Ao fornecer aplicativos com tecnologia de IA, uma consideração crítica de desenvolvimento é o armazenamento e o processamento de dados. O acesso rápido e confiável aos dados é crucial para os recursos alimentados por IA e a chave para uma excelente experiência do usuário. Um banco de dados somente na nuvem é ótimo para aplicativos em locais fixos com conectividade rápida e confiável com a Internet. Porém, para aplicativos na borda, como aplicativos móveis ou de IoT, os bancos de dados somente na nuvem são problemáticos; a latência e as interrupções da Internet podem prejudicar as respostas de IA, arruinar a experiência do usuário e levar ao tempo de inatividade dos negócios.
Banco de dados incorporado para o resgate
Usando um banco de dados incorporado, O sistema de gerenciamento de dados, operando diretamente em um aplicativo no dispositivo, resolve os problemas de dependência da Internet. Os aplicativos acessam e salvam dados localmente em vez de na nuvem. O aplicativo se torna menos dependente da Internet, mais rápido e mais disponível.
SQLite é o banco de dados incorporado mais conhecido e pode parecer uma escolha óbvia para desenvolvedores de aplicativos móveis ou de IoT. Mas o fato de ser bem conhecido não o torna a melhor opção para aplicativos de IA na borda. Continue lendo para saber por quê.
O que é o SQLite?
O SQLite é um mecanismo de banco de dados SQL leve e autônomo que opera como uma biblioteca em processo incorporada diretamente no aplicativo host. Ele é de código aberto e fácil de usar, o que o torna uma boa opção para aplicativos independentes ou “com porta de ar”, aplicativos em que os dados são salvos e acessados localmente sem a necessidade de um banco de dados conectado à rede. É isso que torna o SQLite uma escolha popular para aplicativos autônomos que precisam operar sem conectividade com a Internet ou acesso direto a um banco de dados de back-end na nuvem.
Onde o SQLite se destaca?
O SQLite é excelente para aplicativos projetados para funcionar isoladamente, como monitores pessoais de saúde, organizadores de anotações ou aplicativos de desenho, em que há um único usuário, os dados não precisam ser compartilhados e a experiência do usuário começa com uma tela relativamente em branco onde os dados são coletados.
Quando os critérios acima se aplicam, os desenvolvedores podem usar o SQLite em seus aplicativos móveis, de desktop e de IoT para armazenar informações pessoais, registros, leituras de dispositivos, conteúdo criado pelo usuário e outros tipos de dados.
Como ele elimina a necessidade de um banco de dados conectado separado, o SQLite também elimina a latência e o tempo de inatividade comuns aos aplicativos conectados à Internet.
Com todas essas vantagens, pode parecer que o SQLite é a solução ideal para qualquer aplicativo de computação de borda, inclusive aqueles com recursos de IA, mas ele tem limitações que os desenvolvedores precisam conhecer, além de alternativas melhores.
IA na borda
Os aplicativos móveis e de IoT de escala empresarial têm escopo global, oferecem suporte a muitos usuários que compartilham informações e exigem altas garantias de velocidade e tempo de atividade. Computação de borda é uma arquitetura alternativa à computação em nuvem para aplicativos em que a latência ultrabaixa e a alta disponibilidade são requisitos fundamentais. O objetivo geral da computação de borda é eliminar as dependências da Internet, aproximando o processamento de dados dos aplicativos por meio do uso de data centers de borda e do armazenamento de dados incorporado diretamente nos dispositivos. É importante observar que a computação de borda não substitui a nuvem para executar aplicativos; mais precisamente, é uma arquitetura que estende o processamento de dados da nuvem para a borda.
“IA de borda” é um conceito que inclui o processamento de IA em arquiteturas de computação de borda. Isso envolve a execução de LLMs juntamente com o banco de dados em cada camada arquitetônica, da nuvem à borda, incluindo SLMs no dispositivo. Esses tipos de topologias trazem as mesmas garantias de velocidade e tempo de atividade dos aplicativos para os modelos de IA que potencializam seus recursos.
