Конвергентные рабочие нагрузки объединяют транзакционные и аналитические данные, создавая основу для интеллектуального анализа реального времени, непрерывного принятия решений и агентного искусственного интеллекта, пишет в корпоративном блоге Девин Пратт, директор IDC по исследованиям в области управления данными в подразделении ИИ, автоматизации, данных и аналитики.

Многие руководители задают один и тот же вопрос: как сократить разрыв между бизнес-событием и важным решением? Прогноз IDC «FutureScape: Worldwide Data and Analytics 2026» указывает на четкий тренд: к 2029 г. 60% корпоративных платформ данных будут объединять транзакционные и аналитические рабочие нагрузки, обеспечивая работу агентного ИИ и непрерывный интеллект реального времени.

Рассмотрим, что означают конвергентные рабочие нагрузки на практике, почему их внедрение ускоряется, как поставщики позиционируют этот подход и чему следует отдать приоритет при планировании следующего этапа вашей стратегии в области баз данных.

Что на самом деле означает «конвергентность»

Конвергентные рабочие нагрузки объединяют транзакции и аналитику, позволяя одновременно получать инсайты и принимать решения на основе одних и тех же данных. Вместо экспорта из операционных систем в отдельный аналитический стек, что влечет за собой создание копий, затраты и задержки, конвергентный подход запускает оба процесса в одной управляемой среде. Результат очевиден: решения принимаются на основе актуальных данных, а не вчерашних пакетов.

Этот сдвиг превращает базы данных из систем учета в интеллектуальные системы, где каждая транзакция может быть проанализирована и использована немедленно. Он формирует основу для непрерывного интеллекта в таких областях, как предотвращение мошенничества, управление состоянием активов и клиентская персонализация.

Почему это ускоряется сейчас

Три фактора превращают конвергенцию из концепции в практику. Эластичность облачных вычислений позволяет ИТ-командам оптимизировать смешанные рабочие нагрузки в зависимости от изменения спроса, избегая ненужных затрат и избыточного выделения ресурсов. Потоковая обработка и обработка в оперативной памяти позволяют получать и анализировать данные по мере их поступления, значительно сокращая задержку. Исследование IDC показывает, что 96% предприятий используют или планируют использовать потоковую обработку данных для ИИ и аналитики.

Приближение ИИ к данным еще больше снижает трение в конвейере обработки. 75% организаций используют или планируют использовать интегрированные векторные базы данных для хранения и запроса вложений для ИИ. Внедрение агентных шаблонов также ускоряется: 53% предприятий уже используют ИИ-агентов в производственной среде, а еще 28% планируют их развертывание в течение шести месяцев.

На рынке наблюдается устойчивая тенденция: объединение рабочих нагрузок, минимизация копий данных, размещение аналитики и ИИ вблизи мест хранения данных и применение сквозного управления.

Пример

Поставщики предлагают различные способы конвергенции. Так, подход Oracle объединяет Oracle AI Database 26AI, которая используется для управления операционными данными, со встроенными ИИ и векторным поиском для принятия решений в реальном времени на основе мультимодельных данных, и Oracle Autonomous AI Lakehouse, которое предоставляет уровень корпоративной аналитики и управления. Эти два компонента работают вместе для объединения операционных и аналитических данных. Озеро-хранилище расширяет возможности обнаружения и управления данными в разных средах, интегрируется с каталогами сторонних разработчиков, поддерживает открытые механизмы и форматы, а также запускает ИИ (включая векторный поиск) непосредственно на таблицах озера. Конвейеры обработки данных в реальном времени обеспечивают синхронизацию информации между источниками.

Другие ведущие поставщики идут по аналогичному пути, добавляя операционные возможности к озерам данных, аналитическую глубину к транзакционным системам и более сильное управление в обеих областях.

Чего следует ожидать руководителям

  • Упрощение и скорость. Первые успехи достигаются за счет меньшего количества копий данных и меньшего количества ETL-процессов, что сокращает время получения инсайтов и уменьшает объем интеграционных работ. Встроенная автоматизация, включая самонастройку, обнаружение аномалий и управление рабочими нагрузками, смещает акцент с обслуживания на инновации.
  • Производительность без компромиссов. Современные конвергентные платформы предназначены для анализа живых операционных данных с сохранением оперативности транзакций. На практике это означает меньше компромиссов между «ведением бизнеса» и «анализом бизнеса».
  • Управление с самого начала. По мере внедрения ИИ в операционную деятельность унифицированный аудит, отслеживание происхождения данных и обеспечение соблюдения политик становятся обязательными. Конвергентный дизайн служит выполнению этих целей благодаря применению согласованных средств управления в одном месте, а не сшиванию их из нескольких стеков.
  • Рынок смещается в сторону облачных технологий. Расходы на базы данных продолжают концентрироваться в облачных сервисах. Прогнозируется, что доходы вендоров СУБД в публичных облаках будут расти на 18,3% в год в период до 2029 г., что отражает переход к гибким, масштабируемым архитектурам, поддерживающим смешанные рабочие нагрузки.

С чего начать

  • Начните с нескольких высокоценных, критически важных к свежести информации сценариев использования. Обнаружение мошенничества, предиктивное техническое обслуживание и взаимодействия с ключевыми клиентами — сильные кандидаты. Разрешите сосуществование с унаследованными системами, пока вы проверяете задержку, надежность и средства управления.
  • Внедрите управление и наблюдаемость с первого дня. Приоритетными являются четкая отслеживаемость происхождения данных, унифицированные политики доступа и сквозной мониторинг как в операционной, так и в аналитической среде.
  • Выберите готовые к ИИ платформы данных. Интегрированный поиск и встроенный в базу данных ИИ снижают сложность конвейера и позволяют выполнять инференс ближе к данным для более быстрого получения инсайтов.
  • Запланируйте использование агентного ИИ. Установите связи в реальном времени между конвергентными хранилищами данных и агентными платформами с четкими политиками доступа, отслеживания происхождения данных, отката и аудита.

Заключение

Конвергентные рабочие нагрузки трансформируют базы данных из систем управления операционными данными в интеллектуальные системы реального времени. Этот сдвиг обусловлен эластичностью облачных вычислений, потоковой передачей данных и обработкой в ​​оперативной памяти, а также ИИ, работающим в непосредственной близости от данных, при этом агентный ИИ становится основным сигналом спроса. В ближайшей перспективе следует ожидать более простых архитектур и большей автоматизации, но с самого начала сделайте управление и наблюдаемость первостепенными приоритетами. Начните с нескольких высокоценных, критически зависящих от свежести информации сценариев использования, проверьте производительность и средства контроля и расширяйте их по мере стабилизации операционных шаблонов.