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Las bases de datos de documentos son un tipo de tecnología cada vez más importante en la era Gen AI.
Una almohadilla de datos de documentos es un tipo de almohadilla de datos NoSQL que no se plinto en filas y columnas como una almohadilla de datos relacional tradicional, en su espacio utiliza el formato JSON (notación de objeto JavaScript). Hay múltiples proveedores que desarrollan bases de datos de documentos, incluido MongoDB, que ahora tiene una tecnología de código cerrado patentado. En un esfuerzo por inaugurar el mercado, Microsoft comenzó a desarrollar su propia almohadilla de datos de documentos conocida como DocumentDB y lo hizo de código extenso en enero de este año. Esta semana, DocumentDB se está moviendo a la Fundación Linux, donde igualmente ha vacada el respaldo de los rivales en la estrato de Microsoft AWS y Google.
El movimiento crea la primera alternativa de código extenso aséptico al proveedor a MongoDB que tiene el potencial de evitar billete a las empresas, al tiempo que elimina el incomunicación del proveedor de la almohadilla de datos. Las bases de datos de documentos son importantes para aplicaciones de IA para tareas como chats, contexto y memoria.
“Las aplicaciones de IA tienen que ver con los datos semiestructurados y las bases de datos de documentos que tienen un propósito para ello”, dijo Kirill Gavrylyuk, vicepresidente de Microsoft y el arquitecto principal de DocumentDB, VentureBeat “pero no hay un motor standard de código extenso para bases de datos de documentos, como lo que es PostgreSQL para las bases de datos relacionales”.
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Entrega la promesa de la almohadilla de datos de documentos de código extenso en la Fundación Linux
Microsoft inició inicialmente el esquema DocumentDB de código extenso en enero de 2025.
El esquema fue alojado internamente de Microsoft Org en Github y había generado un amplio interés de la industria en el transcurso del año. Tener un esquema de código extenso no se manejo solo de código o licencias, igualmente se manejo de contribuciones y comunidad.
“Bajo el gobierno de la Fundación Linux, DocumentDB se beneficiará de la neutralidad del proveedor y la colaboración más amplia”, dijo Gavylyuk.
Microsoft siquiera solo dumping código. Gavrylyuk enfatizó que Microsoft continuará invirtiendo fuertemente en el esquema y continuará teniendo una esforzado representación en el Comité Directivo Técnico para ayudar a dar forma a la visión y la hoja de ruta del esquema.
“Al unirnos a la Fundación Linux, una almohadilla aséptico, nuestro objetivo es ser más atractivo para la comunidad de desarrolladores para contribuir y dar forma a la dirección del esquema”, dijo Gavrylyuk. “Por otra parte, a través de la Fundación Linux, queremos proporcionar una señal a la comunidad de desarrolladores de que este esquema está aquí para quedarse, código extenso y continuará avanzando”.
¿Qué hay internamente de DocumentDB y por qué es importante para los profesionales de datos empresariales?
Por otra parte de su naturaleza de código extenso, hay otro punto crítico que hace que la almohadilla de datos sea particularmente atractiva para las empresas. En espacio de ser una tecnología de almohadilla de datos completamente nueva, se plinto en la almohadilla de datos PostgreSQL de código extenso.
PostgreSQL ha surgido para convertirse en una de las bases de datos de código extenso más ampliamente implementadas de todos los tiempos y tiene una nueva acogida en la era de la IA. DocumentDB incluye una extensión de PostgreSQL que trae soporte de datos de primera clase BSON (Binary JSON) a PostgreSQL. Igualmente integra una extensión que agrega soporte de consultas de estilo de documento a PostgreSQL y la filial de índices. La almohadilla de PostgreSQL significa que las empresas pueden beneficiarse del ecosistema sensato de herramientas, sistemas de monitoreo y soluciones de respaldo de PostgreSQL. La almohadilla PostgreSQL igualmente proporciona capacidades ácido (atomicidad, consistencia, aislamiento y durabilidad) y capacidades de replicación comprobadas que abordan las preocupaciones empresariales sobre la consistencia de los datos.
