Sự Phát Triển Cơ Sở Dữ Liệu: Từ RDBMS Truyền Thống đến Hệ Thống Hỗ Trợ bởi AI và Sẵn Sàng cho Lượng Tử

Bạn còn nhớ khi việc chọn cơ sở dữ liệu rất đơn giản? Bạn chọn MySQL hoặc PostgreSQL cho dữ liệu giao dịch, có thể thêm MongoDB nếu cần tính linh hoạt, và xong việc. Tôi nhớ một cuộc trò chuyện với đồng nghiệp về sharding, một phương pháp mở rộng theo chiều ngang trong MongoDB. Những ngày đó đã qua.

Bối cảnh cơ sở dữ liệu đang trải qua sự thay đổi lớn nhất kể từ phong trào NoSQL của những năm 2010. Nhưng lần này, không chỉ về quy mô hay tính linh hoạt. Hai lực lượng đang định hình lại mọi thứ: trí tuệ nhân tạo và điện toán lượng tử. Khối lượng công việc AI đòi hỏi các thiết kế cơ sở dữ liệu hoàn toàn mới được xây dựng xung quanh vector embeddings, tìm kiếm tương đồng và suy luận thời gian thực. Trong khi đó, điện toán lượng tử đang lờ mờ ở phía trước, đe dọa phá vỡ mã hóa của chúng ta và hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tối ưu hóa truy vấn.

Trong các bài viết gần đây của tôi về kiến trúc dữ liệu và cơ sở hạ tầng AI, chúng ta đã khám phá cách các công nghệ này đang thay đổi quản lý dữ liệu. Nhưng lớp cơ sở dữ liệu là nơi thực sự quyết định. Làm sai, và các tính năng AI của bạn sẽ chậm chạp. Làm đúng, và bạn mở khóa các khả năng không thể có chỉ vài năm trước.

Đây là điều làm cho thời điểm này độc đáo: chúng ta không chỉ đơn giản thêm các loại cơ sở dữ liệu mới vào hệ sinh thái. Chúng ta đang suy nghĩ lại cơ bản về những gì cơ sở dữ liệu cần làm. Tìm kiếm tương đồng vector đang trở nên quan trọng như SQL joins. Mã hóa kháng lượng tử đang chuyển từ mối quan tâm lý thuyết sang yêu cầu thực tế. Feature stores đang nổi lên như cơ sở hạ tầng quan trọng cho các hoạt động ML. Cách làm cũ không còn áp dụng nữa.

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về sự phát triển của cơ sở dữ liệu hiện đại, cách chúng thích ứng với khối lượng công việc AI, điện toán lượng tử có ý nghĩa gì đối với lưu trữ và truy xuất dữ liệu, và quan trọng nhất, cách xây dựng kiến trúc cơ sở dữ liệu sẵn sàng cho cả hai thách thức. Cho dù bạn đang vận hành hệ thống ML production ngày hôm nay hay lên kế hoạch cho ngày mai, việc hiểu sự thay đổi này là rất quan trọng.

Tại sao cơ sở dữ liệu truyền thống đang gặp khó khăn

Cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống hoạt động tốt trong nhiều thập kỷ. PostgreSQL, MySQL và Oracle cung cấp năng lượng cho các ứng dụng doanh nghiệp với đảm bảo ACID và sự đơn giản thanh lịch của SQL. Nhưng sự tăng trưởng bùng nổ của AI và học máy đã phơi bày những hạn chế nghiêm trọng trong thiết kế cơ sở dữ liệu cũ.

Hãy nghĩ về điều này: một lần chạy huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn có thể xử lý petabyte dữ liệu và cần hàng nghìn giờ GPU. Như tôi đã thảo luận trong bài viết của tôi về CPU, GPU và TPU, việc hiểu những gì khối lượng công việc AI cần là rất quan trọng. Vector embeddings từ các mô hình này cần hệ thống lưu trữ và truy xuất đặc biệt. Suy luận thời gian thực cần tốc độ truy vấn dưới mili giây. Lưu trữ dựa trên hàng truyền thống và chỉ mục B-tree không được xây dựng cho điều này.

\

Cơ sở dữ liệu AI-Native: Được xây dựng cho học máy

Sự trỗi dậy của AI đã tạo ra một danh mục mới: cơ sở dữ liệu AI-native. Các hệ thống này được xây dựng từ đầu để xử lý những gì học máy cần.

