Kurumsal Yapay Zeka ve Dağıtılmış Veritabanları: Geleceğin Veri Altyapısı

03.06.2025

A⁺

A^-

“`html

Kurumsal <a class="glossaryLink" title="Girişim Sözlüğü: Yapay Zeka" aria-describedby="tt" data-cmtooltip="<div class=glossaryItemTitle>Yapay Zeka</div><div class=glossaryItemBody><strong>Yapay zeka</strong> (artificial intellgience); insanın öğrenme ve problem çözme gibi zihinsel kabiliyetlerini kopyalayabilen sistemlere verilen isimdir. Bu tür bir kabiliyet en azından dili ve konuşmayı algılayabilme ve stratejik düşünme kabiliyetlerini de içerir. Yapay zekanın, tıpkı bir insan gibi yaşam boyu öğrenme, çağrışım ile öğrenme, uzun ve kısa süreli hafıza, öğrenilmiş yeteneklerin sınıflandırılması, yeni yeteneklerin mevcut olanlara eklenmesi, yeteneklerin başka bir sisteme transfer edilebilmesi (öğretilebilmesi), tekrar kullanılabilmesi ve nasıl öğrenebileceğini öğrenebilme kabiliyeti gibi özelliklere sahip olması gerekiyor.Bu açıdan baktığımızda yapay zekaya ulaşabilmek için gözden kaçırdığımız bazı noktalar var. Bunlar;Öğrenilmiş yeteneklerin, bilgileri başka görevlerde veya problem çözümünde kullanılmak üzere ayrıştırabilen ve bu yetenekleri tekrar kullanabilen ve biriktiren yazılım mimarisi,Yapay zekaya hangi insan yeteneklerinin ve ahlaki değerlerin öğretilmesi gerektiğine dair bir fikir birliği ve müfredatı,Güvenlik, genel ahlak değerleri vb. konularda yapay zekanın test edilebileceği ortamların ve prosedürlerin yetersizliği.Bugün bu tanımın 3 basamağı var:<strong>Yapay Dar Zeka</strong> (YDZ) (Artificial Narrow Intelligence – ANI – Narrow AI): İnsan kabiliyetlerini sınırlandırılmış bir çevre ve önceden belirlenmiş hedeflere ulaşmak üzere kopyalayabilen yapay zekaya sahip sistemler.<strong>Yapay Genel Zeka</strong> (YGZ) (Artificial General Intelligence – AGI – Human Level AI, Strong AI, Deep AI): Ancak bir insanın başarabileceği kadar karmaşık bilişsel görevleri başarabilen bir türdür. Önceden öğrenilmiş veya ilk kez tecrübe ediliyor olması fark etmeksizin, öğrenilmiş becerileri kullanarak ya da kendi kendine keşfederek verilen görevleri tamamlayabilen yapay zekaya sahip sistemler.<strong>Yapay Süper Zeka</strong> (YSZ) (Artificial Super Intelligence – ASI): İnsan zekasından öte kabiliyetler geliştiren yapay zekaya sahip sistemler.</div>" href="https://www.girisimhaber.net/girisimci-sozlugu/yapay-zeka" target="_blank" data-gt-translate-attributes='[{"attribute":"data-cmtooltip", "format":"html"}]' tabindex="0" role="link">Yapay Zeka</a> ve Dağıtılmış Veritabanları: Geleceğin Veri Altyapısını Şekillendirmek

Kurumsal yapay zeka (YZ) operasyonları ölçeği büyüdükçe, verilere erişim artık yeterli olmaktan çıkıyor. Artık kuruluşların güvenilir, tutarlı ve doğru verilere erişimi sağlamaları gerekiyor. Bu alanda dağıtılmış SQL veritabanı sağlayıcıları önemli bir rol oynuyor ve yüksek düzeyde dayanıklı ve erişilebilir bir çoğaltılmış veritabanı platformu sunuyorlar. Bu makalede, Cockroach Labs’in son güncellemesiyle birlikte, dağıtılmış SQL ölçeğinde vektör arama ve ajan YZ’yi etkinleştirme çabaları ele alınacak. Aynı zamanda bu alanda yaşanan zorluklar, güvenlik geliştirmeleri, operasyonel büyük veri kavramı ve performans artışları da incelenecek. Son olarak, bu gelişmelerin YZ ve veri altyapısı planlayan kuruluşlar için ne anlama geldiği değerlendirilecek.

