Worauf Sie bei einer serverlosen Datenbank für AI-Anwendungen achten sollten

Für Teams, die heute AI-Anwendungen entwickeln, sind Serverless-Datenbanken der neue Standard. AI-Teams benötigen eine Datenbank, die sich sofort an die Nachfrage anpasst, bei Inaktivität nahezu keine Kosten verursacht und nah an den Unternehmensdaten bleibt. Andernfalls riskieren sie, für ungenutzte Infrastruktur zu zahlen, was zu Governance-, Sicherheits- und Compliance-Herausforderungen führt und wertvolle Zeit für die Datenbankverwaltung kostet.

Was ist eine Serverless-Datenbank?

Eine Serverless-Datenbank ist eine Cloud-Datenbank, die Rechenleistung und Speicher automatisch je nach Bedarf skaliert, die tatsächliche Nutzung abrechnet und die Kapazitätsplanung sowie das Infrastrukturmanagement reduziert. In einem Serverless-Modell werden zwar Server verwendet, diese werden jedoch vollständig von einem Cloud-Service-Anbieter verwaltet. Bei den fortschrittlichsten Systemen sind Rechenleistung und Speicher entkoppelt, sodass beide unabhängig voneinander skalieren und Sie nur für das bezahlen, was die jeweilige Ebene tatsächlich nutzt.

Stellen Sie sich das Datenbankmanagement als eine Entwicklung vor:

• Selbstverwaltete Datenbanken bieten die volle Kontrolle
• Verwaltete DBaaS verlagert den Betrieb auf einen Cloud-Anbieter
• Serverless-Datenbanken bieten automatische Skalierung und nutzungsbasierte Preise bei minimalem Verwaltungsaufwand.

Nicht jedes Produkt mit dem Label „Serverless“ ist architektonisch serverless oder trennt Rechenleistung und Speicher. Einige sind lediglich Autoscaling-Cluster mit einer darüber liegenden nutzungsbasierten Abrechnung. Den Unterschied zu verstehen, ist bei der Bewertung von Optionen wichtig.

Wie eine Serverless-Datenbank funktioniert

Eine Serverless-Datenbank weist Rechenleistung nach Bedarf zu, führt Abfragen auf einer gemeinsamen Speicherebene aus und rechnet basierend auf der Nutzung ab. Eine Serverless-Plattform überwacht die Ressourcen, die ein Workload benötigt, und skaliert die Rechenleistung bei Bedarf automatisch hoch und bei sinkender Nachfrage wieder herunter. Die Skalierung kann je nach Workload vertikal (mehr vCores pro Knoten), horizontal (mehr Knoten) oder beides sein.

In modernen Serverless-Architekturen ist der Speicher von der Rechenleistung getrennt, oft in einem gemeinsamen Pool, der Daten, Replikate, Backups und Point-in-Time-Wiederherstellungen verfügbar hält, unabhängig davon, ob die Rechenleistung aktiv ist oder nicht.

Warum Serverless-Datenbanken für AI-Anwendungen wichtig sind

Traditionelle, bereitgestellte Datenbanken sind in der Regel auf die erwartete Nachfrage ausgelegt, aber viele AI-Workloads sind unvorhersehbar. Der Datenverkehr ist volatil, Agenten können Abfragen ohne Vorwarnung fächerartig verteilen und Pipelines liegen während der Modellentwicklung oft brach. Moderne Serverless-Datenbanken, die Rechenleistung und Speicher entkoppeln, eignen sich besonders gut für diese typischen AI-Muster. Sie skalieren die Rechenleistung effizient als Reaktion auf die Nachfrage, während die Speicherebene stabil und immer verfügbar bleibt. AI-Anwendungen profitieren außerdem davon, wenn sich die operativen Daten in der Nähe von Vektorsuche, Feature Stores und Modell-Endpunkten befinden.

Die Effizienzgewinne können erheblich sein. Laut einer im European Journal of Computer Science and Information Technology veröffentlichten Studie aus dem Jahr 2025 stellten Forscher fest, dass Unternehmen, die Serverless-Datenbanken nutzen, im Vergleich zu herkömmlichen bereitgestellten Datenbanken durchschnittliche Kosteneinsparungen von 38 % verzeichneten. Zudem können Serverless-Plattformen bei unregelmäßigen Inferenz-Workloads – einem häufigen Muster bei AI-Anwendungen – potenzielle Einsparungen von 40–65 % erzielen.