Cơ sở dữ liệu Vector: Nền tảng của AI hiện đại

Cơ sở dữ liệu vector đại diện cho có lẽ là sự đổi mới lớn nhất trong công nghệ cơ sở dữ liệu kể từ khi NoSQL xuất hiện. Chúng lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector nhiều chiều (thường là 768 đến 4,096 chiều) và cho phép bạn tìm kiếm theo độ tương đồng bằng cách sử dụng các kỹ thuật Approximate Nearest Neighbor (ANN).

Các giải pháp cơ sở dữ liệu Vector hàng đầu

| Cơ sở dữ liệu | Loại | Tính năng chính | Trường hợp sử dụng chính | |----|----|----|----| | Pinecone | Cloud-native | Dịch vụ được quản lý, cập nhật thời gian thực | Hệ thống RAG production | | Weaviate | Hybrid | GraphQL API, kiến trúc modular | Tìm kiếm đa phương thức | | Milvus | Open-source | Phân tán, tăng tốc GPU | Embeddings quy mô lớn | | Qdrant | Open-source | Dựa trên Rust, lọc payload | Tìm kiếm vector được lọc | | pgvector | Tiện ích mở rộng PostgreSQL | Khả năng tương thích SQL, đảm bảo ACID | Hybrid workloads |

Cơ sở dữ liệu vector hoạt động rất khác so với hệ thống truyền thống:

\

Feature Stores: Kết nối Training và Inference

Feature stores giải quyết một vấn đề lớn trong các hoạt động ML: độ lệch training-serving. Chúng cung cấp cho bạn một nơi duy nhất cho kỹ thuật tính năng và đảm bảo huấn luyện mô hình offline và suy luận online nhất quán.

Các công ty như Tecton, Feast và AWS SageMaker Feature Store đã tiên phong trong không gian này. Một feature store thường bao gồm:

• Feature Repository: Định nghĩa tính năng được kiểm soát phiên bản
• Offline Store: Các tính năng lịch sử để huấn luyện (S3, BigQuery)
• Online Store: Các tính năng độ trễ thấp để suy luận (Redis, DynamoDB)
• Feature Server: Lớp API để phục vụ các tính năng

Việc sử dụng Infrastructure as Code đã trở nên quan trọng để quản lý các triển khai feature store phức tạp này.

Cơ sở dữ liệu Graph và cơ sở dữ liệu Time-Series

Cơ sở dữ liệu graph như Neo4j và Amazon Neptune xuất sắc với dữ liệu quan hệ nặng. Cơ sở dữ liệu time-series như TimescaleDB và InfluxDB tối ưu hóa cho các mẫu dữ liệu thời gian. Các hệ thống chuyên biệt này xử lý khối lượng công việc mà RDBMS truyền thống gặp khó khăn.

Sự chuyển đổi Điện toán lượng tử

Trong khi cơ sở dữ liệu AI-native đang thay đổi cách chúng ta làm việc với dữ liệu ngày hôm nay, điện toán lượng tử hứa hẹn một sự gián đoạn thậm chí còn lớn hơn. Máy tính lượng tử quy mô lớn vẫn còn nhiều năm nữa, nhưng các tổ chức thông minh đã đang chuẩn bị cơ sở hạ tầng dữ liệu của họ.

Mật mã kháng lượng tử: Ưu tiên trước mắt

Tác động khẩn cấp nhất của điện toán lượng tử đối với cơ sở dữ liệu là bảo mật. Máy tính lượng tử cuối cùng sẽ phá vỡ mã hóa hiện tại như RSA và ECC thông qua thuật toán Shor. Đây là một mối đe dọa thực sự đối với cơ sở dữ liệu được mã hóa và lưu trữ sao lưu. Như tôi đã khám phá trong bài viết của tôi về mật mã hậu lượng tử, chúng ta cần chuẩn bị cho bảo mật kháng lượng tử ngay bây giờ.

