Microsoft представила Database Hub для унифицированного управления базами данных, включая PostgreSQL, MySQL, SQL Server, с интеграцией ИИ-агентов. — theregister.com
Microsoft выпустила инструмент управления базами данных, который, по обещаниям компании, поможет пользователям управлять несколькими базами данных, использующими единый SQL-движок.
В рамках платформы данных Fabric от поставщика Database Hub предлагает единое место для инженеров, где они смогут управлять целым рядом общих служб баз данных, включая Azure SQL Server, мультимодельную систему Azure Cosmos DB, Azure Database for PostgreSQL, SQL Server с поддержкой Azure Arc, Azure Database for MySQL и другие службы Fabric.
«Единый опыт управления базами данных», доступный для раннего ознакомления, поможет управлять системами локально (on-premises), в моделях PaaS и SaaS, заявили в Microsoft. Шириш Тхота, корпоративный вице-президент Microsoft по базам данных, отметил: «Благодаря нативной интеграции баз данных в Microsoft Fabric мы помогаем клиентам модернизировать SQL, унифицировать свои данные и быстрее создавать нативные для ИИ приложения с большей уверенностью».
Он добавил, что Database Hub будет полезен пользователям, чьи «организации управляют набором реляционных баз данных и баз данных NoSQL в средах edge, PaaS и SaaS, часто с помощью разрозненных инструментов, порталов и методов управления».
Имея такой значительный контроль над базами данных в одном месте, Microsoft планирует добавить сверху немного ИИ, заявляя, что это сэкономит время и повысит производительность.
«Database Hub представляет подход к управлению базами данных с помощью агентов и участия человека в цикле (human-in-the-loop). Интеллектуальные агенты постоянно анализируют сигналы по всему массиву данных, чтобы выявить изменения, объяснить их значение и направить команды к следующим шагам», — сказал Тхота.
Вопрос о том, будут ли технические команды доверять «рассуждениям» агента ИИ, остается открытым.
Тхота сообщил, что инструмент Copilot, основанный на LLM от Microsoft, также предоставит аналитические данные, которые помогут командам быстро понять, что происходит в их массиве баз данных и почему.
«Сводные представления о состоянии, общие категории производительности и анализ тенденций предоставляют согласованные сигналы по всем службам, позволяя отделам эксплуатации и разработки с большей уверенностью переходить от понимания к действию».
The Register спросил Microsoft, поможет ли их Hub в настройке баз данных, что требует от системных разработчиков балансировать между огромным количеством выборов для оптимизации производительности. К ним могут относиться системные параметры, такие как параметры времени выполнения и политики кэширования памяти, физическая структура, такая как структура данных или типы индексов, параметры настройки запросов, которые определяют, как база данных будет выполнять запрос, и, наконец, управление жизненным циклом, включающее долгосрочные решения о том, когда обновлять программное или аппаратное обеспечение.
В прошлом году Группа баз данных Университета Карнеги-Меллона опубликовала статью, в которой показала, что алгоритмы векторного встраивания могут улучшить производительность настроек по умолчанию в общих службах баз данных PostgreSQL в два-десять раз. Используя отдельный «LLM-бустер», время выполнения протокола можно было сократить с примерно 12 часов до 50 минут.
В течение последних нескольких лет Microsoft проявляла интерес к продвижению целого ряда систем баз данных, а также своего собственного SQL Server.
Как показатель достигнутого прогресса, в прошлом году Microsoft запустила платформу документоориентированных баз данных, построенную на реляционном бэкенде PostgreSQL, в процессе разработки двух расширений с открытым исходным кодом для RDBMS.
В ноябре прошлого года Microsoft анонсировала распределенную базу данных PostgreSQL, призванную конкурировать с другими системами гиперскейлеров и сторонними RDBMS, такими как CockroachDB и YugabyteDB.
Microsoft не сообщила, будут ли какие-либо из этих систем включены в управление Database Hub.
Другие поставщики аналитики данных и машинного обучения, такие как Databricks и Snowflake, анонсировали службы транзакционных баз данных в своих платформах. В прошлом году Snowflake запустила базу данных PostgreSQL как услугу в своей среде данных ИИ, чтобы разместить транзакционные нагрузки рядом с аналитикой и ИИ под единым набором правил управления. После приобретения Neon, которая предоставляет бессерверную архитектуру PostgreSQL, Databricks анонсировала свою службу Lakebase. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Lindsay Clark