Dieselbe Studie ergab, dass Unternehmen, die auf Serverless-Datenbanken umstellten, eine Reduzierung der Aufgaben im Infrastrukturmanagement um 65 % verzeichneten, während 88 % eine verbesserte betriebliche Effizienz im Vergleich zu herkömmlichen Datenbanksystemen meldeten.

Worauf Sie bei einer Serverless-Datenbank für AI-Anwendungen achten sollten

Diese Kriterien sollten auf der Checkliste jedes Käufers stehen, der Entscheidungen über Serverless-Datenbanken trifft. Für AI-Anwendungsfälle sind das Verbindungsmodell, die Latenz und die AI-Integration die wichtigsten zu bewertenden Bereiche.

Trennung von Rechenleistung und Speicher

Nicht jede Datenbank, die als „Serverless“ bezeichnet wird, trennt Rechenleistung und Speicher auf Architekturebene. Einige legen lediglich Autoscaling und nutzungsbasierte Abrechnung über ein traditionell gekoppeltes System. Dies schränkt ein, wie weit sie herunterskalieren können, wie unabhängig die einzelnen Ebenen wachsen können und wie kosteneffizient sie in den Extremen von Inaktivität und Spitzennachfrage sind.

Fragen Sie die Anbieter, ob Rechenleistung und Speicher architektonisch entkoppelt sind und ob der Speicher unabhängig bestehen bleibt, wenn die Rechenleistung auf Null skaliert.

Offene Standards und Portabilität

Proprietäre Datenbank-APIs können durch vereinfachte Verbindungen, speziell entwickelte Software Development Kits (SDKs) und eine enge Plattformintegration Komfort bieten. Mit der Zeit können sie jedoch dazu führen, dass Anwendungen und Daten schwieriger und teurer zu migrieren sind.

Suchen Sie nach Lösungen, die offene Standards und gängige Schnittstellen wie PostgreSQL unterstützen, das weit verbreitet ist und von einem großen Ökosystem aus Treibern, Bibliotheken, ORMs und Tools unterstützt wird. Wenn eine Serverless-Datenbank auf Postgres basiert, können Teams vorhandene Fähigkeiten, Workflows und Code nutzen, ohne alles neu erstellen zu müssen. Sie haben mehr Flexibilität, um neue Technologien einzuführen, den Anbieter zu wechseln oder Architekturen weiterzuentwickeln, ohne Anwendungen von Grund auf neu aufbauen zu müssen.

Fragen Sie die Anbieter, ob die Datenbank über ein Standard-Wire-Protokoll oder eine proprietäre API kommuniziert.

Echtes Scale-to-Zero und elastisches Scale-Up

AI-Workloads verbringen oft den Großteil ihres Lebenszyklus im Leerlauf. Datenbanken mit echten Scale-to-Zero-Funktionen können den Verbrauch an Rechenleistung in diesen Phasen auf Null reduzieren, wodurch Gebühren für ungenutzte Kapazitäten entfallen. Nicht alle Produkte, die als „Serverless“ bezeichnet werden, bieten diese Funktion.

Fragen Sie bei der Bewertung von Serverless-Datenbankangeboten nach der kleinsten abrechenbaren Recheneinheit und wie schnell das System hochskalieren kann, um einen plötzlichen Nachfrageanstieg zu bewältigen.

Vorhersehbares Cold-Start- und Warm-up-Verhalten

Während Scale-to-Zero erhebliche Kosteneinsparungen bringen kann, kann die resultierende Startverzögerung die Reaktionsfähigkeit der Anwendung beeinträchtigen. Die zusätzliche Latenz, die entsteht, wenn die Rechenleistung aus einem pausierten Zustand wieder aufgenommen wird, wird als Cold Start bezeichnet. Für latenzempfindliche AI-Workloads ist die Beibehaltung einer Kapazitätsuntergrenze über Null oft ein bewusster Kompromiss, um Reaktionsfähigkeit und Kosten abzuwägen.

Fragen Sie bei Ihrer Bewertung nach veröffentlichten Warm-up-Zeiten für realistische Workloads.

