企業がAI対応データベースを使用してAI導入を加速する方法

企業は、AI を搭載し、AI 向けに構築されたデータベースを検討する必要があります。最適化と使いやすさを向上させるために AI を活用する必要があります。また、開発者やデータ サイエンティストが最新のテクノロジーを活用して深い洞察を引き出せるように AI 向けに構築する必要があります。

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この分野の先駆者となるデータベースの 1 つが、IBM が公式に発表した Db2 11.5 です。現在、多くの企業が、信頼性、回復力、セキュリティの高さから、ミッションクリティカルなアプリケーションのサポートに Db2 を活用しています。この新バージョンでは、IBM は機械学習 (ML) などの機能を追加し、Db2 を IT 組織や開発者が必要とする AI データベースに変換しました。

AI搭載

AI 駆動型データベースにより、企業は付加価値の高いタスクに集中できるようになります。コストを節約するためにデータベースを手動で最適化するのではなく、ML (機械学習) を使用すると、より自動化された方法で継続的に効率を向上させることができます。 AI は、ユーザーがより簡単に洞察を得るのにも役立ちます。特に、検索機能やレポートで自然言語をより簡単に使用できるようになります。その結果、ユーザーは基盤となるデータベースを扱うのではなく、データに関する洞察を発見することに多くの時間を費やすことができます。

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これを認識し、Db2 11.5 では機械学習ベースのオプティマイザーのテクノロジー プレビューを提供します。 ML オプティマイザーは、既存のコストベースのオプティマイザーを補完し、パフォーマンスをさらに強化および改善します。テクノロジープレビューとして、最初はカーディナリティ推定の改善に重点を置きます。もう 1 つの新しい無料ツールである Enhanced Data Explorer (ADE) のテクノロジ プレビューも DB211.5 で利用できるようになります。 ADE を使用すると、データ サイエンティスト、データ エンジニア、ビジネス アナリストは、自然言語クエリ、ファセット検索、自然言語生成機能を使用して、Db2 に保存されているデータを簡単に探索できます。

AIのために生まれた

AI を使用してデータベースを最適化するだけでは不十分であり、開発者はアプリケーションで AI を簡単に活用する必要もあります。一般的な言語とフレームワークをサポートすることで、新しいものや独自のものを探すのに無駄にしていた時間を節約できます。データ フェデレーション機能により、AI モデル用の新しいデータ ソースが利用可能になります。また、AI アプリケーション開発用の互換性のあるコード パターンにアクセスできるため、ユーザーはすぐにプロジェクトに着手でき、より早く完成品に戻ることができます。

Db2 11.5 は、Python、Ruby、Go、Java、PHP、Node.js、Sequentize のネイティブ サポートに加え、Visual Studio Code や Jupyter ノートブックなどの一般的なフレームワークのサポートとともに、これらすべての機能を提供します。 Db2 11.5 ではブロックチェーン フェデレーションのサポートも提供され、アプリケーション開発者がブロックチェーン ソースから直接データを抽出し、分析やダッシュボード用に他のデータ ソースと組み合わせるのに役立ちます。さらに、コード パターンを使用して AI アプリケーションの開発を加速できるようになりました。

便利なアップグレード

AI データベースの機能を最大限に活用するには、組織はプロジェクトの規模と範囲に適したデータベースを選択する必要があります。これには、会社の成長に合わせて簡単に拡張できる機能も含まれます。そうすることで、AI モデルを最大限に活用するために必要なストレージとコンピューティング能力を確保できます。

顧客による採用とアップグレードの展開を容易にするために、Db2 は最近、バージョンを 3 つのバージョンに統合しました。ユーザーは、高可用性、災害復旧、pureScale など、Db2 のすべての機能を備えたコミュニティ エディションを無料で使用できます。ネイティブ インストール、Docker インストール、またはクラウドでホストされるサービスとして利用できます。その後、メモリ、コア、またはデータベース サイズを増やしたい場合は、Standard エディションまたは Premium エディションにアップグレードできます。

その他の機能

企業は新しい AI 機能を追加する際、弾力性やパフォーマンスなどの従来のデータベース機能の必要性を無視することはできません。新しいデータベースでは、以前のバージョンのすでに優れた機能を超えてこれらの機能が改善されています。

たとえば、Db2 11.5 には、回復力が向上した高度なクラスタリング機能である pureScale の機能強化が含まれています。

•メンバー間の現在のコミットセマンティクスをサポート

• クラスター全体の空き領域管理の改善

• 範囲パーティション化されたテーブルによるロード/削除パフォーマンスの向上

• オンラインインデックス作成と範囲宣言はデフォルトで有効になっています

• 強化されたセキュリティ機能

IBM は、Db2 に対して、次のような多くのパフォーマンスと使いやすさの改善を加えました。

• 圧縮強化

•内蔵スペースサポート

• ETL最適化

• 追加のSIMD利用

• ウェアハウスクエリの最適化

• 列指向エンジン（一般にBLUエンジンと呼ばれる）のLOBサポート

• 最新のストレージデバイスに有利な4Kセクターストレージをサポート

• Db2からのデータのロードやアーカイブを容易にするために外部テーブルをサポート

企業があらゆる種類のデータの管理と活用に習熟するにつれて、データベースを使用して AI を導入および開発する方法を模索する必要があります。これを実現するには、AI アプリケーションの使用をサポートしながら AI を使用して効率性を向上させ、簡単にアップグレードでき、高いパフォーマンスと回復力を備えたインフラストラクチャが必要です。

AI データベースとして、IBM はこれらすべてのニーズを満たすように特別に構築されており、今後も AI 機能を継続的に更新していきます。この新しいビジョンにより、IBM ハイブリッド データ管理プラットフォームのコア コンポーネントである Db2 により、クライアントはデータ管理の一部を自動化しながら AI アプリケーション開発を加速できるようになります。