Dağıtılmış Vektör İndeksleme Problemi ve Kurumsal YZ

2025 yılı itibarıyla, YZ sistemleri tarafından hem eğitim hem de Geri Kazanım Destekli Üretim (RAG) senaryoları için kullanılan vektör özellikli veritabanları yaygın hale geldi. Ancak, bu veritabanlarının birden fazla coğrafi olarak dağılmış düğüme sahip daha büyük dağıtımlarda, dağıtılmış SQL’in odaklandığı alanda zorluklar yaşadığı görülüyor. CockroachDB’nin yaklaşımı, dağıtılmış vektör indeksleme karmaşık sorununu ele alıyor. Şirketin yeni C-SPANN vektör indeksi, Microsoft araştırmasına dayanan SPANN algoritmasını kullanıyor ve özellikle dağıtılmış, disk tabanlı bir sistemde milyarlarca vektörü yönetiyor.

Teknik mimariyi anlamak, bu durumun neden bu kadar karmaşık bir zorluk teşkil ettiğini ortaya koyuyor. CockroachDB’deki vektör indeksleme, ayrı bir tablo değil; mevcut tablolar içindeki sütunlara uygulanan bir indeks türüdür. Bir indeks olmadan, vektör benzerlik aramaları, tüm verilerde kaba kuvvetle doğrusal tarama gerçekleştirir. Bu, küçük veri kümeleri için iyi çalışır, ancak tablolar büyüdükçe aşırı yavaş hale gelir. Cockroach Labs mühendislik ekibi, aynı anda birçok sorunu çözmek zorunda kaldı: devasa ölçekte tek tip verimlilik, kendi kendine dengeleyen indeksler ve temel veriler hızla değişirken doğruluğu korumak.

C-SPANN algoritması, vektörler için çok boyutlu bir uzayda bir hiyerarşi oluşturarak bu sorunu çözüyor. Bu hiyerarşik yapı, milyarlarca vektörde bile etkili benzerlik aramalarına olanak tanıyor.

Güvenlik İyileştirmeleri ve YZ Uyum Zorlukları

YZ uygulamaları giderek daha fazla hassas veri işliyor. CockroachDB 25.2, satır düzeyi güvenliği ve yapılandırılabilir şifre paketleri dahil olmak üzere gelişmiş güvenlik özellikleri sunuyor. Bu yetenekler, birçok kuruluşun karşılamakta zorlandığı DORA ve NIS2 gibi düzenleyici gereksinimleri ele alıyor.

Cockroach Labs araştırması, teknoloji liderlerinin %79’unun yeni düzenlemelere karşı hazırlıksız olduğunu bildiriyor. Aynı zamanda, %93’ü yılda ortalama 222.000 doları aşan kesintilerin mali etkisi konusunda endişelerini dile getiriyor. Güvenlik, YZ’nin etkisiyle önemli ölçüde artan bir konu haline geliyor.

Operasyonel Büyük Veri ve Ajan YZ’nin Yükselişi

Yaklaşan YZ odaklı iş yükleri dalgası, Kimball’ın “operasyonel büyük veri” olarak adlandırdığı, geleneksel büyük veri analizinden temelden farklı bir zorluk yaratıyor. Geleneksel büyük veri, içgörüler için büyük veri kümelerinin toplu işlenmesine odaklanırken, operasyonel büyük veri, görev açısından kritik uygulamalar için devasa ölçekte gerçek zamanlı performans talep ediyor.

Ajan YZ’nin etkileri düşünüldüğünde, API’lere çok daha fazla etkinlik uygulanıyor ve bu da temel veritabanları için verim gereksinimlerine yol açıyor. Geleneksel veri sistemleri, analitik iş yüklerini destekledikleri için gecikmeye ve nihai tutarlılığa tahammül edebilirler. Ancak, operasyonel büyük veri, milisaniyelerin önemli olduğu ve tutarlılıktan ödün verilemeyen canlı uygulamaları güçlendirir. YZ ajanları, bu değişimi insan hızından daha hızlı bir şekilde çalışarak yönlendiriyor. Mevcut veritabanı trafiği öncelikle tahmin edilebilir kullanım kalıplarına sahip insanlardan geliyor. YZ ajanları bu etkinliği katlanarak artıracak.