Verbindungsmodell für AI-Agents und Serverless-Funktionen

Die Art und Weise, wie Ihre Anwendung Datenbankverbindungen handhabt, kann ein erheblicher Engpass für AI-Workloads sein. AI-Agents und Serverless-Funktionen können Tausende von Datenbankverbindungen gleichzeitig öffnen und herkömmliche Verbindungsmodelle überlasten. Die drei Hauptmodelle sind:

• Verbindung pro Anfrage (Connection-per-request): Dieses veraltete Modell öffnet und schließt bei jeder Anfrage eine Datenbankverbindung. Es ist einfach zu erstellen, wird jedoch bei zunehmender Skalierung ineffizient, da für jede Anfrage eine neue Verbindung hergestellt werden muss.
• Natives Transmission Control Protocol (TCP) mit einem Connection Pooler: Verwendet persistente Verbindungen, die von einem Pooler verwaltet werden, der eine kleinere Anzahl von Datenbankverbindungen auf viele Clients aufteilt. Dies ist der Standardansatz für hochgradig nebenläufige Anwendungen und traditionelle Backend-Dienste.
• HTTP / Data API: Greift über HTTP statt über persistente TCP-Verbindungen auf die Datenbank zu. Da es kaum oder gar kein Verbindungsmanagement erfordert, eignet es sich gut für Serverless-Funktionen, Edge-Umgebungen und andere zustandslose Workloads.

Stellen Sie bei AI-Anwendungen sicher, dass das Connection Pooling in die Plattform integriert ist und nicht als separater Dienst angeboten wird. Die Verwaltung eines externen Poolers kann die betriebliche Komplexität erhöhen und bei der Skalierung einen weiteren potenziellen Engpass darstellen.

Preismodell und Kostenvorhersehbarkeit

Serverless-Preise klingen einfach: Zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen. In der Praxis kann die Abrechnung jedoch detaillierter sein, als es den Anschein hat. Viele Anbieter berechnen die Nutzung von Rechenleistung, Speicher, I/O-Operationen und Datentransfer, während einige auch Verbindungen, Anfragen oder andere Nutzungsmetriken in Rechnung stellen. Modellieren Sie sowohl Szenarien mit geringer als auch mit hoher Auslastung, um die tatsächlichen Kosten eines Workloads zu verstehen. Zu den versteckten Kosten, auf die Sie achten sollten, gehören das Vorwärmen reservierter Kapazitäten, Gebühren für Read Replicas, Aufbewahrungsgebühren für Backups und regionsübergreifende Datentransfers.

Fordern Sie detaillierte Abrechnungs- und Nutzungsberichte an, um Überraschungen zu vermeiden.

Latenz und Leistungsgrenzen

Die Latenz wirkt sich direkt auf die Reaktionsfähigkeit der Anwendung und die Benutzererfahrung aus, selbst bei geringfügigen Verzögerungen. Bewerten Sie über die durchschnittlichen Antwortzeiten hinaus die p95- und p99-Latenz – also die Antwortzeiten der langsamsten 5 % bzw. 1 % der Anfragen –, um zu verstehen, wie die Datenbank unter realen Bedingungen abschneidet. Diese Metriken offenbaren oft Cold Starts, Skalierungsverzögerungen und Verbindungsengpässe, die durch durchschnittliche Antwortzeiten verborgen bleiben können.

Fragen Sie die Anbieter nach Performance-Benchmarks unter realistischer Last, nicht unter Idealbedingungen, und achten Sie darauf, was bei Scale-Up-Ereignissen passiert. Auto-Scaling kann zu vorübergehenden Latenzerhöhungen, Verbindungsfluktuationen (Connection Churn) oder Warteschlangen für Anfragen führen, was sich negativ auf transaktionale AI-Workflows auswirken kann.

Sicherheit, Verschlüsselung und Customer-Managed Keys

Datenbanksicherheitsfunktionen schützen sensible Daten, beschränken den Zugriff und bieten die für Sicherheit und Compliance erforderliche Transparenz. Funktionen wie Verschlüsselung im Ruhezustand (Encryption at Rest) und bei der Übertragung (Encryption in Transit), Netzwerisolation durch Virtual Private Clouds (VPCs) oder private Endpunkte, die Integration von Identity and Access Management (IAM) und Audit-Protokollierung sind für AI-Workloads von entscheidender Bedeutung.

