Mark Gamble, Ürün ve Çözümler Direktörü, Couchbase
Uç bilişim, yapay zekanın bugün ve gelecekteki potansiyelini gerçekleştirmesi açısından büyük önem taşıyor ve Couchbase’in uç cihazlarda çalışmak için özel tasarlanmış, yapay zeka ile uyumlu modern veritabanı yardıma hazır.
Uç bilişim, veri işleme sürecini buluttan uca genişleten ve mobil cihazlar da dahil olmak üzere etkileşim noktasına yaklaştıran teknik bir mimaridir. Veritabanı perspektifinden bakacak olursak tipik bir mimari, bulut üzerinde bir veritabanı, uç veri merkezinde bir veritabanı ve telefonlar ve tabletler gibi uç cihazlardaki uygulamalarda çalışan ve veri senkronizasyonu yoluyla birbirine bağlanan gömülü veritabanları içerir. Modern mobil veritabanı platformları tüm bu özellikleri bir araya getirir.
Tipik bir uç bilişim mimarisi, uygulamalar için dört farklı avantaj sağlar:
- Hız: Verilerin etkileşim noktasına daha yakın bir yerde işlenmesi, verilerin kat etmesi gereken mesafeyi kısaltır ve dolayısıyla da uygulamalarda yaşanabilecek gecikmeleri önemli ölçüde azaltır.
- Direnç: Verileri uçta işleyerek doğası gereği güvenilmez olan internete olan bağımlılığı ve uygulama kesinti sürelerini azaltırsınız. Mimarinin yukarı katmanlarında yaşanabilecek kesintiler aşağı katmanları etkilemez.
- Veri yönetişimi: Uç bilişim ile hassas veriler asla uçtan ayrılmak zorunda kalmaz.
- Bant genişliği verimliliği: Veri depolamayı uca dağıtarak, bant genişliği kullanımını ve buluttan veri çekmenin maliyetlerini azaltırsınız.
Uç bilişimin avantajları bir yapay zeka sistemine entegre edildiğinde, hem öğrenme algoritmalarının eğitiminde hem de modellerin uygulamasında yapay zeka yeteneklerini büyük ölçüde artırabilir.
“Hibrit” Yapay Zeka: Hem Merkezi Hem de Merkezi Olmayan Bir Yapı
Yakın tarihte yayınlanmış olan bir Forbes makalesi, “yapay zekanın geleceğinin hibrit olduğu” fikri üzerinde duruyor, yani yapay zekanın tam potansiyelini gerçekleştirmesi için hem bulutta hem de uçta veri işleme yeteneğine ihtiyacı var. Söz konusu makalede yazar şunları belirtiyor:
“Yapay zekanın, karmaşık iş yüklerini işlemek, model eğitimi ve çıkarım yapabilmek için oldukça büyük, güçlü ve istikrarlı bir alana gereksinimi var. İşte bu noktada bulut devreye giriyor. Bununla birlikte yapay zekanın hızlı olması da gerekiyor. Yapay zekanın yararlı olabilmesi için eylemin gerçekte gerçekleştiği yere, örnek olarak uçtaki bir mobil cihaza yakın olması büyük önem arz ediyor.
Bu görüş, büyük dil model destekli yapay zekanın merkezileştiği, kullandığı ve ürettiği verilerin ise merkezi olmadığı fikrini vurgulamaktadır.
Makalede de açıklandığı gibi yapay zekanın hibrit yönü, bulutun, uç veri merkezinin ve uç cihazların ayrı ortamlar olmadığı, aslında senkronizasyon yoluyla birbirine bağlanan bir veri işleme ekosistemi içindeki katmanlar halinde olduğu bir uç bilişim mimarisi ile elde edilebilir.
Bu modelde yapay zeka iş yükleri en uygun yerde işlenir. Derin öğrenme gerektiren yapay zeka eğitimi, depolama ve gücün yalnızca bütçe ile sınırlı olduğu merkezi bulutta muazzam miktarda veri ile gerçekleşirken, daha küçük makine öğrenimi gerektiren yapay zeka modelleri doğrudan uç cihazlarda çalışabilir ve burada yerel verilere ve mevcut duruma dayalı olarak bir kullanıcıya yerinde önerilerde bulunabilirler.
