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Welche Anforderungen muss eine Datenbank erfüllen?
- Performance: Geschwindigkeit war schon immer ein elementarer Aspekt von Datenbanken. Adaptive Applikationen aber setzen hier neue Richtwerte, denn sie sind in der Regel Echtzeit-Anwendungen. Entsprechend schnell muss die dafür genutzte Datenbank die Daten speichern und prozessieren. Ein wichtiger Performance-Aspekt ist auch die Skalierbarkeit in beide Richtungen, um auf Schwankungen schnell reagieren zu können.
- Daten-Agnostik und -Konsolidierung: Gleichzeitig muss die Datenbank in der Lage sein, für adaptive Anwendungen eine Vielzahl von Datentypen verarbeiten und konsolidieren zu können. Dafür sind flexible Formate wie JSON (JavaScript Object Notation) ideal geeignet. Sie können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeiten und sind damit der Schlüssel für hyperpersonalisierte adaptive Anwendungen.
- Echtzeit-Analytics: Datenanalyse ist ein elementarer Teil adaptiver Anwendungen. Sobald diese Analysen ausserhalb der Datenbank gefahren werden müssen, entsteht ein Zeitverzug (Latenz), der die Response-Zeiten drosselt. Latenzen aber sind nicht nur bei der Datenanalyse Gift für Realtime-Applikationen. Ideal sind daher Datenbanken, die Daten in Echtzeit analysieren, aggregieren und zurückschreiben können.
- Mobility-Fähigkeiten: Adaptive Applikationen werden nicht nur mobil eingesetzt, sie brauchen ihrerseits auch Daten von mobilen Standorten und Edge-Sensoren für den Kontextbezug. Dabei werden aktuelle Faktoren wie Ort, Zeit oder äussere Umstände berücksichtigt. Typisches Beispiel dafür sind Navi-Apps. Die Datenbank-Architektur muss daher darauf ausgelegt sein, Daten von Mobil- und Edge-Geräten in Echtzeit bereitstellen zu können.
- Plattform-Integration: Alle für adaptive Applikationen benötigten Datenbank-Funktionalitäten werden idealerweise auf einer einzigen hochintegrierten Datenbank-Plattform bereitgestellt. Die verschiedenen Funktionsblöcke (Data Processing, Vector Search, Analytics, usw.) können so ohne lästige Latenzen interagieren und die gerade benötigten Daten bereitstellen. Zudem werden damit Kosten und Komplexität (die beiden „natürlichen Feinde“ von KI-Anwendungen) reduziert.