم گروور افزایش سرعت درجه دوم برای جستجوی بدون ساختار ارائه می‌دهد. برای یک پایگاه داده از N آیتم، جستجوی کلاسیک به N عملیات نیاز دارد در حالی که جستجوی کوانتومی تقریباً به √N عملیات نیاز دارد. تحقیقات کوانتومی IBM نشان داده است که کوئری‌های خاص پایگاه داده گراف می‌توانند افزایش سرعت نمایی کسب کنند، هرچند فقط برای انواع خاصی از مشکلات.

عبارت کلیدی در اینجا "کلاس‌های مشکل خاص" است. مزیت کوانتومی برای مشکلات بهینه‌سازی ترکیبی مانند ترتیب اتصال، انتخاب شاخص و زمان‌بندی تراکنش ظاهر می‌شود. عملیات پایگاه داده عمومی فقط با انتقال به سخت‌افزار کوانتومی افزایش سرعت خودکار نخواهند دید.

الگوریتم‌های الهام گرفته از کوانتوم امروز کار می‌کنند

در حالی که منتظر رایانه‌های کوانتومی عملی هستیم، الگوریتم‌های الهام گرفته از کوانتوم بر روی سخت‌افزار کلاسیک اجرا می‌شوند و مزایای واقعی ارائه می‌دهند. این تکنیک‌ها از اصول کوانتومی مانند برهم‌نهی و بازپخت بدون نیاز به کیوبیت‌های واقعی استفاده می‌کنند.

تحقیقات منتشر شده در اواخر سال 2025 نشان می‌دهد که بهینه‌سازی الهام گرفته از کوانتوم می‌تواند پردازش کوئری پایگاه داده ابری را با بررسی همزمان مسیرهای اجرای متعدد تسریع کند. این رویکردها از معماری‌های شبکه تانسور و بازپخت شبیه‌سازی شده برای کاهش سربار پردازش برای عملیات تحلیلی پیچیده استفاده می‌کنند.

جدول زمانی عملی به این صورت است: الگوریتم‌های الهام گرفته از کوانتوم اکنون آماده تولید هستند و بر روی سخت‌افزار کلاسیک اجرا می‌شوند. سیستم‌های ترکیبی کوانتومی-کلاسیک برای وظایف بهینه‌سازی خاص ممکن است در 5-7 سال آینده ظاهر شوند زیرا رایانه‌های کوانتومی به 1000+ کیوبیت پایدار می‌رسند. شتاب پایگاه داده کوانتومی عمومی هنوز 10-15 سال دیگر است، اگر اصلاً عملی ثابت شود.

برنامه اقدام شما

تصمیمات پایگاه داده‌ای که امروز می‌گیرید یا قابلیت‌های شما را برای سال‌ها فعال یا محدود خواهند کرد. در اینجا آنچه بر اساس فناوری فعلی منطقی است، نه هیجان، آمده است.

برای بارهای کاری AI: اکنون قابلیت جستجوی برداری اضافه کنید. اگر بر روی PostgreSQL هستید، با pgvector شروع کنید. عملکرد برای اکثر موارد استفاده قوی است، و همیشه می‌توانید بعداً در صورت نیاز به یک پایگاه داده برداری اختصاصی مهاجرت کنید. ابزارهایی مانند Pinecone و Qdrant زمانی که به زیرساخت اختصاصی نیاز دارید آماده تولید هستند.

برای امنیت: رمزنگاری پسا-کوانتومی را در سال 2026 پیاده‌سازی کنید. استانداردهای NIST نهایی شده‌اند. کتابخانه‌هایی مانند OpenSSL، BoringSSL و Bouncy Castle در حال افزودن پشتیبانی هستند. از رویکردهای ترکیبی که الگوریتم‌های کلاسیک و مقاوم در برابر کوانتوم را در طول انتقال ترکیب می‌کنند استفاده کنید. منتظر ضرب‌الاجل‌های انطباق نمانید.

برای عملیات ML: در زیرساخت ذخیره‌ساز ویژگی سرمایه‌گذاری کنید اگر مدل‌ها را در تولید اجرا می‌کنید. مشکلات ثبات بین آموزش و سرویس‌دهی فقط با مقیاس‌بندی بدتر خواهند شد. Feast منبع باز نقطه شروع خوبی است. زمانی که بار عملیاتی بیش از حد بالا می‌شود به پلتفرم‌های مدیریت شده فارغ‌التحصیل شوید.

