Tác giả: Krishna Sai, Phó Chủ Tịch Cấp Cao về Công Nghệ & Kỹ Thuật tại SolarWinds
Được xuất bản 9 giờ trước vào ngày 15 tháng 5 năm 2024

Khi bạn đi dạo qua một thành phố, việc ngước nhìn lên là điều tự nhiên. Những tòa nhà chọc trời cao chót vót dường như là những kỳ công kỹ thuật không thể tưởng tượng nổi. Vươn cao hàng chục hay thậm chí hàng trăm tầng trên mặt đất, chúng chịu đựng được các trận sét đánh, siêu bão và sự tàn phá của thời gian. Những tòa nhà chọc trời là minh chứng cho những gì có thể đạt được thông qua thiết kế chiến lược và kỹ thuật sáng tạo. Tuy nhiên, chính phần nền móng ẩn dưới mặt đất mới làm cho những cấu trúc thách thức trọng lực này trở nên khả thi.

Hãy nghĩ về các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) như những tòa nhà chọc trời đó. Cũng như một tòa nhà cần có nền móng vững chắc để đứng vững trên bầu trời thành phố, các hệ thống AI phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu vững mạnh để đảm bảo tính đáng tin cậy, hiệu quả và thông minh. Điều này không chỉ đơn giản là có một nơi để lưu trữ dữ liệu; mà là tạo ra một hệ thống có tổ chức và hiệu quả có khả năng quản lý và xử lý lượng thông tin khổng lồ khi độ phức tạp của dự án tăng lên.

Bỏ qua cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu trong các dự án AI giống như xây dựng trên nền cát lún trong khu vực động đất: điều này làm cho toàn bộ cấu trúc dễ bị tổn thương. Nếu không có nền tảng vững chắc, các hệ thống AI có thể gặp vấn đề về hiệu suất, khó khăn trong việc mở rộng quy mô, hoặc thậm chí thất bại vào những thời điểm quan trọng. Kết quả? Mất lòng tin của người dùng. Điều này càng đúng hơn đối với các hệ thống AI phức tạp, như các mô hình ngôn ngữ lớn, xử lý các tập dữ liệu khổng lồ cho các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ, nhận diện hình ảnh và phân tích dự đoán.

Trước khi chúng ta mơ về khung cảnh từ đỉnh cao, các chuyên gia cơ sở dữ liệu và lãnh đạo IT phải ưu tiên tính mở rộng, chất lượng dữ liệu, hiệu suất và bảo mật của các cơ sở dữ liệu của chúng ta. Chỉ khi đó, chúng ta mới có thể nâng tầm tiềm năng của các dự án AI và mô hình ngôn ngữ lớn lên những đỉnh cao ngoạn mục.

Khả năng mở rộng: Để vươn tới những tầm cao mới

Hãy tưởng tượng một tòa nhà chọc trời được xây dựng không chỉ để đứng vững hôm nay mà còn có khả năng phát triển cùng với đường chân trời của thành phố trong tương lai. Đây là cách chúng ta nên tiếp cận nhu cầu lưu trữ dữ liệu AI. Mỗi tầng mới (hoặc, trong trường hợp của AI, mỗi tập dữ liệu hoặc tính năng mới) phải được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng bên dưới. Điều này đòi hỏi các cơ sở dữ liệu có khả năng mở rộng để có thể phát triển cùng với tổ chức, giúp đảm bảo rằng các hệ thống AI luôn nhanh, an toàn và thông minh bất kể chúng trở nên lớn, phụ thuộc lẫn nhau hoặc phức tạp đến đâu. Ngoài không gian lưu trữ, các nhóm cần xem xét cả khả năng tính toán và hoạt động đầu vào/đầu ra để ngăn chặn thời gian ngừng hoạt động khi cơ sở dữ liệu xử lý các nhu cầu ngày càng tăng của các ứng dụng AI tiên tiến.

Các kiến trúc sư sử dụng các kỹ thuật hiện đại như khung thép và xây dựng mô-đun để thêm nhiều tầng cho tòa nhà chọc trời. Tương tự, AI dựa vào các giải pháp dựa trên đám mây và các phương pháp chiến lược như lập chỉ mục dữ liệu, phân mảnh và phân chia để phân phối khối lượng công việc đều khắp hệ thống. Điều này đảm bảo cơ sở hạ tầng có thể xử lý nhu cầu dữ liệu tăng lên một cách trơn tru, giữ cho hệ thống AI luôn mạnh mẽ và phản hồi nhanh. Hơn nữa, nó giúp các tổ chức tránh các nút thắt cổ chai và những khó khăn khi phát triển quy mô.

Trong điện toán đám mây, có hai chiến lược chính để tăng dung lượng hệ thống: mở rộng dọc và mở rộng ngang. Mở rộng dọc có nghĩa là tăng cường năng lực của cơ sở hạ tầng hiện có, trong khi mở rộng ngang giống như thêm nhiều tòa nhà vào một khu phức hợp. Điều này có nghĩa là tăng các tài nguyên như máy chủ hoặc nút để nâng cao năng lực. Cả hai phương pháp đều quan trọng để phát triển các hệ thống AI mạnh mẽ có thể xử lý các yêu cầu và sự phức tạp ngày càng tăng.

