Bases de datos especialmente diseñadas para enfrentar los desafíos de la nueva era de los negocios

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Antes de las revoluciones de la web y la nube, los datos comerciales parecían la parodia del viejo programa SNL. La pista estaba ambientada en un restaurante de Chicago Loop, un lugar donde podías conseguir lo que quisieras, siempre que fuera una hamburguesa con queso.

Es algo así como el mercado de bases de datos antes de la web. La respuesta a cada pregunta de la base de datos fue: "una base de datos relacional". Por lo general, procedían de Oracle, Microsoft o IBM.

Han surgido nuevas variedades con la aparición de bases de datos NoSQL especialmente diseñadas. Hoy en día, siempre llegan nuevos competidores, generalmente con un enfoque particular en la arquitectura de la nube. Las entradas anteriores evolucionan las ofertas, a menudo trayendo elementos familiares de la tecnología relacional.

Un mundo donde la mayoría de los datos tomaban la forma de entradas en los libros contables corporativos se convirtió en uno con datos de todo tipo. Esto incluía datos que iban desde la actividad de seguimiento de usuarios en línea hasta registros de eventos de operación de máquinas y más.

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Entre las bases de datos especialmente diseñadas que han encabezado las 10 mejores clasificaciones de DB-Engines para unirse a Oracle, Microsoft e IBM en popularidad se encuentran MongoDB (#5), que comenzó su vida como una base de datos orientada a documentos; Redis (#6), originalmente un almacén de clave-valor en memoria; y Elasticsearch (#7), un motor de búsqueda que ha adoptado muchos estilos de bases de datos.

Muchas otras bases de datos continúan en el top 10. Esta historia analiza tres de ellas.

Pinecone Systems: el aprendizaje automático genera una base de datos vectorial

Pinecone Systems, Inc. surgió de AWS, uno de los focos de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) a gran escala. El CEO y fundador de Pinecone, Edo Liberty, dirigió anteriormente Amazon AI Labs.

El trabajo de aprendizaje automático en Amazon y en otros lugares ha introducido un nuevo tipo de datos, datos vectoriales, en una mezcla de datos ya dinámica. Pinecone es parte de un pequeño grupo, que incluye a Milvus, Zilliz y otros, que trae plataformas de datos vectoriales a un mercado global para ML que se espera crezca de $ 17 mil millones en 2021 a $ 90 mil millones aquí en 2026.

Básicamente, las incrustaciones de vectores son el resultado del trabajo en modelos de redes neuronales de aprendizaje profundo que convierten datos sin procesar en vectores de objetos más simples que se pueden usar en una variedad de aplicaciones. Las casas de la nube como AWS han sentido la necesidad de almacenar, encontrar y administrar estas integraciones como parte de sus operaciones.

Tal trabajo es difícil para las organizaciones con recursos limitados fuera de las filas de los grandes gigantes de la nube. Esto dio impulso al equipo distribuido de Pinecone ubicado en Nueva York, San Francisco y Tel Aviv.

A partir de 2019, la empresa ha estado trabajando para crear una base de datos de vectores diseñada específicamente para manejar incrustaciones de vectores producidas por aprendizaje automático. Pinecone cita a usuarios como Clubhouse, Expel, CourseHero y otros. Los casos de uso incluyen detección de amenazas cibernéticas, duplicación de documentos, recomendaciones de artículos personalizados y búsqueda semántica. La empresa lanzó recientemente capacidades de búsqueda semántica con reconocimiento de palabras clave basadas en su base de datos vectorial.

Greg Kogan, vicepresidente de marketing de Pinecone, dijo que el objetivo de la empresa es ayudar a utilizar la salida vectorial del modelo de IA en la producción....