Externe KI-Einbettung mit @AISERVICE

Oracle GoldenGate stellt die Funktion @AISERVICE bereit, mit der externe KI-Services direkt in der Replikationspipeline aufgerufen werden können. Dies ermöglicht eine Echtzeitanreicherung – wie die Einbettung von Generierung, Klassifizierung oder Zusammenfassung – ohne dass eine benutzerdefinierte Middleware erforderlich ist. Durch den Aufruf von verwalteten KI-Endpunkten während der Replicat-Verarbeitung können Unternehmen cloudbasierte oder benutzerdefinierte KI-Services nahtlos in Datenverschiebungsworkflows integrieren.

Mit @AISERVICE kann Replicat einen externen AI-Endpunkt (z.B. einen REST-basierten Einbettungsservice) aufrufen und die Antwort zum Auffüllen von Zielspalten verwenden. Im Gegensatz zu @DBFUNCTION, das Logik innerhalb der Datenbank ausführt, verlagert @AISERVICE die Berechnung auf externe Services, was sie ideal für GPU-gestützte Modelle oder zentralisierte KI-Plattformen macht.

Das folgende Beispiel zeigt die Generierung von Einbettungen mit einem externen AI-Service während der Replikation:

MAP cust_addresses, TARGET cust_addresses_vector,
COLMAP (
  USEDEFAULTS,
  address_vector = @AISERVICE(
    SERVICE 'embedding_service_alias',
    PARAMS (
      'street' = @AFTER.street,
      'city'   = @AFTER.city,
      'zip'    = @AFTER.zip
    ),
    RETURN 'vector'
  )
);

In dieser Konfiguration:

• embedding_service_alias ist ein GoldenGate AI-Serviceendpunkt.
• Die Spalten Street, City und Zip werden als Eingabe in die embedding_service_alias übergeben
• Die zurückgegebenen Vektordaten werden in der address_vector column in der Zieltabelle gespeichert.

@AISERVICE Best Practices

Um @AISERVICE in Oracle GoldenGate effektiv zu nutzen, sollten Unternehmen eine Reihe von Best Practices befolgen, um Performance, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von Echtzeit-KI-Pipelines sicherzustellen. Da @AISERVICE eine externe Abhängigkeit in den Replikationspfad einführt, ist ein sorgfältiges Design erforderlich, um Engpässe zu vermeiden und eine konsistente Datenverarbeitung sicherzustellen.

Verwenden Sie @AISERVICE für rechenintensive Modelle, um zu vermeiden, dass Datenbankressourcen überlastet werden.

@AISERVICE sollte für rechenintensive KI-Workloads verwendet werden, wie z. B. große Sprachmodellinferenz oder hochdimensionale Einbettungsgenerierung, bei denen die Auslagerung in GPU-gestützte oder verwaltete KI-Services eine bessere Skalierbarkeit bietet als die datenbankinterne Ausführung. Auf diese Weise können Datenbankressourcen für Kerntransaktions- und Abfrage-Workloads beibehalten werden.

Stellen Sie hochverfügbare KI-Endpunkte mit geringer Latenz sicher, um Replikationsverzögerungen zu vermeiden

Der externe AI-Service muss hochverfügbar und mit geringer Latenz sein. Da die Replicat-Verarbeitung von der Antwort des Service abhängt, können langsame oder unzuverlässige Endpunkte Replikationsverzögerungen oder -backpressure verursachen. Das Deployment von AI-Services in unmittelbarer Netzwerknähe (z.B. dieselbe Region oder dasselbe VCN) und die Verwendung von Load Balancing können die Performance erheblich verbessern.

Timeout- und Wiederholungs-Policys für Serviceaufrufe implementieren

Eine robuste Fehlerbehandlung und Wiederholungsmechanismen sollten implementiert werden. Vorübergehende Fehler (wie Netzwerk-Timeouts oder Service-Throttling) sollten die Replikation nicht stören. Konfigurationen sollten Timeouts, Wiederholungs-Policys und Fallback-Verarbeitung umfassen (z.B. nicht erfolgreiche Datensätze zur späteren Verarbeitung an eine Warteschlange mit Deadlines weiterleiten).

Anforderungen cachen oder deduplizieren, wenn möglich, um externe Aufrufe zu reduzieren

Organisationen sollten unnötige externe Anrufe minimieren, indem sie gegebenenfalls Deduplizierungs- oder Caching-Strategien implementieren. Beispiel: Ein identischer Eingabetext kann zuvor generierte Einbettungen wiederverwenden und so Kosten und Latenz reduzieren.

Überwachen Sie die Servicelatenz und Fehlerraten zusammen mit GoldenGate-Metriken, um sicherzustellen, dass SLAs eingehalten werden

Eine umfassende Überwachung ist unerlässlich. Teams sollten die Latenz, Fehlerraten und den Durchsatz des KI-Service zusammen mit GoldenGate-Replikationsmetriken wie Verzögerung und Apply-Rate verfolgen. Die Korrelation dieser Metriken ermöglicht eine schnellere Fehlerbehebung und stellt sicher, dass die Integration zwischen GoldenGate und externen KI-Services performant und zuverlässig bleibt.