Hibrit yapay zeka konseptini gerçekleştirebilmek için gereken yegane şey, uç bilişim için oluşturulmuş ve yapay zekayı da destekleyen bir veritabanıdır.
Yapay Zekanın Ana Unsuru: Veri
Kullanılan teknikler veya algoritmalar ne olursa olsun, yapay zekaya ulaşmak için gereken en önemli kaynak veridir. Verinin makine öğrenimi için en önemli yakıt olduğunu söyleyebiliriz. Ancak mesele yalnızca veri elde etmekten çok daha fazlasıdır. Bu verileri nerede sakladığınız ve işlediğiniz, yapay zeka temelli sistemlerin başarılı olup olmaması üzerinde büyük etkilere sahiptir. Bu nedenden dolayı bir yapay zeka mimarisi tasarlarken son derece dikkatli olunması gerekir.
Mobil Veritabanı ile Uçta Yapay Zeka
Couchbase; SQL, arama, eventing ve analitiği destekleyen bellek içi bir JSON bulut veritabanıdır. Büyük kurumsal uygulamalara güç sağlamak için kullanılan platform yılın her günü ve saati kesintisiz olarak kullanıma açıktır ve milyonlarca kullanıcıya ölçeklenebilir. Bunların yanı sıra, yapay zeka işleme ve uç bilgi işlem için de benzersiz bir destek sağlar.
Couchbase bulutta, uçta ve cihazlarda çalışabilir ve bu katmanlar arasında verileri senkronize ederek uygulamalar için hız, direnç, veri yönetişimi ve bant genişliği verimliliği gibi uç bilişim avantajlarının elde edilmesini sağlar.
Couchbase ayrıca, modelleri doğrudan veritabanından çağırma ve gerçek zamanlı operasyonel verilerle besleme yeteneği sayesinde bulutta, uçta veya mobil cihazda yapay zekayı mevcut mimariye entegre edebiliyor. Bütün bu yetenekler bir araya gelerek “hibrit yapay zeka” kavramını gerçeğe dönüştürüyor.
Bunları daha ayrıntılı olarak inceleyelim.
Edge Native
Couchbase Mobile ürün yığını, aşağıdakiler ile uç bilişim mimarilerini destekler:
- Bulut tabanlı bir veritabanı
Tam olarak yönetilen bir hizmet olarak veritabanı Couchbase Capella veya kendi sunucunuz olarak kullanabileceğiniz Couchbase Server arasında tercih yapabilirsiniz.
- Gömülü bir veritabanı
Couchbase Lite, verileri cihazda yerel olarak depolayan mobil ve IoT uygulamaları için Couchbase’in gömülü veritabanı sürümüdür. CRUD ve SQL sorgu işlevi sunar. iOS, OS X, tvOS, Android, Linux, Windows, Xamarin, Kotlin ve daha fazlası dahil olmak üzere bütün büyük platformları destekler.
- Buluttan uca veri senkronizasyonu
Web üzerinden veri senkronizasyonu için güvenli, hiyerarşik bir ağın yanı sıra kimlik doğrulama, yetkilendirme ve fine-grained erişim kontrolü desteği sunar. Capella App Services ile tamamen host edilen ve yönetilen veri senkronizasyonu veya Couchbase Sync Gateway ile kendinizin kurup yönettiği veri senkronizasyonu arasında seçim yapabilirsiniz.
Couchbase Mobile’ın yerleşik veri senkronizasyonu yığınlar arasındaki parçaları birbirine bağlanmasını sağlar. Bağlantının izin verdiği ölçüde, uç bulut veritabanı ile uç cihazlarda çalışan yerleşik veritabanı arasında veri senkronizasyonu yapar ve uygulamalar ağ kesintileri yaşandığında yerel veri işleme sayesinde çalışmaya devam eder.
