Microsoft Build 컨퍼런스에서 Fabric, PostgreSQL 및 Cosmos DB는 AI 향상을 받았습니다.

Microsoft는 최근 Build 컨퍼런스에서 클라우드 데이터베이스 관리 제품을 위한 새로운 인공 지능 기능을 포함하여 약 60개의 발표를 발표했습니다.

지난해 출시한 통합 데이터 플랫폼 패브릭(Fabric)이 최대 수혜주다. 현재 미리 보기로 제공되는 워크로드 개발 키트를 사용하여 Fabric에서 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 패브릭 데이터 공유는 사용자와 애플리케이션 전반에서 실시간 데이터를 처리하는 새로운 기능입니다. 여기에는 외부 소스에 저장된 데이터에 액세스하기 위한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스가 포함되어 있습니다. 새로운 자동화 기능(Automation)은 반복적인 작업을 단순화합니다.

전체 시스템 Fusion은 Fabric 개발자가 단일 쿼리를 통해 다양한 소스의 여러 데이터에 액세스할 수 있게 해주는 새로운 RESTful GraphQL API입니다. 확장된 사용자 데이터 기능을 통해 기본 코드 기능과 사용자 지정 논리를 사용한 간단한 통합을 통해 Fabric Lake 라이브러리, 데이터 웨어하우스 및 미러링된 데이터베이스에서 데이터 중심 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

마이크로소프트는 패브릭이 인공지능에 생성적 인공지능 기능을 추가해 기술 지식이 없는 사용자도 자연어로 질문에 답할 수 있는 애플리케이션을 구축할 수 있다고 밝혔습니다. 또한 회사는 데이터 흐름과 파이프라인을 생성하고, 코드를 생성하고, 기계 학습 모델을 구축하기 위해 각 계층에 Azure OpenAI 서비스를 추가했습니다.

Fabric의 새로운 실시간 인텔리전스 기능은 서로 다른 소스의 이벤트를 수집, 처리 및 라우팅할 수 있는 단일 장소를 만드는 SaaS(Software-as-a-Service) 애플리케이션일 수 있습니다. 이벤트 스트림은 사전 구성된 스트리밍 커넥터를 사용하여 처리할 수 있으며 콘텐츠 기반 라우팅을 통해 클라우드 소스에 연결할 수 있습니다. 이 실시간 인텔리전스 기능은 다양한 비즈니스 요구 사항에 맞게 유연하게 구성할 수 있습니다. 내부 라우팅을 기반으로 클라우드 소스에 연결할 수 있으며, 이벤트 처리를 위해 사전 구성된 스트림 커넥터도 처리할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 실시간으로 다양한 소스로부터 이벤트를 수신, 처리 및 라우팅할 수 있습니다. 동시에 콘텐츠 기반 라우팅을 통해 클라우드 소스에 연결하여 비즈니스 요구 사항에 따라 이벤트가 올바르게 처리되도록 할 수 있습니다. 이 새로운 실시간 인텔리전스 기능을 통해 Fabric은

Fabric Copilot을 개인 미리 보기로 제공할 수 있으며, 쿼리를 생성하여 인간 분석 범위를 넘어서는 대규모 데이터에서 알 수 없는 조건을 감지할 수 있습니다.

PostgreSQL용 인공 지능, CosmosDB 개발자

PostgreSQL에 대한 미세 조정을 통해 Azure OpenAI 서비스 또는 데이터베이스 내 모델을 통해 인공 지능 기능에 액세스할 수 있습니다. 이는 데이터베이스 인스턴스 내에 데이터를 보관하려는 사용자에게 옵션을 제공합니다.

Azure+ AI 확장을 통해 개발자는 PostgreSQL 애플리케이션에서 Azure AI의 대규모 언어 모델을 활용할 수 있습니다. Azure OpenAI 서비스를 호출하여 LLM 기반 벡터 임베딩을 생성하여 효율적인 유사성 검색을 달성할 수 있으며, Azure AI 언어를 호출하여 감정 분석, 언어 감지, 엔터티 인식과 같은 시나리오를 처리할 수도 있습니다.

개발자는 사기 검토, 탐지, 제품 추천과 같은 시나리오를 위해 사전 훈련된 기계 학습 모델을 호출할 수도 있습니다. Azure AI Translator를 사용하여 실시간 텍스트 번역을 수행할 수 있습니다.

데이터베이스 내 임베딩 생성 기능은 Azure Database for PostgreSQL의 텍스트 임베딩 모델을 지원하며, Azure OpenAI 서비스를 호출하지 않고도 데이터베이스 내에서 임베딩을 생성할 수 있습니다. Microsoft는 이를 통해 삽입 생성 시간을 몇 밀리초의 대기 시간으로 줄이고 비용을 더 예측 가능하게 만든다고 말합니다.

대규모 애플리케이션 구축을 위한 전 세계적으로 분산된 다중 모델 데이터베이스 서비스인 CosmosDB에 몇 가지 AI 관련 업데이트가 제공됩니다. NoSQL용 Cosmos DB에는 이제 벡터 인덱싱 및 벡터 유사성 검색 기능이 내장되어 있어 별도의 데이터베이스 없이도 데이터와 벡터를 동기화 상태로 유지할 수 있습니다. 이 기능은 최근접 이웃 검색 알고리즘의 오픈 소스 소프트웨어 제품군인 DiskANN에서 제공되며 현재 미리 보기 상태입니다.

현재 미리 보기로 제공되는 새로운 기능을 통해 사용자는 데이터 작업에 대한 전체 액세스 권한을 유지하면서 Azure Portal 또는 명령줄 인터페이스를 통해 서버리스 Azure Cosmos DB 계정을 프로비저닝된 용량 모드로 전환할 수 있습니다.

미리 보기의 새로운 옵션을 사용하면 MongoDB 사용자용 Cosmos DB를 통해 장애 조치(failover)를 위해 다른 지역에 지속적으로 업데이트되는 클러스터 복사본을 만들 수 있습니다. 새로운 Go 소프트웨어 개발 키트는 여러 지역에서 데이터베이스, 컨테이너 및 프로젝트를 운영하여 고가용성 애플리케이션을 달성할 수 있습니다.