Modèles d'incorporation

Les pipelines d'IA en temps réel peuvent générer et gérer les intégrations de plusieurs façons, en fonction de l'emplacement d'exécution du modèle, de la latence que l'application peut tolérer et de la nécessité d'associer étroitement la génération à la réplication transactionnelle. Oracle GoldenGate prend en charge plusieurs modèles d'intégration qui permettent aux entreprises d'enrichir les données lorsqu'elles se déplacent dans le pipeline de réplication, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des traitements batch distincts ou sur un post-traitement en aval. Les deux approches les plus courantes sont d'appeler un service d'IA externe à l'aide de @AISERVICE ou d'appeler une logique d'intégration résidant sur la base de données à l'aide de @DBFUNCTION. Les deux modèles permettent de créer des incorporations lors du déplacement des données, mais ils diffèrent en termes de caractéristiques de performances, de dépendances opérationnelles, d'utilisation des ressources et de garanties de cohérence. Pour choisir le bon modèle, vous devez équilibrer le débit, la latence, la gouvernance des modèles, la disponibilité des services et la nécessité de maintenir les vecteurs générés synchronisés avec les données source.

Modèle	Idéal pour	Attention pour
@AISERVICE	Modèles soutenus par GPU ; services d'IA centralisés ; inférence évolutive en dehors de la base de données	Latence réseau ; comportement des nouvelles tentatives ; disponibilité du service ; gestion des dépendances externes
@DBFUNCTION	Intégration dans la base de données ; couplage étroit avec la logique d'application cible ; gouvernance locale	Utilisation de l'UC de base de données ; exécution de fonction ; décalage de réplication ; isolement des ressources