DocumentDB igualmente tiene una puerta de enlace que hace que la almohadilla de datos sea compatible con los controladores de MongoDB de código extenso para cualquier idioma. Gavrylyuk señaló que el documento DB aún no tiene compatibilidad total con todo en MongoDB, pero hay más trabajo por venir.
“La compatibilidad total con los controladores de MongoDB es un objetivo crítico del esquema como se refleja en la carta de DocumentDB de la Fundación Linux”, dijo. “Esto unido con el definitivo proveedor de código extenso, la gobernanza aséptico del esquema ayudará al ecosistema de la almohadilla de datos de documentos más amplio, beneficiando a todos en el ecosistema, incluido MongoDB Inc.”
Solo para ser claro, Amazon DocumentDB no es lo mismo
Si adecuadamente Amazon se encuentra entre los patrocinadores del nuevo esquema de DocumentDB de la Fundación Linux, en sinceridad ya tiene su propia almohadilla de datos DocumentDB.
La almohadilla de datos de Amazon DocumentDB es preliminar a la tecnología dirigida por Microsoft, ya que se anunció por primera vez en 2019. Amazon DocumentDB debutó recientemente un servicio indirecto que tiene como objetivo acelerar la IA de agente.
Si adecuadamente el esquema DocumentDB, administrado por Linux Foundation, tiene un nombre similar a Amazon DocumentDB, utiliza un software diferente bajo el capó.
“Amazon DocumentDB es una almohadilla de datos de documentos compatible con API MongoDB construida por AWS”, dijo a VentureBeat Rashim Gupta, directivo de Sr. “El esquema de la Fundación Linux, por otro costado, aunque igualmente es compatible con MongoDB, utiliza un motor de código extenso que se construye como una extensión en PostgreSQL. Este es un motor diferente al utilizado en Amazon DocumentDB”.
Gupta señaló que AWS continuará invirtiendo en Amazon DocumentDB y Open Source DocumentDB similar a cómo invierte en Amazon OpenSearch Service y Community Opessearch. En el futuro, dijo que AWS comenzará a contribuir con las innovaciones de Amazon DocumentDB al esquema de código extenso y adoptará características y capacidades del motor de código extenso DocumentDB a su servicio administrado de Amazon DocumentDB con el tiempo.
AI WorkLoads impulsa la falta urgente de alternativas de almohadilla de datos
El tiempo refleja la creciente demanda empresarial de bases de datos de documentos para encender aplicaciones de IA.
El esquema ya incorpora los algoritmos de indexación vectoriales de Microsoft Research (disco inexacto de vecino más cercano) y operadores semánticos desarrollados para las capacidades de IA de PostgreSQL.
Esto ofrece ventajas competitivas inmediatas de DocumentDB para las cargas de trabajo de IA, al tiempo que evita los costos de abuso que potencialmente pueden hacer que las alternativas de propiedad sean costosas para aplicaciones intensivas en datos.
“Microsoft invierte fuertemente en contribuciones de IA de código extenso en todos los ámbitos”, dijo Gavrylyuk. “Estamos invirtiendo en las capacidades de IA de DocumentDB, así como en el ecosistema más amplio de PostgreSQL con prioridad”.
Lo que significa para los equipos de datos empresariales
Para las empresas que buscan compendiar la dependencia del proveedor de la almohadilla de datos, DocumentDB proporciona una cobertura estratégica contra potencial tecnología patentada de código cerrado. Los líderes de TI deben comenzar a evaluar DocumentDB en entornos de explicación para comprender la complejidad de la migración para sus cargas de trabajo específicas.
Las organizaciones que construyen nuevas aplicaciones de inteligencia industrial tienen la oportunidad de arquitectar en torno a DocumentDB desde el principio, evitando el incomunicación potencial de tecnología de código cerrado completamente al tiempo que obtiene la confiabilidad empresarial probada de PostgreSQL y los beneficios del ecosistema.
Para las empresas que buscan liderar el camino en la IA, esta anuncio significa llegada a capacidades de bases de datos de documentos de vanguardia sin los riesgos de incomunicación del proveedor que han definido históricamente las decisiones de táctica de la almohadilla de datos.
