Orchestration

في التطبيقات المتجانسة التقليدية، يعد الحفاظ على تناسق البيانات عبر كيانات متعددة أمرًا بسيطًا. توفر محركات قواعد البيانات العلائقية ضمانات ACID (الذرية والاتساق والعزل والمتانة) داخل معاملات SQL المحلية. إذا فشل تقديم الطلب أو خصم الدفع أو احتياطي المخزون في منتصف الطريق، فإن استدعاء ROLLBACK يعيد كل تعديل لقاعدة البيانات على الفور. ومع ذلك، عند الانتقال إلى بنية الخدمات الصغيرة الحديثة، تتغير إدارة البيانات بشكل أساسي. لضمان استقلالية المجال وقابلية التوسع المستقلة، تمتلك كل خدمة صغيرة قاعدة بياناتها الخاصة. تمتد الآن عملية تجارية واحدة - مثل معالجة عملية دفع التجارة الإلكترونية - عبر حدود الخدمة ومحركات قواعد البيانات المتعددة (على سبيل المثال، PostgreSQL for Orders، وDynamoDB for Payments، وRedis for Inventory).

لقد غيرت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) كيفية تفاعلنا مع التكنولوجيا، حيث انتقلت بسرعة من روبوتات المحادثة البسيطة إلى محركات التفكير القادرة على قيادة إجراءات معقدة ومتعددة الخطوات. في حين أن تفاعل الاستجابة السريعة يمكن أن يكون قويًا، فإن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي التوليدي في إعدادات المؤسسة تكمن في سير عمل الذكاء الاصطناعي المستقل.