SingleStore AI

SingleStore AI là một nền tảng dữ liệu thời gian thực gốc đám mây, được thiết kế cho các ứng dụng AI ở cấp doanh nghiệp. Nó sử dụng kiến trúc HTAP thống nhất, hỗ trợ xử lý giao dịch, phân tích thời gian thực, tìm kiếm vector và dữ liệu đa mô hình, nhằm đơn giản hóa kiến trúc dữ liệu và đẩy nhanh việc phát triển và triển khai các ứng dụng AI thời gian thực.

Các đặc điểm chính gồm: kiến trúc HTAP thống nhất, tìm kiếm vector tích hợp và các hàm AI, hỗ trợ dữ liệu đa mô hình, xử lý thời gian thực với hiệu suất cao, khả năng triển khai đám mây gốc linh hoạt và tích hợp liền mạch với hệ sinh thái công cụ rộng rãi.

Nó phù hợp với doanh nghiệp và nhà phát triển cần xử lý các ứng dụng thời gian thực và dữ liệu lớn, các trường hợp bao gồm BI thời gian thực, ứng dụng AI/ML, phát hiện gian lận, phân tích dữ liệu IoT, cá nhân hóa cho khách hàng và ứng dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Nền tảng có sẵn tìm kiếm vector cho tìm kiếm sự tương tự và cung cấp các Hàm AI & ML, cho phép người dùng gọi trực tiếp các mô hình ngôn ngữ lớn trong SQL để thực hiện các tác vụ nhất định, đồng thời hỗ trợ thực thi các tính toán an toàn ngay trong cơ sở dữ liệu thông qua động cơ mã.

Nó hỗ trợ triển khai đa đám mây trên các nền tảng phổ biến như AWS, Azure, GCP và cả triển khai Hybrid hoặc tại chỗ. Dịch vụ Helios cung cấp chế độ cơ sở dữ liệu đám mây và lưu trữ-tính toán tách rời với khả năng mở rộng linh hoạt.

Nó được thiết kế để tích hợp với kiến trúc dữ liệu hiện có mà không cần thay thế lưu trữ. Thông qua API dữ liệu, kết nối dbt, tích hợp Apache Iceberg và hỗ trợ Jupyter Notebook, dễ dàng làm việc với các công cụ và luồng công việc phân tích hiện có.

Thông qua API Kai™ của SingleStore, có thể tăng tốc phân tích cho các ứng dụng MongoDB hiện có mà không cần thay đổi truy vấn hay chuyển đổi dữ liệu.

Nền tảng được thiết kế cho xử lý thời gian thực, tuyên bố có thể đạt độ trễ truy vấn ở mức mili giây, hỗ trợ tải đồng thời cao, và ở các trường hợp cụ thể (như phân tích JSON) có thể tăng tốc xử lý. Hiệu suất thực tế phụ thuộc vào môi trường triển khai và khối lượng công việc.

Nó hỗ trợ dữ liệu đa mô hình, bao gồm dữ liệu quan hệ truyền thống, tài liệu JSON, dữ liệu vector, dữ liệu không gian địa lý và dữ liệu thời gian, phù hợp để xây dựng các ứng dụng hiện đại phức tạp.