les quatre piliers de l'observabilité des bases de données prête pour l'IA
Pourquoi l'intelligence de l'IA se limite à celle de votre base de données : les quatre piliers de l'observabilité des bases de données prête pour l'IA
Faux en entrée, faux en sortie. Ce vieil adage n’a jamais été aussi pertinent. Alors que les entreprises s’efforcent d’extraire de la valeur de l’intelligence artificielle (IA), l’attention se tourne désormais vers le seul système dont les modèles d’IA ne peuvent se passer : la base de données.
Les modèles actuels d’IA nécessitent des volumes considérables de données structurées et non structurées. Puisque l’IA utilise et génère plus de données que jamais auparavant, il n’est pas surprenant de constater que les responsables informatiques et leurs équipes s’intéressent de plus en plus au nombre croissant de bases de données qui stockent toutes ces données. Les problèmes de performances insuffisantes, de lacunes dans les données et de qualité peuvent s’infiltrer discrètement dans les pipelines d’entraînement et produire ainsi des résultats non fiables, biaisés ou obsolètes. Alors que l’IA génère et consomme plus de données que jamais, ce n’est pas uniquement du point de vue de l’infrastructure que les performances des bases de données font l’objet d’une attention particulière. Elles représentent un impératif stratégique.
La surveillance des performances des bases de données ne suffit plus. C’est aussi simple que cela. La visibilité sur les performances des requêtes, les changements de schéma, les indicateurs liés à l’infrastructure et l’intégrité des données donne aux équipes les moyens d’identifier les goulots d’étranglement avant qu’ils ne provoquent des pannes, l’échec de modèles et des retards dans les opérations. Les équipes informatiques doivent bénéficier d’une vue complète, en temps réel, de leurs bases de données, et ce, jusqu’à l’indicateur le plus petit lié à l’intégrité ou aux performances. La durée de bon fonctionnement est un facteur important, mais les informations collectées le sont aussi.
Nous avons constaté dans quelle mesure une stratégie d’observabilité adaptée donne aux entreprises les moyens de préparer leurs environnements de données pour l’IA. Les systèmes les plus résilients et durables reposent habituellement sur les quatre piliers suivants : la surveillance, le diagnostic, l’optimisation et l’observation de tous les composants.
La surveillance à la base
Ce sont l’objet et le lieu de la surveillance qui déterminent la réussite ou l’échec de votre stratégie d’observabilité des bases de données. Pour la plupart des entreprises, ce sont les indicateurs pertinents, notamment les durées d’exécution des requêtes, l’utilisation du processeur, la consommation de mémoire et les E/S de stockage, qui permettent d’obtenir une vue en temps réel de l’intégrité de la base de données. Toute fluctuation de ces indicateurs risque de perturber les pipelines de données et de compromettre les performances du modèle.
Par exemple, une utilisation excessive des E/S peut révéler un goulot d’étranglement des performances provoqué par un nombre important de transactions de données, ce qui ralentit alors l’exécution des requêtes, augmente l’utilisation de la mémoire et entraîne inévitablement des temps d’arrêt. Si vous bénéficiez d’informations en temps réel, ce goulot d’étranglement n’est plus qu’une simple anomalie que vous pouvez diagnostiquer et résoudre avant qu’il ne compromette les données qui alimentent le modèle.
Lorsque les équipes informatiques se concentrent sur un ensemble défini d’indicateurs pertinents pour l’activité, elles obtiennent des informations importantes sans être submergées par une multitude d’alertes, de journaux ou de tableaux de bord. Identifiez les indicateurs de bases de données qui comptent pour les employés et les clients. En privilégiant ces derniers, vous obtenez les informations nécessaires pour diagnostiquer les systèmes plus rapidement et efficacement, avec moins de ressources.
