Orchestration

ביישומים מונוליטיים מסורתיים, שמירה על עקביות נתונים על פני ישויות מרובות היא פשוטה. מנועי מסד נתונים יחסיים מספקים ערבויות ACID (אטומיות, עקביות, בידוד, עמידות) עטופים בעסקאות SQL מקומיות. אם ביצוע הזמנה, ניכוי תשלום או עתודת מלאי נכשלים באמצע הדרך, הקריאה ROLLBACK תחזיר כל שינוי במסד הנתונים באופן מיידי. עם זאת, כאשר עוברים ל-Microservices Architecture מודרנית, ניהול הנתונים משתנה באופן מהותי. כדי להבטיח אוטונומיה של תחום ומדרגיות עצמאית, כל מיקרו-שירות הוא הבעלים של מסד הנתונים הפרטי שלו. פעולה עסקית אחת - כגון עיבוד קופה של מסחר אלקטרוני - משתרעת כעת על מספר גבולות שירות ומנועי מסד נתונים (למשל, PostgreSQL להזמנות, DynamoDB for Payments, Redis for Inventory).

מודלים של שפה גדולה (LLMs) שינו את האופן שבו אנו מקיימים אינטראקציה עם טכנולוגיה, ועברו במהירות מצ’אטבוטים פשוטים לשיחות למנועי חשיבה המסוגלים להניע פעולות מורכבות מרובות שלבים. בעוד שאינטראקציה אחת בתגובה מיידית יכולה להיות חזקה, הערך האמיתי של AI יצירתי בהגדרות ארגוניות טמון בזרימות AI אוטונומיות. במקום להסתמך על מפעילים אנושיים שיתזמרו כל שלב, זרימות עבודה אוטונומיות משתמשות ב-LLM כמקבלי החלטות מרכזיים שמתכננים, מבצעים, מעריכים ומתקנים משימות לאורך תקופות ארוכות.