Chất lượng dữ liệu: Để có những bức tường kiên cố

Dữ liệu là xương sống của mọi doanh nghiệp hiện đại, và chất lượng cũng như tính toàn vẹn của nó cũng quan trọng như các khung thép giúp tòa nhà chọc trời chịu được mọi trọng lượng hay thời tiết. Hiệu suất của AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của dữ liệu mà nó được huấn luyện. Do đó, các công ty phải liên tục cam kết cập nhật và duy trì cơ sở dữ liệu của mình để đảm bảo chúng chính xác, nhất quán và cập nhật.

Giống như các cuộc kiểm tra định kỳ xác minh rằng tòa nhà chọc trời đủ ổn định để đứng vững, các cơ sở dữ liệu làm nền tảng cho AI cần được chú ý liên tục. Các nhóm nên liên tục cập nhật cơ sở dữ liệu của mình để phản ánh thông tin mới nhất. Điều này bao gồm việc xác nhận để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu và làm sạch dữ liệu để loại bỏ các thông tin không chính xác. Bằng cách này, các doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng hệ thống của họ vẫn vững chắc trước các thách thức và tiếp tục cung cấp các kết quả chính xác và đáng tin cậy.

Tối ưu hóa hiệu suất: Để duy trì hoạt động

Hãy tưởng tượng điều gì sẽ xảy ra nếu các hệ thống thiết yếu của một tòa nhà chọc trời—như điện, nước, hoặc thang máy—đột ngột hỏng hóc. (Cảnh báo: tòa nhà sẽ rất nhanh chóng trở nên không thể ở được.) Nếu bạn không cảm thấy hứng thú với việc bước vào một thang máy chưa được kiểm tra trong nhiều năm hoặc làm việc trên tầng 99 của một tòa nhà có hệ thống điện không ổn định, thì bạn có lẽ cũng không nên để các cơ sở dữ liệu quan trọng của mình tự vận hành. Việc đánh giá và nâng cao các cơ sở dữ liệu để đảm bảo chúng luôn phù hợp và hiệu quả là cần thiết để tránh cho AI trở nên lạc hậu, giống như một tòa nhà có thể xuống cấp mà không được bảo dưỡng đúng cách.

Trong thế giới doanh nghiệp, sự xuống cấp của cơ sở dữ liệu có thể dẫn đến độ chính xác giảm, thời gian phản hồi chậm và khả năng xử lý các mối đe dọa mới kém đi. Giống như các kiến trúc sư chọn thiết kế và vật liệu cụ thể để giảm tác động của gió và tăng hiệu quả năng lượng của tòa nhà, các kiến trúc sư AI sử dụng tối ưu hóa truy vấn và bộ nhớ đệm để đảm bảo hệ thống hoạt động như mong muốn. Các hệ thống phải xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, bất kể điều kiện bên ngoài. Tương tự như cách các kỹ sư giám sát tính toàn vẹn cấu trúc và hệ thống môi trường của một tòa nhà chọc trời, việc giám sát cơ sở dữ liệu có thể giúp phát hiện và giải quyết kịp thời các truy vấn chậm, các điểm nghẽn tài nguyên và những hành vi bất thường của cơ sở dữ liệu có thể cản trở các dự án AI.

Các biện pháp bảo mật: Nền tảng của niềm tin

Các giao thức bảo mật mạng là yếu tố thiết yếu để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của một tổ chức. Nhân viên bảo vệ, camera giám sát, và kiểm soát truy cập trong một tòa nhà giúp đảm bảo an toàn cho cư dân; các giao thức bảo mật mạng, như nguyên tắc Bảo mật từ Thiết kế và xác thực đa yếu tố, đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ tính toàn vẹn của dữ liệu tổ chức.

Trong thế giới mà dữ liệu có giá trị như vàng, việc đảm bảo tính bảo mật của nó là điều cốt yếu. Bảo mật không chỉ là một yêu cầu kỹ thuật đối với các hệ thống AI; nó đặt nền móng cho sự tin tưởng, duy trì các tiêu chuẩn đạo đức và thúc đẩy sự đổi mới. Theo một cách nào đó, các biện pháp bảo mật này là nền tảng cơ bản cho phần còn lại của hệ thống. Chúng không chỉ giúp các hệ thống AI thực hiện các nhiệm vụ mà còn bảo vệ lợi ích và quyền riêng tư của các đội ngũ con người mà chúng phục vụ.

Các đội ngũ quản lý cơ sở dữ liệu có thể giúp giữ cho các hệ thống AI của họ an toàn bằng cách tiến hành các cuộc kiểm tra bảo mật thường xuyên để xác định và khắc phục các lỗ hổng tiềm ẩn. Bằng cách ưu tiên bảo mật ở mọi lớp của cơ sở hạ tầng—từ giám sát đến bảo trì và mọi thứ ở giữa—các tổ chức có thể đảm bảo rằng các hệ thống AI của họ là nơi trú ẩn an toàn cho dữ liệu quý giá.

Khi các nhà phát triển và người dùng cảm thấy tự tin vào sự bảo mật của các hệ thống AI, họ có xu hướng thử nghiệm và đẩy giới hạn của những gì các công nghệ này có thể đạt được. Chúng ta phải tiếp tục xây dựng và quản lý những nền tảng quan trọng này với sự cẩn trọng và tầm nhìn xa. Bằng cách đó, chúng ta có thể đảm bảo rằng các hệ thống AI của mình vẫn đáng tin cậy, hiệu quả và có khả năng đạt đến tiềm năng tối đa của chúng.