Các thuật toán mật mã hậu lượng tử

| Thuật toán | Tiêu chuẩn | Loại | Kích thước khóa | Trạng thái | |----|----|----|----|----| | ML-KEM (CRYSTALS-Kyber) | FIPS 203 | Key Encapsulation | ~1KB | Công bố tháng 8 năm 2024 | | ML-DSA (CRYSTALS-Dilithium) | FIPS 204 | Digital Signature | ~2KB | Công bố tháng 8 năm 2024 | | SLH-DSA (SPHINCS+) | FIPS 205 | Digital Signature | ~1KB | Công bố tháng 8 năm 2024 | | FN-DSA (FALCON) | FIPS 206 | Digital Signature | ~1KB | Bản nháp 2024 |

Các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu hàng đầu đang bắt đầu thêm mã hóa kháng lượng tử:

• PostgreSQL 17+: Hỗ trợ thử nghiệm cho post-quantum TLS
• MongoDB Atlas: Thử nghiệm CRYSTALS-Kyber cho mã hóa client
• Oracle Database 23c: Các lược đồ mã hóa hybrid quantum-classical

Tối ưu hóa truy vấn tăng tốc lượng tử

Thú vị hơn các thách thức bảo mật là tiềm năng của điện toán lượng tử để biến đổi tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu. Thuật toán Grover cung cấp tăng tốc bậc hai cho tìm kiếm phi cấu trúc, trong khi quantum annealing trông hứa hẹn cho các vấn đề tối ưu hóa phức tạp.

\ Nghiên cứu lượng tử của IBM cho thấy rằng đối với một số truy vấn cơ sở dữ liệu graph nhất định, các thuật toán lượng tử có thể đạt được tăng tốc theo cấp số nhân. Những lợi thế này chỉ hoạt động cho các loại vấn đề cụ thể, nhưng chúng gợi ý về một tương lai nơi các bộ đồng xử lý lượng tử tăng tốc các hoạt động cơ sở dữ liệu.

Kiến trúc Hybrid: Con đường thực tế

Thay vì thay thế mọi thứ, chúng ta đang thấy các kiến trúc cơ sở dữ liệu hybrid kết hợp các hệ thống truyền thống, AI-native và sẵn sàng cho lượng tử. Như tôi đã thảo luận trong bài viết của tôi về kiến trúc AI agent, các ứng dụng hiện đại cần tích hợp lớp dữ liệu tinh vi để hỗ trợ các quy trình làm việc agentic.

\

Sử dụng nhiều cơ sở dữ liệu

Các ứng dụng hiện đại ngày càng sử dụng polyglot persistence, chọn cơ sở dữ liệu phù hợp cho từng công việc:

• Dữ liệu hoạt động: PostgreSQL với pgvector cho hybrid workloads
• Dữ liệu phiên: Redis với các plugin tương đồng vector
• Phân tích: ClickHouse hoặc DuckDB cho OLAP
• Embeddings: Cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng cho tìm kiếm ngữ nghĩa
• Quan hệ graph: Neo4j hoặc Amazon Neptune
• Time series: TimescaleDB hoặc InfluxDB

Xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu sẵn sàng cho tương lai

Khi bạn thiết kế hệ thống cơ sở dữ liệu cho sự sẵn sàng AI và lượng tử, đây là các hướng dẫn thực tế cần tuân theo:

1. Bắt đầu với mã hóa an toàn lượng tử ngay hôm nay

Đừng đợi máy tính lượng tử xuất hiện. Thêm mật mã hậu lượng tử ngay bây giờ bằng cách sử dụng các lược đồ hybrid kết hợp các thuật toán classical và kháng lượng tử. Mối đe dọa "thu thập ngay, giải mã sau" là có thật. Hiểu chuỗi tin cậy trong bảo mật chứng chỉ SSL cung cấp cho bạn nền tảng để thêm các lớp mật mã kháng lượng tử.

2. Thêm tìm kiếm Vector từng bước

Bạn không cần thay thế cơ sở dữ liệu hiện có của mình. Bắt đầu bằng cách thêm tìm kiếm vector thông qua các tiện ích mở rộng như pgvector hoặc bằng cách giới thiệu cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng cho tìm kiếm ngữ nghĩa. Đối với các tổ chức chạy khối lượng công việc GPU trong Kubernetes, phân bổ tài nguyên hiệu quả là quan trọng. Xem hướng dẫn của tôi về NVIDIA MIG với tối ưu hóa GPU để sử dụng GPU tốt hơn.

3. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng Feature Engineering

Feature stores không còn là tùy chọn đối với các triển khai ML nghiêm túc. Chúng giải quyết các vấn đề thực tế xung quanh tính nhất quán, khám phá và tái sử dụng tính năng. Bắt đầu đơn giản với giải pháp mã nguồn mở như Feast trước khi chuyển sang các nền tảng doanh nghiệp.

4. Thiết kế cho nhiều loại khối lượng công việc

Kiến trúc của bạn nên xử lý cả truy vấn giao dịch và phân tích, dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, xử lý hàng loạt và thời gian thực. Các công cụ như DuckDB đang làm mờ ranh giới giữa OLTP và OLAP.