Diagnostic rapide et fiable
Le dépannage des environnements pilotés par l’IA peut être rébarbatif, surtout lorsque les modèles cessent de fonctionner sans que vous vous en aperceviez. Grâce à une visibilité en temps réel sur les indicateurs clés liés aux bases de données, les équipes informatiques peuvent diagnostiquer les problèmes avec précision et efficacement. Sans observabilité structurée, le dépannage prend souvent la forme d’une suite de devinettes et vous ne savez plus où donner de la tête pour résoudre une foule d’erreurs. Des outils sophistiqués de diagnostic, renforcés par une surveillance en temps réel, peuvent rationaliser les processus de diagnostic en regroupant les alertes, en hiérarchisant les erreurs et en filtrant les données superflues pour les exclure. Cela permet de réduire le bruit et la désensibilisation aux alertes alors que les équipes informatiques peuvent rapidement isoler les causes premières d’un problème et limiter toute interruption de l’entraînement ou de la production.
Certaines solutions parmi les plus performantes vont encore plus loin et utilisent l’IA pour surveiller les performances des requêtes et détecter les anomalies au fur et à mesure qu’elles se produisent. Cette approche proactive permet non seulement de résoudre les problèmes de performance immédiats, mais également d’identifier les processus inefficaces ou les goulots d’étranglement associés avant qu’ils ne dégénèrent.
Optimisation pour l’excellence en continu
Les bases de données doivent être constamment optimisées pour faire toujours preuve de résilience en présence de charges de travail décuplées et en constante évolution. Elles évoluent lorsque de nouvelles données sont ingérées, de nouvelles fonctionnalités créées et de nouveaux modèles déployés. Les informations pilotées par l’observabilité permettent aux équipes informatiques d’identifier plus facilement ce qui fonctionne, ainsi que les améliorations nécessaires, pour pouvoir concentrer leurs opérations d’optimisation là où elles renforceront le plus la stabilité et les performances des bases de données.
Nous dépassons là le stade du réglage des performances. Dans des environnements cloud natifs, l’optimisation permet également de contrôler les coûts. En dimensionnant comme il convient les ressources de calcul et de mémoire des flux de données d’IA, vous pouvez éviter tout surprovisionnement et garantir des performances satisfaisantes sans dépenses excessives.
En procédant à des examens réguliers des indicateurs clés comme les durées d’exécution des requêtes ou d’indexation, les développeurs peuvent ajuster les processus d’optimisation comme il convient et identifier les améliorations possibles, en temps réel. Il en résulte des couches de données plus résilientes qui évoluent avec leurs stratégies d’IA.
Observation de tous les composants, simultanément
Les stratégies d’observabilité des bases de données doivent également tenir compte du fait qu’à l’heure actuelle les bases de données sont souvent réparties dans plusieurs environnements sur site, cloud et hybrides. On sait bien que les systèmes d’IA modernes ne dépendent pas d’une seule base de données. Chaque environnement a ses propres exigences et présente ses propres défis, mais pour bénéficier d’une visibilité ininterrompue sur leurs bases de données, les équipes informatiques doivent envisager l’acquisition d’une solution d’observabilité unifiée.
La solution parfaite d’observabilité unifiée doit proposer en standard des outils de surveillance, d’analyse, de diagnostic et d’optimisation qui s’intègrent facilement dans divers environnements de bases de données. Cela permet de corréler plusieurs environnements en toute transparence et d’analyser les indicateurs de performance, pour que les équipes puissent détecter les processus inefficaces, les goulots d’étranglement ou les problèmes liés aux ressources pendant que les données transitent par divers environnements et systèmes.
Les piliers de l’optimisation des performances des bases de données
Surveillance, diagnostic, optimisation et observation de tous les composants.
Voici les quatre principaux piliers indispensables pour garantir l’observabilité efficace des bases de données et permettre aux entreprises de prospérer dans un univers dominé par l’IA. Si vous négligez un ou deux de ces piliers, vous risquez de compromettre l’efficacité des opérations des bases de données qui ne seront pas aussi robustes et évolutives, et qui peineront à s’adapter aux exigences toujours croissantes de l’activité et des clients.
À l’ère de l’IA, votre base de données est bien plus qu’un système back-end, c’est le tremplin pour l’innovation. Le seul moyen d’en assurer un fonctionnement optimal est de l’observer en profondeur et sans interruption.