جوجل كلاود، تعيد تعريف قاعدة البيانات على أنها "محور سياق الوكيل الذكي"

تقوم جوجل كلاود بإعادة تعريف قواعد البيانات على مستوى المؤسسات كالبنية التحتية الأساسية لـ"الوكيل الذكي" وليس مجرد مخزن بيانات بسيط. وأكدت الشركة بوضوح أنه على الرغم من أن أداء النماذج يتسارع بشكل كبير، إلا أن القيمة الفعلية للإجابة والتنفيذ في المؤسسات الواقعية ستكون محدودة إذا افتقر النموذج إلى السياق الموجود في البيانات.

أطلقت جوجل كلاود في “Google Cloud Next '26” مفهوم “السحابة البياناتية للوكيل”، وأعلنت عن استراتيجيتها لوضع قواعد البيانات كجزء من بنية مؤسسية مركزة على الذكاء الاصطناعي. وقال نائب رئيس هندسة قواعد البيانات في جوجل كلاود، سايلش كريشنا مورتي: “النموذج رائع جدًا، لكنه لا يفهم كل السياقات”، “هذه السياقات موجودة في البيانات، والمركز النهائي للبيانات مخزن في نظام قاعدة البيانات.”

المحور الرئيسي لهذه المعلومات هو تحول دور قواعد البيانات. وشرح كريشنا مورتي قائلاً: “إذا كانت التركيز في الخمسين عامًا الماضية على تخزين وإرجاع ‘نتائج دقيقة’، فإنها في عصر الذكاء الاصطناعي تتغير إلى بنية تهدف إلى إنتاج ‘أفضل النتائج’.” ولتحقيق ذلك، يتطلب الأمر أن تتعاون عمليات البحث بالرسم، والتضمين الشعاعي، والبحث الدلالي، والبحث النصي الكامل، والعمليات العلاقية داخل نظام واحد، معتبراً أن الطرق التقليدية لنقل وإعادة تشكيل البيانات لأغراض محددة أصبحت غير فعالة بشكل كبير.

وأضاف: “عندما يمكنك اعتبار البيانات كرسوم بيانية، وفهمها من خلال التضمين الشعاعي، وحتى تنفيذ عمليات البحث الدلالي أو النصي الكامل، فإن الأمر لم يعد يقتصر على النتائج الدقيقة، بل على النتائج ذات الجودة الأعلى”، “ولذلك، فإن إعادة تنظيم البيانات بطرق مختلفة دون الحاجة لنقلها بشكل غير ضروري يمثل تغيّرًا كبيرًا في قواعد البيانات.”

توسيع Spanner Omni إلى البيئة المحلية وسحابات أخرى

وفي الوقت نفسه، أطلقت جوجل نسخة قابلة للتنزيل من قاعدة البيانات الموزعة عالميًا، Spanner، باسم “Spanner Omni”. يهدف هذا المنتج إلى تمكين المؤسسات من تشغيل تقنية قاعدة البيانات من جوجل ليس فقط في بيئة خوادمها المحلية، بل وحتى على سحابات المنافسين. ويعكس ذلك أن البيانات المؤسسية ليست ضرورية أن تكون داخل سحابة جوجل، وإنما تتبع استراتيجية توسيع التقنية إلى موقع البيانات.

ويكتسب هذا أهمية كبيرة في سوق المؤسسات التي تعتمد على بيئات متعددة السحابات وبيئات هجينة، حيث يحتاج الوكيل الذكي إلى الاتصال ليس بمخزن واحد، بل ببيانات موزعة عبر أنظمة متعددة. ويُفهم من ذلك أن جوجل تسعى لتحويل قاعدة البيانات إلى “محور سياقي” يربط بين هذه البيانات. بعبارة أخرى، فإن قاعدة البيانات تتجاوز وظيفة التخزين، وتتطور إلى نقطة انطلاق للاستنتاجات الذكية والأتمتة التجارية.

تسريع التحول عبر وكيل النقل القائم على Gemini

كما أدمجت جوجل الذكاء الاصطناعي التوليدي في عمليات نقل البيانات. وذكر كريشنا مورتي أن وكيل النقل المبني على Gemini يمكن أن يقلل بشكل كبير من الأعمال اليدوية التي تستغرق شهورًا في عمليات نقل قواعد البيانات التقليدية. فكانت عمليات نقل النماذج، ونقل البيانات، وتعديل استعلامات SQL داخل التطبيقات، تتطلب وقتًا طويلاً، أما الآن، فيمكن للوكيل دعم التحويل الشامل بما يشمل طبقة التطبيق.

وقال: “الآن، يمكن للوكيل أن يغير بشكل ثوري سرعة نقل الأنظمة”، “نقل قواعد البيانات لم يعد مجرد مسألة نماذج وبيانات، بل يشمل تعقيد التطبيقات، ومع قوة Gemini، أصبحنا قادرين على نقل كامل مكدس التطبيقات بشكل أسرع.”

ويُفهم من ذلك أن هذه خطوة استراتيجية تستهدف تذليل العقبات التي تواجه المؤسسات عند إدخال الذكاء الاصطناعي. فبالرغم من اعتراف العديد من الشركات بضرورة دمج الذكاء الاصطناعي، إلا أن تكاليف ووقت نقل الأنظمة الحالية إلى بيئة جديدة يعيقان التقدم. وتسعى جوجل إلى توسيع مفهوم الوكيل الذكي ليشمل أدوات “تنفيذ التحويل” بدلاً من مجرد روبوتات دردشة، بهدف تحقيق ميزة تنافسية في سوق قواعد البيانات.

منافسة الذكاء الاصطناعي تركز على “السياق البياناتي” وليس على النموذج

وأظهرت هذه الإعلانات أن محور المنافسة في سوق الذكاء الاصطناعي يتجه بسرعة من النماذج ذاتها إلى إمكانية الوصول إلى البيانات وجودتها. فالوكلاء الذكيون على مستوى المؤسسات يحتاجون إلى تجاوز مجرد الإجابة على الأسئلة، لفهم ومعالجة الأعمال، ويعتمد النجاح في النهاية على القدرة على الوصول بسرعة وأمان إلى سياق البيانات الغني.

ووضعت جوجل كلاود قاعدة البيانات في مركز هذا السياق، وتحاول دمج عمليات البحث، والتحليل، والنقل، والنشر في عملية واحدة. وهذا هو السبب في أن عصر الوكيل الذكي يعيد إيلاء الاهتمام لقواعد البيانات، لأنها إذا كانت مسؤولة عن “الذكاء”، فإنها أيضًا مصدر “الذاكرة” و"السياق" الذي يجعل هذا الذكاء يعمل في العالم الحقيقي.