5. Giám sát với các chỉ số đặc biệt cho AI

Các chỉ số cơ sở dữ liệu truyền thống như QPS và độ trễ P99 vẫn quan trọng, nhưng khối lượng công việc AI cần nhiều hơn: thời gian tạo embedding, độ mới của chỉ mục vector, độ nhớ lại tìm kiếm tương đồng và độ trễ phục vụ tính năng. Các nền tảng tự động hóa hiện đại đang phát triển để hỗ trợ tốt hơn khả năng quan sát cơ sở hạ tầng AI.

Trạng thái hiện tại: Những gì sẵn sàng cho Production ngày hôm nay

Bối cảnh cơ sở dữ liệu đầu năm 2026 trông khác biệt cơ bản so với chỉ vài năm trước. Đây là những gì thực sự được triển khai và hoạt động trong các hệ thống production ngay bây giờ.

Cơ sở dữ liệu Vector đang trở thành xu hướng chính

Cơ sở dữ liệu vector đã vượt qua proof-of-concept. Tính đến cuối năm 2025, hơn một nửa lưu lượng web thông qua các nhà cung cấp CDN lớn sử dụng trao đổi khóa hậu lượng tử. Các công ty như Cursor, Notion và Linear đang chạy cơ sở dữ liệu vector ở quy mô cho các tính năng AI của họ. Các cầu thủ chính đã trưởng thành đáng kể:

Pinecone xử lý khối lượng công việc production với độ trễ mili giây một chữ số cho các ứng dụng doanh nghiệp. Triển khai dựa trên Rust của Qdrant cung cấp thời gian truy vấn dưới 5ms với lọc payload phức tạp. Milvus hỗ trợ tăng tốc GPU cho embeddings quy mô lớn. Viết lại Rust năm 2025 của ChromaDB mang lại cải thiện hiệu suất gấp 4 lần so với phiên bản Python gốc.

Cơ sở dữ liệu truyền thống đang thêm khả năng vector. Tiện ích mở rộng pgvector của PostgreSQL cho phép các nhóm thêm tìm kiếm ngữ nghĩa mà không cần chuyển đổi cơ sở dữ liệu. MongoDB Atlas, SingleStore và Elasticsearch đều đi kèm với hỗ trợ vector gốc. Xu hướng rõ ràng: tìm kiếm vector đang trở thành tính năng tiêu chuẩn, không phải loại cơ sở dữ liệu chuyên biệt.

Triển khai mật mã hậu lượng tử bắt đầu

Đến tháng 10 năm 2025, hơn một nửa lưu lượng do con người khởi tạo với Cloudflare được bảo vệ bằng mã hóa hậu lượng tử. NIST hoàn thiện các tiêu chuẩn hậu lượng tử đầu tiên vào tháng 8 năm 2024, bao gồm CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium, FALCON và SPHINCS+. Chứng nhận FIPS 140-3 cho các thuật toán này có sẵn trong dòng thời gian 2025-2026.

Các nhà cung cấp cơ sở dữ liệu lớn đang triển khai mã hóa kháng lượng tử. PostgreSQL 17+ có hỗ trợ post-quantum TLS thử nghiệm. MongoDB Atlas đang thử nghiệm CRYSTALS-Kyber cho mã hóa client. Oracle Database 23c đi kèm với các lược đồ mã hóa hybrid quantum-classical. Các thời hạn của chính phủ đang buộc phải hành động: các cơ quan liên bang Hoa Kỳ phải hoàn thành di chuyển vào năm 2035, với Úc nhắm đến năm 2030 và EU đặt thời hạn 2030-2035 tùy thuộc vào ứng dụng.

Mối đe dọa "thu thập ngay, giải mã sau" là có thật. Các tổ chức lưu trữ dữ liệu nhạy cảm phải hành động ngay bây giờ, không đợi máy tính lượng tử xuất hiện.

Feature Stores trở thành cơ sở hạ tầng tiêu chuẩn

Feature stores đã tốt nghiệp từ nice-to-have sang thiết yếu cho ML production. Các công ty đang học rằng tính nhất quán kỹ thuật tính năng giữa training và inference không phải là tùy chọn. Các nền tảng như Tecton, Feast và AWS SageMaker Feature Store đang thấy sự chấp nhận rộng rãi khi các nhóm nhận ra sự phức tạp hoạt động của việc quản lý các tính năng trên training offline và serving online.

