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A indústria de banco de dados passou por uma revolução silenciosa na última década.
Os bancos de dados tradicionais exigiam que os administradores forneçam capacidade fixa, incluindo recursos de computação e armazenamento. Mesmo na nuvem, com as opções de banco de dados como serviço, as organizações estavam essencialmente pagando pela capacidade do servidor que fica ociosa na maioria das vezes, mas pode lidar com cargas de pico. Bancos de dados sem servidor Virar este modelo. Eles dimensionam automaticamente os recursos para cima e para baixo com base na demanda actual e cobram apenas pelo que é usado.
Amazon Web Services (AWS) Pioneiro essa abordagem há mais de uma década com seu dynamoDB e o expandiu para bancos de dados relacionais com a Aurora sem servidor. Agora, a AWS está dando o próximo passo na transformação sem servidor de seu portfólio de banco de dados com a disponibilidade geral do Amazon DocumentDB Serverless. Isso traz escala automática para bancos de dados de documentos compatíveis com MongoDB.
O tempo reflete uma mudança elementary na forma como as aplicações consomem recursos de banco de dados, principalmente com o aumento dos agentes da IA. O servidor sem servidor é ultimate para cenários de demanda imprevisíveis, que é precisamente como as cargas de trabalho da IA agênticas se comportam.
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“Estamos vendo que mais as cargas de trabalho da IA agentic se enquadram no fim elástico e menos preendável”, disse Ganapathy (G2) Krishnamoorthy, vice-presidente de bancos de dados da AWS, ao VentureBeat “. Então, na verdade, agentes e sem servidor realmente andam de mãos dadas”.
Sem servidor vs banco de dados como serviço comparado
O caso econômico para bancos de dados sem servidor se torna convincente ao examinar como funciona o provisionamento tradicional. As organizações normalmente provisionam a capacidade do banco de dados para cargas de pico e pagam por essa capacidade 24/7, independentemente do uso actual. Isso significa pagar pelos recursos ociosos durante o horário fora do pico, fins de semana e calls sazonais.
“Se a sua demanda por carga de trabalho for realmente mais dinâmica ou menos previsível, então o servidor realmente se encaixa melhor porque oferece capacidade e espaço em escala, sem realmente ter que pagar pelo pico o tempo todo”, explicou Krishnamoorthy.
As reivindicações da AWS Amazon DocumentDB Sem servidor pode reduzir custos em até 90% em comparação com os bancos de dados provisionados tradicionais para cargas de trabalho variáveis. A economia vem da escala automática que corresponde à capacidade e à demanda actual em tempo actual.
Um risco potencial com um banco de dados sem servidor, no entanto, pode ter certeza de custo. Com uma opção de banco de dados como serviço, as organizações normalmente pagam um custo fixo por uma configuração pequena, média ou grande do tamanho de uma camiseta. Com o servidor sem servidor, não há a mesma estrutura de custos específica.
Krishnamoorthy observou que a AWS implementou o conceito de CostraRrails para bancos de dados sem servidor por meio de limites mínimos e máximos, impedindo as despesas em fuga.
O que é documentDB e por que importa
O DocumentDB serve como serviço de banco de dados de documentos gerenciados da AWS com compatibilidade da API do MongoDB.
Diferentemente dos bancos de dados relacionais que armazenam dados em tabelas rígidas, os bancos de dados documentam as informações do armazenamento de informações como documentos JSON (Javascript Object). Isso os torna ideais para aplicativos que precisam de estruturas de dados flexíveis.
O serviço lida com casos de uso comuns, incluindo aplicativos de jogo que armazenam detalhes do perfil do jogador, plataformas de comércio eletrônico que gerenciam catálogos de produtos com atributos variados e sistemas de gerenciamento de conteúdo.
A compatibilidade do MongoDB cria um caminho de migração para as organizações que atualmente executam o MongoDB. De uma perspectiva competitiva, o MongoDB pode ser executado em qualquer nuvem, enquanto o Amazon DocumentDB está apenas na AWS.
O risco de bloqueio pode ser uma preocupação, mas é um problema que a AWS está tentando abordar de maneiras diferentes. Uma maneira é permitir uma capacidade de consulta federada. Krishnamoorthy observou que é possível usar um banco de dados da AWS para consultar dados que podem estar em outro provedor de nuvem.
“É uma realidade que a maioria dos clientes tenha sua infraestrutura espalhada por várias nuvens”, disse Krishnamoorthy. “Nós olhamos, essencialmente, exatamente quais problemas são os clientes que tentam resolver”.
Como o DocumentDB sem servidor se encaixa na paisagem Agentic AI
Os agentes da IA apresentam um desafio único para os administradores de banco de dados, porque seus padrões de consumo de recursos são difíceis de prever. Diferentemente dos aplicativos da Net tradicionais, que normalmente possuem padrões de tráfego relativamente constantes, os agentes podem desencadear as interações em cascata do banco de dados que os administradores não podem prever.
Os bancos de dados de documentos tradicionais exigem que os administradores provisionem a capacidade de pico. Isso deixa os recursos ociosos durante períodos tranquilos. Com os agentes da IA, esses picos podem ser repentinos e maciços. A abordagem sem servidor elimina essa adivinhação, dimensionando automaticamente os recursos de computação com base na demanda actual, e não nas necessidades de capacidade prevista.
Além de apenas ser um banco de dados de documentos, Krishnamoorthy observou que o Amazon DocumentDB Serverless também apoiará e trabalhará com o MCP (Mannequin Context Protocol), que é amplamente usado para permitir que as ferramentas de IA trabalhem com dados.
Como se vê, o MCP em sua fundação Core é um conjunto de APIs JSON. Como um banco de dados baseado em JSON, isso pode tornar a Amazon DocumentDB uma experiência mais acquainted para os desenvolvedores trabalharem, de acordo com Krishnamoorthy.
Por que isso importa para empresas: simplificação operacional além da economia de custos
Embora a redução de custos receba as manchetes, os benefícios operacionais do servidor sem servidor podem ser mais significativos para a adoção da empresa. Sem servidor, elimina a necessidade de planejamento de capacidade, um dos aspectos mais demorados e propensos a erros da administração de banco de dados.
“Na verdade, o servidor realmente escala certo para realmente atender às suas necessidades”, disse Krishnamoorthy. “A segunda coisa é que ele realmente reduz a quantidade de carga operacional que você tem, porque você não está apenas apenas planejando capacidade.”
Essa simplificação operacional se torna mais valiosa à medida que as organizações escalam suas iniciativas de IA. Em vez de administradores de banco de dados ajustar constantemente a capacidade com base nos padrões de uso do agente, o sistema lida com a escala automaticamente. Isso libera equipes para se concentrar no desenvolvimento de aplicativos.
Para empresas que desejam liderar o caminho na IA, essas notícias significam bancos de dados de documentos na AWS agora podem ser escalonados perfeitamente com cargas de trabalho de agentes imprevisíveis, reduzindo os custos operacionais da complexidade e da infraestrutura. O modelo sem servidor fornece uma base para experimentos de IA que podem escalar automaticamente sem planejamento de capacidade inicial.
Para as empresas que desejam adotar a IA mais tarde no ciclo, isso significa que as arquiteturas sem servidor estão se tornando a expectativa de linha de base para a infraestrutura de banco de dados AI-Prepared. Esperando para adotar bancos de dados de documentos sem servidor pode colocar as organizações em desvantagem competitiva quando elas eventualmente implantam agentes de IA e outras cargas de trabalho dinâmicas que se beneficiam da escala automática.
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