Mobil Veritabanı Platformu ile Buluttan Uca Yapay Zeka
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.
Couchbase Mobile yığını ile istediğiniz hız, kullanılabilirlik veya düşük bant genişliği ihtiyacını desteklemek için çok katmanlı uç mimariler oluşturabilirsiniz.
Yapay Zekaya Hazır
Couchbase Mobile yalnızca uç bilişim için tasarlanmamıştır, aynı zamanda cihazlar da dahil olmak üzere buluttan uca yapay zekayı destekler.
Couchbase Analitik Hizmeti ile Bulut Ortamında Yapay Zeka
Couchbase, hiper hızlı yanıt verme için bellek içi işleme, ölçek ve esneklik içinse dağıtılmış bir mimari sağlayarak yapay zeka modellerini eğitmek için gereken büyük miktarda veriyi işlemek için gerekli hızı, depolama kapasitesini ve gücü sunar.
Ek olarak Couchbase Analitik Hizmeti, operasyonel verilerin ayrı bir analitik sisteme taşınmasını gerektirmeden analiz edilmesini sağlayan ve verilerin model eğitimi veya analizi için kullanılmadan önce uzun ETL (extract-ayıklama, transform-dönüştürme, load-yükleme) süreçlerinin çalıştırılması ihtiyacını ortadan kaldırır.
Dahası, Couchbase bir belge veritabanı olmasına rağmen veri bilimciler onunla tanıdık bir dil kullanarak çalışabilirler: SQL. Bu onlara, milisaniyeler veya milisaniyenin altında sonuçlar veren devasa veri kümelerine karşı karmaşık sorgular yazmalarına olanak tanıyarak içgörü elde etme süresini kısaltma, veri hazırlama ve model eğitimi süreçlerini hızlandırma olanağı sağlar.
Couchbase Analitik Hizmeti, yapay zekayı entegre etmek için Python Kullanıcı Tanımlı Fonksiyonlar adı verilen ve geliştiricilerin Python kodunu bir fonksiyon olarak bağlamasına ve SQL sorgularında çağırmasına olanak tanıyan bir özellik sunar. Böylelikle uzun ETL süreçleri olmadan, Python tabanlı makine öğrenimi modellerinden Couchbase Analitik’e kesintisiz bir hat oluşturarak operasyonel verilere dayalı bir şekilde öğeleri sınıflandırma gibi konularda yapay zekayı oldukça geniş bir ölçekte uygulayabilirler.
Couchbase Analitik ile makine öğrenimi modellerinin kullanımına ilişkin bir örneği bu blog yazısında bulabilirsiniz.
Couchbase, Analytics Service ile “hibrit yapay zeka” kavramının bulut tarafını yerine getirmektedir.
Couchbase Lite Tahmine Dayalı Sorgu ile Uçta Yapay Zeka
Couchbase ile ağır yapay zeka iş yükleri bulutta verimli bir şekilde ölçeklendirilebilirken, örnek olarak yerel gerçek zamanlı verilere dayalı öneriler yapmak gibi daha küçük modellerin mobil cihazlarda uçta çalıştırılmasının istendiği durumlar da vardır. Günümüzün mobil cihazlarının artan gücü ve mobil cihazlar için optimize edilmiş makine öğrenimi modellerinin ortaya çıkması uçta yapay zekayı gerçeğe dönüştürüyor.
Couchbase Lite Tahmine Dayalı Sorgu API’si, mobil uygulamaların önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini kullanmasına ve cihazdaki yerel verilere karşı tahmine dayalı sorgular çalıştırmasına olanak tanıyan uç yapay zeka için tasarlanmıştır. Mobil uygulama tarafından gerçek zamanlı veriler için tahminler yapılır.
Makine öğrenimi modellerinin mobil cihazlarda uygulanması, yerel veri işlemenin sağladığı yüksek kullanılabilirlik, çok düşük gecikme süresi ve azaltılmış ağ bant genişliği kullanımı sunar. Bu sayede öneriler ve tahminler daha kişiselleştirilebilir ve anlık olabilir ki bu da etkili olmalarını sağlar. Özetle, yapay zeka tarafından değerlendirilmek üzere internet üzerinden uzaktaki bulut veri merkezlerine veri gönderme ihtiyacını ortadan kaldırarak tüm deneyimi daha hızlı ve daha güvenilir hale getirir.
Uç ortamlardaki yapay zeka örnekleri arasında, görsellere dayalı olarak yerinde ürün önerilerinin yapılabildiği perakende ve e-ticaret; kişisel tercihlerin konum, zaman, hava durumu ve diğer faktörlerle eşleştirilerek gerçek zamanlı olarak seçenekler önerildiği konaklama veya fabrika süreçlerindeki sorunların bir arıza meydana gelmeden önce anında tahmin edilip engellenebildiği sanayi üretimini sayabiliriz.
Couchbase Lite ile makine öğrenimi modellerini kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu blog yazısını okuyabilirsiniz.
Couchbase Lite, Tahmine Dayalı Sorgu API’sı ile “hibrit yapay zeka” konseptinin mobil cihaz tarafını yerine getirir.
Buluttan Uca ve Cihaza Yapay Zeka
Couchbase Mobile’ın yapay zeka yeteneklerini uç bilişim mimarilerine entegre eden kuruluşlar, yapay zeka ve veri işleme iş yüklerini, standart bir veritabanı teknolojisi üzerinde çalışan en hızlı ve en ölçeklenebilir entegre yapay zeka sistemleri için gerekli olan herhangi bir ağ yapısına katmanlayabilir.
Bu mimari yapı ile, yapay zeka iş yüklerinin en uygun yerde işlenmesi sağlanır. Derin öğrenme modellerinin verimli bir şekilde uygulanması için bulut ortamlarından oldukça fazla miktarda veri gereksinimi varken, daha küçük makine öğrenimi modelleri, uç cihazlarda veya uç ortamlarında doğrudan çalışabilir.
Yapay zeka sistemi, tek bir veri teknolojisi ekosisteminin parçası olmasından da büyük fayda sağlar. Çünkü yığın boyunca aynı veritabanını, sorguları ve API’leri kullanır ve bu da geliştirme ve sürekli bakımı farklı veritabanı teknolojilerinin kullanıldığı dağınık bir ekosistemden çok daha kolay hale getirir.
Uç bilişim, yapay zekanın bugün ve gelecekteki tüm potansiyelini gerçekleştirmesi için bir gerekliliktir. Couchbase’in yerel, uç ve yapay zekaya hazır modern veritabanı, bir sonraki büyük atılımın gerçekleşmesine yardımcı olmak için hazır.
Couchbase yapay zeka yetenekleri ile ilgili daha fazla bilgi alın:
Couchbase Server Phyton UDF Dokümanları