Những gì đang trong nghiên cứu tích cực

Ngoài các triển khai production, các nhà nghiên cứu đang đẩy ranh giới của những gì có thể với điện toán lượng tử và cơ sở dữ liệu.

Tối ưu hóa truy vấn lượng tử cho thấy triển vọng

Các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng điện toán lượng tử có thể tăng tốc các vấn đề tối ưu hóa cơ sở dữ liệu cụ thể. Năm 2016, Trummer và Koch đã ánh xạ tối ưu hóa truy vấn nhiều lần cho một quantum annealer và đạt được tăng tốc khoảng 1,000x so với các thuật toán classical cho các lớp vấn đề cụ thể, mặc dù giới hạn ở kích thước vấn đề nhỏ.

Công việc gần đây hơn trong 2022-2025 đã khám phá máy tính lượng tử dựa trên cổng cho tối ưu hóa thứ tự join và lập lịch giao dịch. Thuật toán Grover cung cấp tăng tốc bậc hai cho tìm kiếm phi cấu trúc. Đối với cơ sở dữ liệu N mục, tìm kiếm classical yêu cầu N hoạt động trong khi tìm kiếm lượng tử cần khoảng √N hoạt động. Nghiên cứu lượng tử của IBM đã chỉ ra rằng một số truy vấn cơ sở dữ liệu graph nhất định có thể đạt được tăng tốc theo cấp số nhân, mặc dù chỉ cho các loại vấn đề cụ thể.

Cụm từ chính ở đây là "các lớp vấn đề cụ thể". Lợi thế lượng tử xuất hiện cho các vấn đề tối ưu hóa tổ hợp như sắp xếp thứ tự join, lựa chọn chỉ mục và lập lịch giao dịch. Các hoạt động cơ sở dữ liệu mục đích chung sẽ không thấy tăng tốc tự động chỉ bằng cách chuyển sang phần cứng lượng tử.

Các thuật toán lấy cảm hứng từ lượng tử hoạt động ngay hôm nay

Trong khi chúng ta chờ đợi máy tính lượng tử thực tế, các thuật toán lấy cảm hứng từ lượng tử chạy trên phần cứng classical và mang lại lợi ích thực sự. Các kỹ thuật này sử dụng các nguyên tắc lượng tử như superposition và annealing mà không yêu cầu qubit thực tế.

Nghiên cứu được công bố vào cuối năm 2025 cho thấy tối ưu hóa lấy cảm hứng từ lượng tử có thể tăng tốc xử lý truy vấn cơ sở dữ liệu đám mây bằng cách kiểm tra nhiều đường thực thi đồng thời. Các cách tiếp cận này sử dụng kiến trúc tensor network và simulated annealing để giảm chi phí xử lý cho các hoạt động phân tích phức tạp.

Dòng thời gian thực tế trông như thế này: các thuật toán lấy cảm hứng từ lượng tử đã sẵn sàng cho production bây giờ, chạy trên phần cứng classical. Các hệ thống hybrid quantum-classical cho các tác vụ tối ưu hóa cụ thể có thể xuất hiện trong 5-7 năm tới khi máy tính lượng tử đạt 1,000+ qubit ổn định. Tăng tốc cơ sở dữ liệu lượng tử mục đích chung vẫn còn 10-15 năm nữa, nếu nó chứng minh là thực tế.

Kế hoạch hành động của bạn

Các quyết định cơ sở dữ liệu bạn đưa ra hôm nay sẽ cho phép hoặc hạn chế khả năng của bạn trong nhiều năm. Đây là những gì có ý nghĩa dựa trên công nghệ hiện tại, không phải là hype.

Đối với khối lượng công việc AI: Thêm khả năng tìm kiếm vector ngay bây giờ. Nếu bạn đang sử dụng PostgreSQL, hãy bắt đầu với pgvector. Hiệu suất là vững chắc cho hầu hết các trường hợp sử dụng và bạn luôn có thể di chuyển sang cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng sau nếu cần. Các công cụ như Pinecone và Qdrant đã sẵn sàng cho production khi bạn cần cơ sở hạ tầng chuyên dụng.

Đối với bảo mật: Triển khai mật mã hậu lượng tử vào năm 2026. Các tiêu chuẩn NIST đã được hoàn thiện. Các thư viện như OpenSSL, BoringSSL và Bouncy Castle đang thêm hỗ trợ. Sử dụng các cách tiếp cận hybrid kết hợp các thuật toán classical và kháng lượng tử trong quá trình chuyển đổi. Đừng đợi thời hạn tuân thủ.