O SQLite, um banco de dados incorporado, pode ser executado em dispositivos de borda e pode parecer uma boa opção para uma arquitetura de IA de borda. Entretanto, se os requisitos do seu aplicativo forem além dos simples descritos anteriormente, talvez seja melhor reconsiderar.
Os 5 principais motivos pelos quais o SQLite não é adequado para a IA de borda
Para alcançar a arquitetura de IA de ponta, é necessário um banco de dados que possa ser executado de forma isolada e, principalmente, sincronizar com segurança os dados entre a nuvem e outros clientes de aplicativos, integrando-se perfeitamente aos modelos de IA onde quer que estejam hospedados.
Aqui estão cinco motivos pelos quais o SQLite tem dificuldades em uma arquitetura de IA de ponta:
- Modelo de dados inflexível: O SQLite é relacional e segue um esquema rígido, o que pode dificultar a articulação dos requisitos do modelo para seus aplicativos de forma eficiente e adequada. Devido a essa rigidez, fazer algo tão simples como adicionar um novo campo ao banco de dados pode exigir uma atualização de todo o esquema. Isso significa que uma nova versão do seu aplicativo móvel com um esquema de dados atualizado exigirá migrações caras do esquema do banco de dados a serem realizadas no lançamento do aplicativo, aumentando os custos de inicialização do aplicativo. O modelo relacional do SQLite também limita os formatos de dados que ele pode suportar, o que, por sua vez, limita a precisão e o contexto da IA. A GenAI requer uma ampla variedade de formatos de dados, portanto, quanto mais o banco de dados puder suportar, melhor. Uma alternativa é usar um banco de dados NoSQL compatível com o armazenamento de dados de documentos JSON, que pode lidar com grandes quantidades de dados em vários formatos - ideal para IA.
- Não há sincronização de dados integrada: Para aplicativos multiusuários que entram e saem da conectividade, a sincronização de dados é o que proporciona consistência para uma excelente experiência do usuário, bem como as respostas de IA mais rápidas e precisas. A sincronização de dados também aumenta a segurança; se uma permissão de usuário for alterada, a sincronização de dados reflete instantaneamente a alteração em todo o ecossistema do aplicativo para garantir que ninguém acesse algo que não deveria. O SQLite não oferece suporte à sincronização de dados imediatamente, os desenvolvedores devem criar sua própria solução ou integrar-se a soluções de terceiros, complicando a arquitetura e desviando o foco do desenvolvimento da funcionalidade principal do aplicativo.
- Nenhum banco de dados de back-end de nível empresarial: Mesmo com o armazenamento local de dados, um aplicativo móvel ainda precisa de um banco de dados de backend como um ponto de agregação central para os dados; é assim que um ecossistema de aplicativos móveis distribuídos permanece escalável e com bom desempenho. Dessa forma, um servidor de banco de dados de backend - geralmente implantado na nuvem - é uma parte importante da arquitetura de IA de borda. O SQLite não oferece um banco de dados escalável autônomo, ele é apenas um banco de dados incorporado. Para obter um backend dimensionável para aplicativos que usam o SQLite, é necessário integrar-se a uma tecnologia de servidor de banco de dados de terceiros. Isso torna as implementações mais complexas e a manutenção e as atualizações mais demoradas para os desenvolvedores.
- Sem segurança de nível empresarial: Ao usar o armazenamento de dados sincronizado e descentralizado, é importante acessar, transmitir e armazenar dados com segurança. Para cobrir isso completamente, é necessário abordar a autenticação, os dados em repouso, os dados em movimento e o controle de acesso de leitura/gravação. O SQLite não oferece suporte nativo ao acesso baseado em função ou à criptografia de dados. Se a segurança rigorosa dos dados for importante, como certamente é para a IA, os desenvolvedores deverão criar suas próprias integrações de segurança aproveitando extensões de segurança de terceiros.
- Não há pesquisa de vetores: Para os recursos de GenAI, como chatbots de conversação, recomendadores ou assistentes de IA, a pesquisa vetorial permite a fácil integração com LLMs (modelos de linguagem grandes) por meio de técnicas como RAG (retrieval-augmented generation), em que os dados do vetor local atual são transmitidos junto com os prompts para fornecer melhor precisão e contexto para as respostas do LLM. O SQLite não é compatível com a pesquisa vetorial, o que significa que não pode ser usado para recursos baseados em RAG ou pesquisa semântica no dispositivo, o que reduz completamente os benefícios da IA de borda.
Em resumo, ao criar e implantar aplicativos de classe empresarial e de alta escala alimentados por IA na borda, você enfrentará muitos obstáculos de desenvolvimento se optar pelo SQLite.
Couchbase Mobile: O banco de dados certo para IA de borda
Não perca tempo tentando contornar as deficiências do SQLite ao criar e implantar aplicativos com tecnologia de IA na borda. Em vez disso, use uma solução de sincronização de nuvem para borda pronta para uso e libere sua equipe para trabalhar na criação do melhor aplicativo possível!
O Couchbase Mobile incorpora o processamento de dados e a pesquisa vetorial diretamente nos aplicativos e sincroniza os dados da nuvem para a borda e entre os dispositivos - mesmo sem uma conexão com a Internet - para fornecer os aplicativos mais rápidos e confiáveis com tecnologia de IA. A pilha de produtos inclui:
Banco de dados em nuvem de back-end em escala empresarial
O Couchbase é uma plataforma de banco de dados de documentos NoSQL JSON multiuso e de alta escala para criar e implantar aplicativos GenAI e sistemas agênticos. Ele prioriza a memória, é distribuído e oferece suporte nativo à pesquisa vetorial em grande escala. Use Couchbase Capellanosso banco de dados como serviço hospedado, ou instale e gerencie Servidor Couchbase em sua própria nuvem pública ou privada.
Banco de dados móvel incorporado
Couchbase Lite é uma versão incorporável do Couchbase para aplicativos móveis e de IoT que armazena dados localmente no dispositivo. Como sua contraparte de servidor, o Couchbase Lite armazena dados como documentos JSON, oferece suporte à pesquisa vetorial - essencial para IA de ponta - e fornece segurança integrada e controle granular de acesso a dados. Ele também inclui um Consulta preditiva recurso projetado especificamente para chamar modelos de IA, como classificadores de imagens.
Sincronização segura de dados móveis
O Couchbase Mobile fornece sincronização de dados pronta para uso, tanto ponto a ponto quanto da nuvem para a borda. Opte por usar a sincronização de dados hospedada com Serviços de aplicativos Capellaou instalar e gerenciar Gateway de sincronização do Couchbase você mesmo.
Conclusão
Ao oferecer a combinação de um banco de dados de back-end de alta escala, um banco de dados incorporado avançado, pesquisa vetorial da nuvem para a borda e sincronização abrangente de dados, o Couchbase Mobile é a única opção para criar e implantar aplicativos de IA de borda seguros, resilientes e off-line que oferecem capacidade de resposta em menos de um segundo e tempo de atividade de 100%.
Os clientes corporativos que usam o Couchbase Mobile para seus próprios aplicativos de missão crítica na borda incluem:
PepsiCo: Os 30.000 representantes de vendas em campo da PepsiCo usam um aplicativo com tecnologia Couchbase Mobile para realizar operações de vendas em campo, incluindo a colocação de pedidos, o merchandising de lojas e o gerenciamento de vendas nas lojas sem interrupções, mesmo sem conexão com a Internet. Saiba mais sobre o caso de uso da PepsiCo aqui.
Unidos: Os mais de 41.000 pilotos, comissários de bordo e programadores de voo da United usam um aplicativo móvel de programação de tripulação desenvolvido com o Couchbase Mobile para otimizar os processos de trabalho e simplificar o gerenciamento de dados. Saiba mais sobre o caso de uso da United aqui.
PG&E: A PG&E conta com um aplicativo alimentado pelo Couchbase Mobile para fornecer aos seus inspetores de gás e energia elétrica dados em tempo real no campo, mesmo quando estão off-line, melhorando a resposta a incidentes e a segurança. Saiba mais sobre o caso de uso da PG&E aqui.
Saiba mais sobre o Couchbase Mobile em www.couchbase.com/mobile, e inscreva-se no nível gratuito dos serviços de aplicativos da Capella em cloud.couchbase.com/sign-up.
