Como os bancos de dados em nuvem evoluíram para a era da IA

Os bancos de dados são uma tecnologia fundamental que potencializa os aplicativos dos quais empresas e consumidores dependem todos os dias. Os bancos de dados em nuvem, em particular, alimentam experiências digitais diárias em tempo real – streaming de vídeo, monitoramento de pontuação de crédito, compras on-line, reservas de viagens, reservas em restaurantes, consultas e serviços médicos, pagamentos digitais, pedidos e entregas de pacotes e muito mais.

A explosão da IA ​​generativa (GenAI) impactou quase todas as facetas da tecnologia, incluindo bancos de dados em nuvem, os aplicativos que eles alimentam e os desenvolvedores que fazem toda a mágica acontecer. Uma pesquisa recente descobriu que 73% das empresas estão aumentando o investimento em ferramentas de IA para ajudar os desenvolvedores a trabalhar de forma mais eficaz e a criar novas aplicações GenAI com mais rapidez.

A GenAI está impulsionando uma corrida entre as empresas para criar aplicativos hiperpersonalizados, de alto desempenho e adaptáveis. Esses tipos de aplicativos podem ajustar seus comportamentos e recursos em tempo real com base em vários fatores, como preferências do usuário, condições ambientais, entradas de dados ou mudanças nas circunstâncias. Essa mudança em direção a aplicativos dinâmicos e orientados por IA requer um banco de dados multifuncional, em tempo real, de baixa latência.

Como chegamos aqui? Quando surgiram os bancos de dados em nuvem e como eles evoluíram para se tornarem os bancos de dados flexíveis, escaláveis ​​e versáteis que os desenvolvedores conhecem e amam hoje?

Para comemorar o terceiro Dia Nacional do Banco de Dados em Nuvem, vamos dar uma olhada na história dos bancos de dados, como os bancos de dados em nuvem ganharam popularidade e o que a era da IA ​​reserva para eles.

Retrocedendo o relógio: a origem dos bancos de dados

Tudo começou na década de 1960, quando os computadores foram introduzidos pela primeira vez, marcando o início dos bancos de dados informatizados. Charles W. Bachman projetou o armazenamento de dados integrado, o primeiro sistema de gerenciamento de banco de dados (SGBD), que consistia em um único conjunto de arquivos compartilhados em um disco, com ferramentas para estruturá-los e gerenciá-los e um conjunto de comandos poderosos que permitiam aos usuários manipular dados .

Dez anos depois, o pesquisador da IBM Edgar F. Codd propôs a ideia de sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS), que poderiam organizar informações em tabelas. Isso ocorreu numa época em que o armazenamento era muito caro e os dados precisavam ser armazenados de forma eficiente. Nas décadas seguintes, os bancos de dados relacionais tornaram-se cada vez mais proeminentes. A IBM desenvolveu a linguagem de consulta estruturada (SQL), a primeira linguagem de dados padrão para bancos de dados.

Avançando para o início dos anos 2000 – os bancos de dados tiveram sua primeira grande mudança no setor com a introdução da Internet. Recursos de pesquisa, soluções de comércio eletrônico e aplicativos baseados na Internet para tarefas como transações em pontos de venda foram desenvolvidos e ganharam popularidade. No entanto, com estes novos serviços, o aumento de dados de milhões de utilizadores e a transição para um desenvolvimento de software mais rápido e ágil, surgiu uma nova era de requisitos de gestão de dados. Os bancos de dados relacionais tradicionais foram projetados em uma era de “caixa única”, onde a escalabilidade era limitada ao tamanho dessa caixa. Embora as regras e os esquemas rígidos dos bancos de dados relacionais fossem ótimos para a eficiência, eles estavam retardando o tempo de lançamento no mercado para os desenvolvedores que buscavam lançar novos recursos a cada poucas semanas. O armazenamento tornou-se barato e era necessária uma nova solução.

Os bancos de dados NoSQL (“não apenas linguagem de consulta estruturada”) surgiram como uma alternativa moderna aos RDBMS tradicionais e foram construídos para lidar com a velocidade, flexibilidade e escalabilidade horizontal exigidas pelo big data.

Bem-vindo, bancos de dados em nuvem

Com a chegada da década de 2010, as organizações continuaram a evoluir e a inovar no modelo DBMS para atender às necessidades e desafios emergentes das empresas, à medida que os desenvolvedores construíam aplicações com uso intensivo de dados. A popularidade das tecnologias de nuvem estava a aumentar, tornando-se rapidamente uma escolha ideal após a crise financeira de 2008, quando as empresas recorreram a serviços de nuvem em vez de infraestruturas privadas de capital intensivo.

