AI разрушает стек данных. Большинство предприятий потратили последнее десятилетие на создание сложных стеков данных. ETL-пайплайны перемещают данные в хранилища. Слои трансформации очищают данные для аналитики. Инструменты BI предоставляют пользователям инсайты. Эта архитектура работала для традиционной аналитики. Но AI требует чего-то другого. Ему нужны непрерывные циклы обратной связи. Он требует получения контекста и встраивания в реальном времени. Представьте себе клиента, который снимает карманные деньги в банкомате. AI-агент на их мобильном приложении должен знать о транзакции на сумму $40 в течение нескольких секунд. Точность и скорость данных не являются опциональными. Netflix полностью перестроил свою инфраструктуру рекомендаций, чтобы поддерживать обновления моделей в реальном времени. Stripe создал унифицированные пайплайны, где данные о платежах поступают в модели мошенничества за миллисекунды. Современный стек AI требует принципиально другой архитектуры. Данные поступают из различных систем в векторные базы данных, где встраивания и многомерные данные живут рядом с традиционными структурированными данными. Базы данных контекста хранят институциональные знания, которые информируют решения AI. Системы AI потребляют эти данные, а затем входят в циклы экспериментов. GEPA и DSPy позволяют эволюционную оптимизацию по нескольким качественным измерениям. Оценки измеряют производительность. Обучение с подкреплением обучает агентов ориентироваться в сложных корпоративных средах. Всё это поддерживается слоем наблюдаемости. Вся система нуждается в точных данных и быстром доступе. Вот почему наблюдаемость данных также объединится с наблюдаемостью AI, чтобы предоставить инженерам данных и инженерам AI полное понимание состояния их пайплайнов. Инфраструктура данных и AI не конвергируют. Они уже объединились. Ссылки Блог технологий Netflix. (2025, август). "От фактов и метрик к машинному обучению медиа: эволюция функции инженерии данных в Netflix." ↩︎ Stripe. (2025). "Как мы это построили: Stripe Radar." ↩︎