Performans Artışı ve YZ İş Yükü Ekonomisi

Veriye erişimin artan ölçeğiyle başa çıkmak için daha iyi ekonomi ve verimlilik gerekiyor. Cockroach Labs, CockroachDB 25.2’nin %41 verimlilik iyileştirmesi sağladığını iddia ediyor. Bu sürümdeki temel optimizasyonlardan ikisi, genel sorgu planları ve tamponlanmış yazımlardır.

Tamponlanmış yazımlar, nesne ilişkisel eşleme (ORM) tarafından oluşturulan, dağıtılmış düğümler arasında verimsiz bir şekilde veri okuyup yazma eğiliminde olan sorgularla ilgili belirli bir sorunu çözüyor. Tamponlanmış yazma özelliği, yazımları yerel SQL koordinatörlerinde tutarak gereksiz ağ gidiş dönüşlerini ortadan kaldırır. Genel sorgu planları, yüksek hacimli uygulamalarda temel bir verimsizliği çözüyor. Çoğu kurumsal uygulama, farklı parametrelerle milyonlarca kez yürütülen sınırlı sayıda işlem türü kullanır. Özdeş sorgu yapılarının tekrar tekrar yeniden planlanması yerine, CockroachDB artık bu planları önbelleğe alıp yeniden kullanıyor. Dağıtılmış sistemlerde genel sorgu planlarını uygulamak, tek düğümlü veritabanlarının karşılaşmadığı benzersiz zorluklar sunar. CockroachDB, önbelleğe alınmış planların, değişen gecikme sürelerine sahip coğrafi olarak dağıtılmış düğümlerde en uygun durumda kalmasını sağlamalıdır.

Kuruluşlar İçin Çıkarımlar: YZ ve Veri Altyapısı Planlaması

Ajan YZ’nin mevcut veritabanı altyapısını bunaltma tehdidiyle karşı karşıya kalan kurumsal veri liderleri, acil kararlar almak zorunda. İnsan odaklı iş yüklerinden YZ odaklı iş yüklerine geçiş, birçok kuruluşun hazırlıklı olmadığı operasyonel büyük veri zorlukları yaratacak. Ajan YZ’den kaynaklanan veri trafiğindeki kaçınılmaz büyüme için şimdiden hazırlık yapmak güçlü bir zorunluluktur. YZ benimseme konusunda lider olan kuruluşlar için, hem geleneksel SQL hem de vektör işlemlerini ölçekte yönetebilen bir dağıtılmış veritabanı mimarisine yatırım yapmak mantıklıdır. CockroachDB 25.2, ajan YZ’nin veri zorluklarını karşılamak için dağıtılmış SQL’in performansını ve verimliliğini artırarak potansiyel bir seçenek sunuyor. Temelde, hem vektör hem de geleneksel veri alımını ölçeklendirmek için gerekli teknolojiye sahip olmakla ilgili.

Sonuç

Özetle, YZ’nin yükselişiyle birlikte, kuruluşların verilere erişim biçimi ve veri altyapısı stratejileri önemli ölçüde değişiyor. Dağıtılmış SQL veritabanları, özellikle vektör indeksleme ve güvenlik alanlarındaki gelişmiş yetenekleriyle, bu dönüşümde kritik bir rol oynuyor. CockroachDB 25.2 gibi güncellemeler, performans artışları ve operasyonel verimlilik iyileştirmeleri sunarak, ajan YZ’nin getirdiği operasyonel büyük veri zorluklarını ele almayı hedefliyor. Bu gelişmeler, kuruluşların artan veri hacimleri, değişen düzenleyici gereksinimler ve YZ uygulamalarının karmaşıklığı ile başa çıkmasına yardımcı oluyor. Gelecekte, YZ’nin veri altyapısı üzerindeki etkisi daha da belirginleşecek ve kuruluşların bu alandaki stratejilerini proaktif bir şekilde geliştirmeleri gerekecek. Bu nedenle, dağıtılmış veritabanlarına yapılan yatırımlar, rekabet avantajı elde etmek ve YZ’nin potansiyelini tam olarak kullanmak için hayati önem taşıyor.

“`