Die Verwaltung von Verschlüsselungsschlüsseln ist auch in serverless Architekturen wichtig. Einige Organisationen benötigen vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMK), um die Kontrolle über den Zugriff auf ihre Daten zu behalten, anstatt sie dem Anbieter zu überlassen. Wenn eine serverless Datenbank automatisch pausiert, muss diese Schlüsselbeziehung intakt bleiben, da ein falsch konfigurierter oder entzogener Schlüssel die Datenbank unzugänglich machen kann, sobald Compute wieder aufgenommen wird.

Wenn Ihr Unternehmen regulierte Daten verarbeitet, sollten Sie die Unterstützung für Bring Your Own Key (BYOK) überprüfen und testen, wie sich die Schlüsselrotation über Pausenzyklen hinweg verhält, bevor Sie sich für einen Anbieter entscheiden.

Governance und Integration in den gesamten Data Stack

Da KI-Agenten immer autonomer agieren, gewinnt Governance zunehmend an Bedeutung. Eine serverless Datenbank, die vom restlichen Data Stack isoliert ist, führt zu Governance-Sicherheitslücken. Datenbanken, die sich in Ihre Analyse- und KI-Infrastruktur integrieren lassen, sorgen für konsistente Richtlinien, Audits und Governance-Kontrollen über den gesamten Lebenszyklus hinweg (End-to-End).

Achten Sie auf Funktionen, mit denen sich Richtlinien konsistent auf alle Systeme anwenden lassen, die Unternehmensdaten speichern, verarbeiten und analysieren. Dazu gehören beispielsweise die Integration eines einheitlichen Katalogs, Zugriffskontrollen auf Zeilen- und Spaltenebene sowie die Lineage-Verfolgung über operative und analytische Daten hinweg.

KI-native Funktionen

Ihre Datenbank sollte KI-Workloads nativ unterstützen, anstatt separate Systeme und zusätzlichen Betriebsaufwand zu erfordern. Achten Sie auf Funktionen, die KI-fähige Datenbanken von herkömmlichen OLTP-Systemen unterscheiden, wie z. B. native Vektorsuche, Unterstützung für die Speicherung von Embeddings neben strukturierten Daten, Integration mit Feature Stores und eine enge Abstimmung mit der Model Serving-Infrastruktur.

Prüfen Sie, ob Vektor- und relationale Daten in derselben Datenbank liegen oder einen separaten Vektorspeicher erfordern, und suchen Sie nach Datenbanken, die sowohl als operatives System of Record als auch als KI-Lookup-Ebene dienen können.

Sicheres Experimentieren mit Database Branching

KI-Agenten lesen Daten nicht nur, sondern schreiben sie auch – beispielsweise beim Aktualisieren von Kundendaten, beim Ausführen einer Schemamigration oder beim Testen eines neuen Workflows mit Produktionsdaten. Diese Fähigkeit birgt jedoch das Risiko, dass ein fehlerhafter Schreibvorgang den Datensatz beschädigt, von dem alle anderen Workflows abhängen. Herkömmliche Staging-Umgebungen helfen zwar, aber vollständige Datenbankkopien lassen sich nur langsam erstellen, sind teuer im Unterhalt und veralten in dem Moment, in dem sie erstellt werden.

Database Branching erstellt eine sofortige, isolierte Kopie einer Datenbank mit demselben Schema und denselben Daten, jedoch ohne die Kosten für eine Duplizierung. Anstatt die zugrunde liegenden Daten zu kopieren, teilt sich ein Branch den Speicher mit dem übergeordneten Element und schreibt neue Daten nur dann, wenn Änderungen vorgenommen werden. Das bedeutet, dass ein Agent schnell eine eigene Umgebung in Produktionsqualität erhalten, frei mit echten Daten experimentieren und den Branch nach Abschluss der Aufgabe verwerfen kann – ganz ohne das Risiko, die Produktion zu beeinträchtigen. Für KI-Teams beseitigt dies eine der größten betrieblichen Hürden für den sicheren Betrieb von Agenten in großem Maßstab.

Zuverlässigkeit, Replikate und Disaster Recovery

Ausfallzeiten der Datenbank stören KI-Workloads, weshalb Zuverlässigkeit und Disaster Recovery zentrale Bewertungskriterien sind. Überprüfen Sie die Unterstützung für Replikation über mehrere Verfügbarkeitszonen (Multi-AZ), Point-in-Time Recovery, automatisches Failover sowie dokumentierte Zusagen für Recovery Point Objective (RPO) und Recovery Time Objective (RTO). Stellen Sie sicher, dass die Datenbank Replikate verwendet, die sich den Speicher mit der primären Datenbank teilen – für weniger Latenz und geringere Kosten –, anstatt vollständig unabhängige Kopien zu verwalten.