Foi aí que os bancos de dados em nuvem entraram em cena, hospedados e gerenciados em diversas plataformas de nuvem para oferecer benefícios em custo, disponibilidade, escalabilidade e segurança. Assim como os bancos de dados tradicionais, os bancos de dados em nuvem permitem que os usuários armazenem, acessem, alterem, removam e processem dados, com a flexibilidade adicional de execução em uma infraestrutura em nuvem.

Os bancos de dados em nuvem evoluíram drasticamente as funções e responsabilidades dos administradores de TI e de bancos de dados, liberando-os para se concentrarem em tarefas como otimização de bancos de dados e gerenciamento de eficiência de custos. A configuração simplificada também permite que pequenas equipes transfiram tarefas de banco de dados para provedores de serviços e se concentrem na construção de novos aplicativos e recursos.

Nos últimos 15 anos, o mercado de DBMS cresceu exponencialmente com uma infinidade de iterações de bancos de dados, à medida que as empresas criaram seus próprios sistemas oferecendo recursos exclusivos. A pesquisa do Gartner diz que o mercado de DBMS deverá atingir US$ 203,6 bilhões até 2027.

A nuvem mudou fundamentalmente a infraestrutura subjacente dos bancos de dados. As organizações hoje dependem esmagadoramente de bancos de dados em nuvem modernos para manter aplicativos essenciais aos negócios em execução e para fornecer experiências premium aos clientes. Para apoiar os desenvolvedores responsáveis ​​pela construção desses aplicativos, os fornecedores desenvolveram recursos de banco de dados em nuvem com armazenamento de documentos JSON, recursos relacionais, armazenamentos de valores-chave, cache na memória, recursos SQL, pesquisa de texto completo e muito mais.

A era da IA ​​dos bancos de dados em nuvem

Com a explosão da GenAI em 2023 e 2024, as organizações pretendem construir aplicações adaptativas altamente inteligentes que ofereçam hiperpersonalização contextualizada — possibilitada por cálculos analíticos em tempo real — entre outros recursos. Fornecedores de bancos de dados em nuvem bem-sucedidos estão adotando a IA para fornecer os recursos necessários para criar aplicativos modernos, que incluem:

• Capacidades orientadas ao contexto
• Recursos de pesquisa vetorial
• Acesso a análises em tempo real
• Capacidades de borda

Um banco de dados pronto para IA com recursos multifuncionais pode capacitar as empresas a consolidar pilhas de tecnologia, eliminar a dispersão de dados, reduzir o trabalho manual dos desenvolvedores e aumentar a capacidade de escalabilidade. A IA também reforça a experiência do desenvolvedor, fornecendo código de amostra para escrever código no nível do aplicativo mais rapidamente, aconselhando sobre a criação de índices, identificando correções de bugs e executando testes de unidade para ajustar os aplicativos.

Aproveitando GenAI, aprendizado de máquina e análises em tempo real, os desenvolvedores têm autonomia para criar aplicativos contextualizados e hiperpersonalizados. Alguns exemplos do mundo real incluem:

• Um aplicativo de reforma residencial que pode criar recomendações personalizadas de produtos para usuários com base no conhecimento acumulado dos padrões de compra, interesses e pesquisas recentes de um indivíduo. O aplicativo pode recomendar uma lista completa de itens necessários para uma reforma de cozinha externa, fornecer planos de arquitetura e informações de contato, pesquisar estoque em lojas de materiais de construção próximas e entregar uma lista completa de materiais.
• Um aplicativo de instituição financeira que pode usar IA para detectar transações fraudulentas, notificar um usuário em tempo real, identificar anomalias e trabalhar ativamente para prevenir crimes financeiros.
• Um aplicativo de envolvimento de pacientes médicos que aproveita a IA para rastrear as interações dos pacientes em vários canais (por exemplo, informações de consultas opcionais, registros médicos, chamadas de linha direta, consultas na web) para fornecer dicas de atendimento personalizadas, lembretes e acompanhamentos oportunos.
• Aplicativos de serviço de campo de seguros que permitem que os agentes tirem fotos de danos, pesquisem acidentes semelhantes, registrem relatórios de sinistros e atualizem informações de políticas de clientes em dispositivos móveis em locais remotos com internet lenta ou sem internet.
• Veículos autônomos alimentados por IA para permitir capacidades de percepção, tomada de decisão e navegação, tudo adaptado às preferências e hábitos de um usuário individual.

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