برای معماری: پایداری چندزبانه را بپذیرید. دوران "یک پایگاه داده برای همه چیز" تمام شده است. از PostgreSQL برای تراکنش‌ها، یک پایگاه داده برداری اختصاصی برای جستجوی معنایی، ClickHouse برای تحلیل، Redis برای کشینگ استفاده کنید. برنامه‌های مدرن برای هر کار به ابزار مناسب نیاز دارند که از طریق یک لایه داده با طراحی خوب متصل شده‌اند.

نتیجه‌گیری

دنیای پایگاه داده در حال گذراندن بزرگترین تغییر از زمان جنبش NoSQL است. AI دسته‌های کاملاً جدیدی از پایگاه‌های داده ساخته شده حول جاسازی‌های برداری و جستجوی شباهت ایجاد کرد. محاسبات کوانتومی به عنوان هم تهدید امنیتی و هم فرصت بهینه‌سازی ظاهر شد. در اینجا آنچه واقعاً بر اساس تحقیقات و استقرارهای تولیدی در حال وقوع است آمده است:

پایگاه‌های داده برداری بالغ شده‌اند. سیستم‌هایی مانند GaussDB-Vector و PostgreSQL-V عملکرد آماده تولید را نشان می‌دهند. شرکت‌هایی مانند Cursor، Notion و Linear پایگاه‌های داده برداری را در مقیاس اجرا می‌کنند.

رمزنگاری پسا-کوانتومی استاندارد شده است. NIST استانداردهای نهایی را در 1403/05 منتشر کرد. سازمان‌ها باید اکنون شروع به انتقال کنند تا ضرب‌الاجل‌های انطباق را رعایت کنند و در برابر حملات "اکنون برداشت کن، بعداً رمزگشایی کن" محافظت کنند.

ذخیره‌سازهای ویژگی زیرساخت استاندارد هستند. تحقیقات نشان می‌دهد که آن‌ها مشکلات حیاتی را در اطراف ثبات، کشف و استفاده مجدد از ویژگی برای عملیات ML حل می‌کنند.

بهینه‌سازی کوئری کوانتومی تحقیق باقی می‌ماند. با وجود نتایج امیدوارکننده برای کلاس‌های مشکل خاص، شتاب عملی پایگاه داده کوانتومی نیازمند پیشرفت‌های فناوری در سخت‌افزار محاسبات کوانتومی است.

آنچه این لحظه را منحصر به فرد می‌کند همگرایی است. ما فقط انواع جدید پایگاه داده اضافه نمی‌کنیم. ما در حال بازاندیشی درباره آنچه پایگاه‌های داده باید انجام دهند هستیم. جستجوی شباهت برداری به اندازه اتصالات SQL بنیادی می‌شود. رمزگذاری مقاوم در برابر کوانتوم از نظری به مورد نیاز در حال حرکت است. ذخیره‌سازهای ویژگی به عنوان زیرساخت حیاتی ML در حال ظهور هستند.

شرکت‌هایی که در AI موفق می‌شوند فقط آن‌هایی با مدل‌های بهتر نیستند. آن‌ها شرکت‌هایی هستند که زیرساخت داده دارند که از تکرار سریع پشتیبانی می‌کند. درک نیازهای بار کاری شما و انتخاب ابزارهای مناسب بیش از تعقیب روندها مهم است.

با چه چالش‌هایی با بارهای کاری AI مواجه هستید؟ آیا برای رمزنگاری پسا-کوانتومی آماده می‌شوید؟ چگونه درباره جستجوی برداری فکر می‌کنید؟ چشم‌انداز پایگاه داده به سرعت در حال تکامل است و تجربه عملی مهم است. افکار خود را در زیر به اشتراک بگذارید یا مقالات دیگر من را درباره زیرساخت AI، معماری‌های داده و محاسبات کوانتومی بررسی کنید.

آینده پایگاه‌های داده ترکیبی، هوشمند و آگاه از کوانتوم است. فناوری اینجاست. سوال این است که آیا شما آماده استفاده از آن هستید.

\