TiDB: S3 als Schlüssel zur Ära der KI-zentrierten Datenbanken
Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz verändert die Anforderungen an die Dateninfrastruktur grundlegend, und ein klarer Spitzenreiter zeichnet sich in der Speicherlandschaft ab: Amazon S3. Laut Ed Huang, CTO von PingCAP, dem Unternehmen hinter der verteilten SQL-Datenbank TiDB, entwickelt sich S3 schnell zum unverzichtbaren Rückgrat für skalierbare, KI-zentrierte Datenbanklösungen. Huang bekräftigt, dass es ohne die Nutzung von S3 nahezu unmöglich wird, eine flexible und kosteneffiziente Lösung für KI-Anwendungen bereitzustellen.
Diese Perspektive wurzelt in den einzigartigen Herausforderungen und Anforderungen moderner KI-Workloads. Traditionelle Datenbankverwaltungssysteme, die primär für strukturierte Daten und Transaktionskonsistenz konzipiert wurden, geraten oft ins Stocken, wenn sie mit den Petabytes an vielfältigen, unstrukturierten Daten konfrontiert werden, die KI-Modelle konsumieren. KI-Anwendungen erfordern immense Skalierbarkeit, die Fähigkeit, verschiedene Datentypen wie Bilder, Videos, Texte und Sensorwerte zu verarbeiten, sowie die Kapazität für hochdurchsatzstarke Analysen, die oft komplexe Berechnungen wie Ähnlichkeitssuchen auf hochdimensionalen Vektoren umfassen.
Objektspeicher, beispielhaft durch S3, adressiert viele dieser Schwachstellen von Natur aus. Seine praktisch unbegrenzte Skalierbarkeit ermöglicht ein reibungsloses Wachstum von Terabytes zu Exabytes, eine entscheidende Funktion für ständig expandierende KI-Datensätze. Darüber hinaus machen der flache Adressraum und die flexible Metadaten-Tagging von S3 es ideal für die Verwaltung unstrukturierter und semi-strukturierter Daten, die das „Grundgerüst“ der meisten KI-Workflows bilden. Diese Architektur führt auch direkt zu erheblichen Kosteneffizienzen, da S3 optimierte Speicherkategorien für Daten mit unterschiedlichen Zugriffshäufigkeiten bietet, was hilft, die immensen Speicherkosten im Zusammenhang mit KI-Projekten zu verwalten.
TiDB selbst demonstriert diese Synergie durch seine Architektur. Als verteilte SQL-Datenbank ist TiDB für moderne KI-Anwendungen konzipiert und bietet Echtzeitanalysen und vereinheitlichten Speicher, auch für Vektordaten. Sein Serverless-Angebot, TiDB Serverless, nutzt S3 speziell für die endgültige Datenspeicherung, ergänzt durch Amazon EBS und EC2-Instanzspeicher zum Caching häufig abgerufener und latenzempfindlicher Daten wie Write-Ahead Logs (WALs) und Metadaten. Dieser mehrstufige Ansatz ermöglicht TiDB sowohl eine hohe Leistung für Transaktions-Workloads als auch die schnelle, kostengünstige Skalierbarkeit, die S3 bietet. PingCAP hat festgestellt, dass dieses S3-gestützte Design die Skalierbarkeit um eine Größenordnung erheblich erhöht hat.
Die disaggregierte Speicher- und Compute-Architektur von TiDBs Analyse-Engine, TiFlash, unterstreicht die Bedeutung von S3 zusätzlich. TiFlash Write Nodes konvertieren Daten in Spaltenformat und laden Aktualisierungen regelmäßig auf S3 hoch, während Compute Nodes die neuesten Daten von Write Nodes und den Großteil der Daten von S3 lesen, wobei lokale Caches für die Leistung genutzt werden. Diese Trennung ermöglicht eine unabhängige Skalierung von Compute- und Speicherressourcen, eine Paradigmenverschiebung, die sowohl Leistung als auch Kosten optimiert.
Auch die breitere Industrie erkennt die zentrale Rolle des Objektspeichers in der KI-Ära an. Große Cloud-Anbieter und Speicherlösungen wie MinIO, Backblaze und Wasabi betonen Objektspeicher für KI/ML-Data Lakes aufgrund seiner Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz. Amazon Web Services (AWS) selbst verbessert S3 kontinuierlich mit Funktionen wie der automatischen Metadatengenerierung und S3 Vectors, die es S3 ermöglichen, direkt als Vektorspeicherlösung zu fungieren, was generative KI-Workflows weiter rationalisiert und sich nahtlos in Dienste wie Amazon Bedrock integriert. Dies unterstreicht einen klaren Branchentrend: Intelligenz näher an die Daten zu bringen, anstatt ständig massive Datensätze zu verschieben.
Da KI-Anwendungen weiter verbreitet werden und immer größere Datenmengen erfordern, positionieren die grundlegenden Eigenschaften von S3 – seine praktisch grenzenlose Skalierbarkeit, die inhärente Kosteneffizienz und die unübertroffene Flexibilität für verschiedene Datentypen – es als unverzichtbaren Bestandteil des KI-zentrierten Datenbank-Ökosystems.