パターンの埋込み

リアルタイムのAIパイプラインは、モデルの実行場所、アプリケーションで許容できるレイテンシ、および生成の緊密な埋込みをトランザクション・レプリケーションと組み合せる必要があるかに応じて、いくつかの方法で埋込みを生成および管理できます。Oracle GoldenGateでは、個別のバッチ・ジョブまたはダウンストリーム後処理のみに依存するのではなく、レプリケーション・パイプラインを通過するデータをエンリッチできる複数の埋込みパターンをサポートしています。最も一般的な2つのアプローチは、@AISERVICEを使用して外部AIサービスを起動するか、@DBFUNCTIONを使用してデータベース常駐埋込みロジックをコールすることです。どちらのパターンでも、データの移動中に埋込みを作成できますが、パフォーマンス特性、操作の依存関係、リソース使用率および一貫性の保証は異なります。適切なパターンを選択するには、スループット、レイテンシ、モデル・ガバナンス、サービスの可用性、および生成されたベクトルをソース・データと同期させ続ける必要性のバランスをとる必要があります。

パターン	最適な状況	注意:
@AISERVICE	GPUバックアップ・モデル、一元化されたAIサービス、データベース外でのスケーラブルな推論	ネットワーク待機時間、再試行動作、サービスの可用性、外部依存性管理
@DBFUNCTION	データベース内埋込み、ターゲット適用ロジックとの緊密な結合、ローカル・ガバナンス	データベースCPU使用率、ファンクション・ランタイム、Replicatラグ、リソース分離