Eine praktische Checkliste für die Bewertung

Nutzen Sie diese Checkliste, um Anbietern die richtigen Fragen zu stellen.

• Trennung von Compute und Storage: Stellen Sie sicher, dass Compute und Storage architektonisch entkoppelt sind
• Offene Standards: Bevorzugen Sie Postgres oder ein anderes Standard-Wire-Protokoll gegenüber proprietären APIs
• Scale-to-Zero: Stellen Sie sicher, dass die kleinste abrechenbare Einheit tatsächlich null erreichen kann
• Warm-up-Zeit: Fordern Sie veröffentlichte Latenzbereiche für Kaltstarts an, keine mündlichen Schätzungen
• Verbindungsmodell: Überprüfen Sie, ob ein integrierter Connection Pooler oder eine HTTP-API für Workloads mit hohem Fan-out vorhanden ist
• Preistransparenz: Fordern Sie ein Abrechnungs-Dashboard an, das Compute, Storage und I/O separat ausweist
• Break-Even-Modellierung: Vergleichen Sie die Kosten für serverless und bereitgestellte (provisioned) Ressourcen anhand Ihres tatsächlichen Lastprofils
• Governance-Eignung: Stellen Sie sicher, dass sich Zugriffskontrollen und Lineage über Ihren gesamten Data Stack erstrecken
• KI-Bereitschaft: Überprüfen Sie die Integration von Vektorsuche, Speicherung von Embeddings und Feature Store
• Sicherheitsstatus: Validieren Sie das BYOK-Verhalten über automatische Pausenzyklen hinweg
• Wiederherstellungszusagen: Fordern Sie spezifische RPO/RTO-Zahlen und Details zur Replikatarchitektur an

Die richtige Architektur für Datenbanken im KI-Zeitalter

Die Datenbankentscheidungen, die Teams heute treffen, werden maßgeblich beeinflussen, wie ihre KI-Anwendungen skalieren, performen und sich weiterentwickeln. Dies beginnt zunehmend mit einer serverless Basis, die schnell hoch- und auf null herunterskalieren kann, die von KI-Agenten erzeugten Verbindungsmuster bewältigt und KI-native Funktionen wie die Vektorsuche unterstützt.

Da KI-Agenten immer mehr Anwendungslogik übernehmen, wird die Nachfrage dynamischer, und die Datenbank muss elastischer werden, um Schritt zu halten. Plattformen, die Compute von Storage trennen, bieten die Flexibilität, Effizienz und Resilienz, die moderne KI-Workloads erfordern.

Unternehmen, die in die richtige Infrastruktur investieren, können schneller agieren, flexibler auf Kundenwünsche reagieren und ihre Ressourcen auf Innovationen statt auf den Betrieb konzentrieren.

Wie Databricks serverless Datenbanken für KI angeht

Databricks bietet Lakebase an, eine vollständig verwaltete, serverless Postgres-Datenbank, die speziell für KI-Anwendungen und -Agenten entwickelt wurde. Lakebase trennt Compute von Storage für transaktionale Daten – das architektonische Unterscheidungsmerkmal, das eine echte elastische Skalierung ermöglicht, Kosten für ungenutzte Compute-Ressourcen eliminiert und dafür sorgt, dass Daten konsistent verfügbar bleiben, unabhängig davon, ob Compute aktiv ist.

Lakebase befindet sich auf derselben Storage- und Governance-Ebene wie das Data Lakehouse, sodass operative Daten, Analysen und KI-Workloads eine einzige Plattform nutzen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit von ETL-Pipelines zur Datenübertragung zwischen Systemen. Dank der Postgres-Kompatibilität können Teams vom ersten Tag an vertraute Tools, Treiber, Bibliotheken und Entwicklungspraktiken weiterverwenden.

Die Governance wird über den Unity Catalog verwaltet. Dies trägt dazu bei, dass Zugriffskontrollen, Lineage und Audits über alle Ebenen der Plattform hinweg konsistent bleiben. Als Teil der umfassenderen serverless Infrastruktur von Databricks ist Lakebase so konzipiert, dass es schnell startet, sich automatisch an die Nachfrage anpasst und den Betriebsaufwand durch eine verwaltete Infrastruktur und integrierte Resilienzfunktionen reduziert.