Đối với các hoạt động ML: Đầu tư vào cơ sở hạ tầng feature store nếu bạn đang chạy các mô hình trong production. Các vấn đề nhất quán giữa training và serving sẽ chỉ trở nên tồi tệ hơn khi bạn mở rộng. Feast mã nguồn mở là một điểm khởi đầu tốt. Chuyển sang các nền tảng được quản lý khi gánh nặng hoạt động trở nên quá cao.

Đối với kiến trúc: Chấp nhận polyglot persistence. Kỷ nguyên "một cơ sở dữ liệu cho mọi thứ" đã qua. Sử dụng PostgreSQL cho giao dịch, cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng cho tìm kiếm ngữ nghĩa, ClickHouse cho phân tích, Redis cho bộ nhớ đệm. Các ứng dụng hiện đại cần công cụ phù hợp cho từng công việc, được kết nối thông qua một lớp dữ liệu được thiết kế tốt.

Kết luận

Thế giới cơ sở dữ liệu đang trải qua sự thay đổi lớn nhất kể từ phong trào NoSQL. AI đã tạo ra các danh mục cơ sở dữ liệu hoàn toàn mới được xây dựng xung quanh vector embeddings và tìm kiếm tương đồng. Điện toán lượng tử xuất hiện như cả mối đe dọa bảo mật và cơ hội tối ưu hóa. Đây là những gì thực sự đang xảy ra dựa trên nghiên cứu và triển khai production:

Cơ sở dữ liệu vector đã trưởng thành. Các hệ thống như GaussDB-Vector và PostgreSQL-V chứng minh hiệu suất sẵn sàng cho production. Các công ty như Cursor, Notion và Linear chạy cơ sở dữ liệu vector ở quy mô.

Mật mã hậu lượng tử được chuẩn hóa. NIST phát hành tiêu chuẩn cuối cùng vào tháng 8 năm 2024. Các tổ chức phải bắt đầu chuyển đổi ngay bây giờ để đáp ứng thời hạn tuân thủ và bảo vệ chống lại các cuộc tấn công "thu thập ngay, giải mã sau".

Feature stores là cơ sở hạ tầng tiêu chuẩn. Nghiên cứu cho thấy chúng giải quyết các vấn đề quan trọng xung quanh tính nhất quán, khám phá và tái sử dụng tính năng cho các hoạt động ML.

Tối ưu hóa truy vấn lượng tử vẫn là nghiên cứu. Bất chấp kết quả hứa hẹn cho các lớp vấn đề cụ thể, tăng tốc cơ sở dữ liệu lượng tử thực tế yêu cầu tiến bộ công nghệ trong phần cứng điện toán lượng tử.

Điều làm cho thời điểm này độc đáo là sự hội tụ. Chúng ta không chỉ thêm các loại cơ sở dữ liệu mới. Chúng ta đang suy nghĩ lại về những gì cơ sở dữ liệu cần làm. Tìm kiếm tương đồng vector đang trở nên cơ bản như SQL joins. Mã hóa kháng lượng tử đang chuyển từ lý thuyết sang bắt buộc. Feature stores đang nổi lên như cơ sở hạ tầng ML quan trọng.

Các công ty thành công trong AI không chỉ là những công ty có các mô hình tốt hơn. Họ là những người có cơ sở hạ tầng dữ liệu hỗ trợ lặp lại nhanh chóng. Hiểu các yêu cầu khối lượng công việc của bạn và chọn các công cụ phù hợp quan trọng hơn việc theo đuổi xu hướng.

Bạn đang đối mặt với những thách thức gì với khối lượng công việc AI? Bạn có đang chuẩn bị cho mật mã hậu lượng tử không? Bạn đang nghĩ như thế nào về tìm kiếm vector? Bối cảnh cơ sở dữ liệu đang phát triển nhanh chóng và kinh nghiệm thực tế quan trọng. Chia sẻ suy nghĩ của bạn bên dưới hoặc xem các bài viết khác của tôi về cơ sở hạ tầng AI, kiến trúc dữ liệu và điện toán lượng tử.

Tương lai của cơ sở dữ liệu là hybrid, thông minh và nhận thức lượng tử. Công nghệ đã ở đây. Câu hỏi là liệu bạn có sẵn sàng sử dụng nó hay không.

\