數據的革命達到前所未有的速度，顛覆了科技環境。 CrateDB 重新定義數據基礎設施 以滿足人工智慧系統的需求。當今企業面臨一個挑戰：在最快的時間內獲得相關的洞見。 從分鐘轉變為毫秒 為智能和反應敏捷的操作鋪平了道路，促進了各種行業的創新。靈活性和準確性的重要性從未如此關鍵。 優化的數據管理改變決策能力，並能夠捕捉到性能的精髓。
適應未來需求的基礎設施
CIO.com 最近的一篇文章突顯了一個主要挑戰：現有的 數據 基礎設施無法滿足未來人工智慧 (AI) 的需求。資訊系統總監 (CIO) 必須重新思考他們的 擴展 方法，不僅在於體量，還包括 速度 和效率。面對這一問題，CrateDB 作為一個創新的解決方案，定位為“統一數據層 用於分析、搜索和人工智慧”。
有效的數據處理
大多數計算系統依賴於批處理管道或異步管道。這種模型在速度和效率方面都有局限性。根據 CrateDB 營銷副總裁斯蒂芬·卡斯特拉尼的說法，縮短數據產出與消耗之間的時間變得至關重要。CrateDB 被證明是一個合適的解決方案，能夠在幾毫秒內提供相關數據的 快照，即使面對 復雜的數據 量也不例外。
人工智慧的四步驟過程
一篇博客文章詳細介紹了 CrateDB 的創新過程，該過程作為數據與人工智慧系統之間的“連接紮帶”。這一過程分為四個主要步驟：數據攝取、實時聚合、將數據提供給人工智慧管道，並最終啟動模型與數據之間的反饋循環。速度和數據的多樣性是關鍵要素，卡斯特拉尼表示查詢時間從幾分鐘減少到幾毫秒。
製造業中的特定應用
在製造業中，實時收集機器的 遙測 可以改善預測維護模型。該系統使企業能夠優化其流程，減少非計劃停機時間。此外，CrateDB 可用於協助人員處理故障。通過生成精確的錯誤消息，它能夠查詢虛擬助手，提供必要的手冊和指示，以實時解決問題。
預測未來人工智慧的需求
人工智慧正在迅速發展。它在幾個月內將會呈現怎樣的形式仍然不確定。組織希望開發完全自主的 AI 工作流程。然而，PYMENTS Intelligence 最近的研究顯示，製造業在商品和服務行業中落後。CrateDB 與 Tech Mahindra 合作，為汽車、製造和 智能工廠 行業提供自主 AI 解決方案。
模型上下文協議 (MCP)
斯蒂芬·卡斯特拉尼對模型上下文協議 (MCP) 表示非常興奮，該協議標準化應用程式提供大規模語言模型 (LLM) 的上下文的方式。他將其比作大約十二年前出現的企業 API 趨勢。CrateDB 的 MCP 服務器仍處於實驗階段，作為 AI 工具與分析數據庫之間的橋梁。 “我們以相同的方式處理 API，但針對 LLM，”他指出。
未來的前景和合作
與 Tech Mahindra 的合作是 CrateDB 的一個戰略重點。卡斯特拉尼表示該公司專注於其基礎：性能、可擴展性 和在越來越多來源中攝取數據的投資。主要目標仍然是減少延遲，無論是在攝取還是查詢方面。這些技術的應用範圍看起來充滿希望。
參加關鍵事件
斯蒂芬·卡斯特拉尼將在 AI & Big Data Expo Europe 演講。他的演講主題將是“在實時數據中引入人工智慧 – Text2SQL、RAG 和 TAG 與 CrateDB”。同樣，他將參加 IoT Tech Expo Europe，談論更智能的 IoT 操作，通過對風電場的實時分析和 AI 指導的診斷。
關於 CrateDB 和 AI 的常見問題
CrateDB 如何縮短 AI 的數據處理時間？
CrateDB 通過將查詢時間從幾分鐘縮短到幾毫秒來優化性能，從而實現對 AI 系統所需數據的即時訪問。
CrateDB 在實時數據處理中的主要功能是什麼？
CrateDB 作為一個 統一數據層，提供實時數據攝取、即時聚合和向 AI 管道 快速提供數據的功能。
CrateDB 能處理哪些類型的數據？
CrateDB 能夠處理各種數據格式，因此對于高量和多樣性的 AI 需求來說是一個合適的選擇。
CrateDB 如何幫助行業中的預測維護？
通過收集來自機器的 實時遙測，CrateDB 提供更好的分析和提升預測維護模型，從而促進主動干預。
使用 CrateDB 的工廠中的 知識助手 扮演什麼角色？
知識助手利用 CrateDB 提供有關特定機器錯誤的快速準確信息，幫助操作員及時反應，並提供適當的文檔。
模型上下文協議 (MCP) 對於 AI 和 CrateDB 的重要性在哪裡？
MCP 標準化了應用程序為大型語言模型提供上下文的方式，便於它們與 CrateDB 的整合，進而提高 自主工作流程 在 AI 中的效率。
CrateDB 如何與其他 AI 數據管理解決方案比較？
與其他通常依賴於批處理管道的系統不同，CrateDB 專注於實時效率和延遲時間的縮短，這對現代 AI 的需求至關重要。
為什麼 CIO 在 AI 時代必須重新評估數據基礎設施？
CIO 必須考慮不僅能夠在規模上擴展的解決方案，還要能夠智能地適應未來數據處理要求，否則將會感到不知所措。