Superhuman, die KI-gestützte E-Mail-Plattform, setzt diese Architektur in die Praxis um. Das Unternehmen hat Lakebase als transaktionales Rückgrat für interne Anwendungen und Produktionsdienste eingeführt. Durch diese Umstellung wurden das Onboarding neuer Features und Reverse-ETL-Projekte, die zuvor Monate in Anspruch nahmen, auf wenige Wochen oder Stunden verkürzt, während die Rufbereitschaft für die Engineering-Teams drastisch sank.

Erfahren Sie, wie Lakebase serverless Postgres, Governance und KI auf einer Plattform vereint.

FAQ

Ist eine serverless Datenbank wirklich serverless?

Alle Datenbanken nutzen Server, aber fortschrittliche serverless Systeme trennen Compute und Storage und können Compute bei Inaktivität auf null herunterskalieren. Andere als „serverless“ bezeichnete Produkte behalten ein abrechenbares Mindestmaß an Compute-Ressourcen bei, das über null liegt.

Gibt es bei serverless Datenbanken Kaltstarts?

Ja. Ein Kaltstart (Cold Start) ist die zusätzliche Latenz, die entsteht, wenn Compute aus einem pausierten Zustand wieder aufgenommen wird. Latenzempfindliche Workloads können Kaltstarts durch eine Compute-Mindestgrenze über null oder geplantes Vorwärmen (Pre-Warming) abmildern. Die Warm-up-Zeiten variieren je nach Anbieter.

Wie gehen serverless Datenbanken mit Verbindungen von KI-Agenten um?

Viele serverless Datenbanken bieten einen integrierten Connection Pooler oder eine HTTP-/Daten-API, um eine große Anzahl kurzlebiger Verbindungen zu verarbeiten. Dies ist besonders wichtig für KI-Agenten, serverless Funktionen und andere Workloads mit hoher Nebenläufigkeit (Concurrency), die Verbindungsspitzen verursachen können.

Ist eine serverless Datenbank günstiger als eine bereitgestellte (provisioned)?

Serverless Datenbanken können bei unvorhersehbaren oder von Inaktivität geprägten Workloads deutlich günstiger sein, da Sie nur für die tatsächlich verbrauchten Ressourcen zahlen. Eine bereitgestellte (provisioned) Bereitstellung ist oft kosteneffizienter für kontinuierlich laufende Workloads mit konstant hohem Durchsatz.

Kann ich eine bestehende Datenbank auf eine serverless Ebene migrieren?

Ja. Serverless PostgreSQL-Datenbanken nutzen Standard-Wire-Protokolle, die es ermöglichen, bestehende Anwendungen, Tools und Code ohne Änderungen mit der neuen serverless Ebene zu verbinden.

Die richtige serverless Datenbank für KI-Anwendungen

Die in diesem Leitfaden behandelten Kriterien – Scale-to-Zero, schnelles Scale-up, Agenten-freundliche Verbindungsverwaltung, kontrollierte Datenintegration und native AI-Funktionen wie Vektorsuche – dienen auch als Filter. Nicht jede als "Serverless" vermarktete Datenbank kann all diese Kriterien erfüllen. Einige scheitern an der architektonischen Entkopplung. Andere wiederum scheitern am Verbindungsmodell oder der Governance-Integration. Bevor Sie sich für eine Plattform entscheiden, sollten Sie beide Extreme Ihrer Workloads modellieren: die Kosten im Leerlauf und die Kosten bei Spitzenlast. Diese Übung zeigt Ihnen die architektonische Realität hinter dem Etikett schneller als jedes Hersteller-Briefing.

Auch der allgemeinere Wandel sollte im Hinterkopf behalten werden. Da AI-Agenten immer mehr Anwendungslogik übernehmen, wird das Datenbankverhalten zum Infrastrukturverhalten. Eine fest bereitgestellte Ressource kann sich nicht flexibel an einen Agenten anpassen, der Abfragen unvorhersehbar verteilt, stundenlang im Leerlauf läuft und dann plötzlich wieder ansteigt. Die Datenbank unter Ihren AI-Anwendungen muss sich genauso verhalten wie Ihre AI – elastisch, reaktionsschnell und immer einsatzbereit, wenn es darauf ankommt.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag