5 motivos pelos quais o SQLite é o banco de dados ERRADO para Edge AI

Ao entregar aplicativos impulsionados por IA, uma consideração crucial de desenvolvimento é o armazenamento e o processamento de dados. O acesso rápido e confiável aos dados é fundamental para recursos impulsionados por IA e a chave para uma ótima experiência do usuário. Um banco de dados exclusivamente em nuvem é ótimo para aplicativos de localização fixa com conectividade de internet rápida e confiável. Mas para aplicativos na borda, como aplicativos móveis ou de IoT, bancos de dados exclusivamente em nuvem são problemáticos; a latência da internet e as interrupções podem prejudicar as respostas da IA, arruinar a experiência do usuário e levar à inatividade dos negócios.  

Banco de Dados Embarcado para o Resgate

Usando um banco de dados embutido, operando diretamente em um aplicativo no dispositivo, resolve os problemas de dependência de internet. Os aplicativos acessam e salvam dados localmente em vez de na nuvem. O aplicativo torna-se menos dependente da internet, mais rápido e mais disponível.

SQLite é o banco de dados embutido mais conhecido e pode parecer uma escolha óbvia para desenvolvedores de aplicativos móveis ou de IoT. Mas ser bem conhecido não o torna a melhor opção para aplicações de IA no edge. Continue lendo para saber o porquê.

O que é SQLite?

SQLite é um mecanismo de banco de dados SQL leve e autônomo que opera como uma biblioteca em processo, embutida diretamente no aplicativo host. Ele é de código aberto e fácil de usar, tornando-se uma boa opção para sistemas autônomos ou “isolado da rede” aplicativos onde os dados são salvos e acessados localmente, sem exigir 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 backend na nuvem.

Onde o SQLite se destaca?

O SQLite é ótimo para aplicativos projetados para funcionar isoladamente – como monitores de saúde pessoal, organizadores de notas ou aplicativos de desenho – onde 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, logs, leituras de dispositivos, conteúdo criado pelo usuário e outros tipos de dados.

Como elimina a necessidade de um banco de dados conectado separado, o SQLite também elimina a latência e o tempo de inatividade que são comuns em aplicativos conectados à internet.

Com todas essas vantagens, pode parecer que o SQLite é uma solução ideal para qualquer aplicativo de computação de borda – incluindo aqueles com recursos de IA –, mas ele tem limitações que os desenvolvedores precisam conhecer, bem como alternativas melhores.

IA na Borda

Aplicativos móveis e de IoT em escala empresarial têm escopo global, dão suporte a muitos usuários que compartilham informações e exigem altas garantias de velocidade e tempo de atividade. Computação de ponta é uma arquitetura alternativa à computação em nuvem para aplicativos em que a latência ultrabaixa e a alta disponibilidade são requisitos fundamentais. O objetivo principal da computação de borda é eliminar dependências da internet, aproximando o processamento de dados dos aplicativos por meio do uso de data centers de borda e armazenamento de dados embarcado diretamente nos dispositivos. É importante observar que a computação de borda não substitui a nuvem para a execução de aplicativos; mais precisamente, é uma arquitetura que estende o processamento de dados da nuvem para a borda.

“Edge AI” é um conceito que inclui o processamento de IA em arquiteturas de computação de borda. Isso envolve a execução LLMs junto com o banco de dados em cada camada arquitetônica da nuvem até a borda, incluindo LLMs locais. Esse tipo de topologia traz para os modelos de IA que alimentam seus recursos as mesmas garantias de velocidade e tempo de atividade para os aplicativos.

O SQLite, um banco de dados embarcado, pode ser executado em dispositivos de borda e pode parecer adequado para uma arquitetura de IA de borda. No entanto, se os requisitos do seu aplicativo vão além dos mais simples descritos anteriormente, convém reconsiderar.

As 5 principais razões pelas quais o SQLite é inadequado para IA de Borda

A obtenção da arquitetura de IA de borda exige um banco de dados que possa operar em isolamento e, de forma crucial, sincronizar dados com segurança entre a nuvem e outros clientes de aplicativos, integrando-se perfeitamente com modelos de IA onde quer que estejam hospedados.

Aqui estão cinco motivos pelos quais o SQLite tem dificuldades em uma arquitetura de IA de borda:

1. Modelo de dados inflexível: O SQLite é relacional e segue um esquema rígido, o que pode tornar um desafio articular os requisitos de modelo para seus aplicativos de maneira eficiente e apropriada. Devido a essa rigidez, fazer algo tão simples quanto adicionar um novo campo ao banco de dados pode exigir a atualização de todo o esquema. Isso significa que uma nova versão do seu aplicativo móvel com um esquema de dados atualizado exigirá a realização de migrações de esquema de banco de dados dispendiosas na inicialização do aplicativo, aumentando os custos de inicialização do app. 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 gama de formatos de dados, portanto, quanto mais o banco de dados puder suportar, melhor. Uma alternativa é usar um banco de dados NoSQL que suporte armazenamento de dados de documentos JSON, que pode lidar com quantidades massivas de dados em vários formatos – ideal para IA.
2. Sem sincronização de dados integrada: Para aplicativos multiusuário que entram e saem de conectividade, a sincronização de dados é o que garante consistência para uma ótima experiência do usuário – além de respostas de IA mais rápidas e precisas. A sincronização de dados também aumenta a segurança; se a permissão de um usuário mudar, a sincronização 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 nativamente; os desenvolvedores devem construir sua própria solução ou integrar com soluções de terceiros, complicando a arquitetura e desviando o foco do desenvolvimento da funcionalidade principal do aplicativo.
3. Sem banco de dados de nível empresarial: Mesmo com armazenamento de dados local, 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 distribuído permanece escalável e de alto desempenho. Como tal, um servidor de banco de dados de backend – frequentemente implantado na nuvem – é uma parte importante da arquitetura de IA de borda. O SQLite não oferece um banco de dados escalável independente; ele é exclusivamente um banco de dados embutido. Para obter um backend escalável para aplicativos que usam SQLite, você deve se integrar a uma tecnologia de servidor de banco de dados de terceiros. Isso torna as implantações mais complexas e a manutenção e as atualizações mais demoradas para os desenvolvedores.
4. Sem segurança de nível empresarial: Ao usar o armazenamento de dados sincronizado e descentralizado, é importante acessar, transmitir e armazenar dados com segurança. Para abranger isso completamente, você precisa abordar a autenticação, dados em repouso, dados em trânsito e controle de acesso de leitura/gravação. O SQLite não oferece suporte nativo a controle de acesso baseado em funções ou criptografia de dados. Se a segurança rigorosa de dados for importante – como certamente é para a IA –, os desenvolvedores devem criar suas próprias integrações de segurança aproveitando extensões de segurança de terceiros.
5. Sem busca vetorial: Para recursos de IA Gerativa, como chatbots de conversação, sistemas de recomendação ou assistentes de IA, a busca vetorial permite a fácil integração com LLMs (modelos de linguagem grandes) por meio de técnicas como a geração Aumentada por Recuperação (RAG), onde os dados vetoriais locais atuais são passados junto com os prompts para fornecer melhor precisão e contexto para as respostas dos LLMs. O SQLite não oferece suporte à busca vetorial, o que significa que não pode ser usado para recursos baseados em RAG ou busca semântica no dispositivo, colapsando completamente os benefícios da IA de borda.

Em suma, ao construir e implantar aplicativos impulsionados por IA de classe empresarial e alta escala na borda, você provavelmente 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 limitações do SQLite ao criar e implantar aplicativos impulsionados por IA no edge. Em vez disso, use uma solução de sincronização de nuvem para o edge pronta para uso e liberte sua equipe para trabalhar em tornar o aplicativo o melhor possível! 

O Couchbase Mobile incorpora processamento de dados e busca vetorial diretamente em aplicativos, e sincroniza dados da nuvem para a borda e entre dispositivos – mesmo sem conexão com a internet – para entregar os aplicativos impulsionados por IA mais rápidos e confiáveis. A pilha de produtos inclui:

Banco de dados em nuvem de backend em escala empresarial

O Couchbase é uma plataforma de banco de dados de documentos NoSQL JSON de alta escala e multifuncional para criar e implantar aplicativos de IA Gerativa e sistemas agênticos. Ele é focado em memória, distribuído e oferece suporte nativo a busca vetorial em massa escala. Use Couchbase Capella, nosso Database-as-a-Service hospedado, ou instalar e gerenciar Couchbase Server na sua própria nuvem pública ou privada.

Banco de dados móvel embarcado
Couchbase Lite é uma versão incorporável do Couchbase para aplicativos móveis e de IoT que armazena dados localmente no dispositivo. Assim como sua contraparte de servidor, o Couchbase Lite armazena dados como documentos JSON, oferece suporte à busca vetorial — fundamental para IA de borda — e fornece segurança integrada e controle de acesso a dados granular. Ele também inclui um Consulta Preditiva recurso especificamente desenvolvido para chamar modelos de IA, como classificadores de imagens.

Sincronização segura de dados móveis
O Couchbase Mobile oferece sincronização de dados nativa, tanto ponto a ponto quanto da nuvem para a borda. Escolha usar a sincronização de dados hospedada com Serviços de Aplicativo Capella, ou instalar e gerenciar Couchbase Sync Gateway você mesmo.

Conclusão

Ao oferecer a combinação de um banco de dados backend de grande escala, um poderoso banco de dados incorporado, pesquisa vetorial da nuvem até a borda e sincronização abrangente de dados, o Couchbase Mobile é a única opção para criar e implantar aplicativos de IA na borda seguros, resilientes e com prioridade para o modo offline, que oferecem tempo de resposta inferior a um segundo e disponibilidade 100%.

Clientes corporativos que usam o Couchbase Mobile para seus próprios aplicativos de missão crítica na borda incluem:

PepsiCo: Os 30.000 representantes de vendas de campo da PepsiCo usam um aplicativo alimentado pelo Couchbase Mobile para realizar operações de vendas em campo, incluindo fazer pedidos, fazer merchandising em lojas e gerenciar vendas nas lojas sem interrupção, mesmo sem conexão com a internet. Saiba mais sobre o caso de uso da PepsiCo aqui.

United: Mais de 41.000 pilotos, comissários de bordo e escaladores de voo da United usam um aplicativo móvel de escalonamento de tripulação construído 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 energia elétrica e gás dados em tempo real em campo, mesmo quando estão offline, 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 cadastre-se no nível gratuito dos Serviços do Aplicativo Capella em cloud.couchbase.com/sign-up.