Amazon DocumentDB Serverless-database wil agentische AI versnellen en kosten verlagen

De database-industrie heeft de afgelopen tien jaar een stille revolutie doorgemaakt.

Bij traditionele databases moesten beheerders vaste capaciteit inrichten, inclusief zowel reken- als opslagbronnen. Zelfs in de cloud, met database-as-a-service-opties, betaalden organisaties in feite voor servercapaciteit die het grootste deel van de tijd ongebruikt bleef, maar piekbelastingen aankon. Serverloze databases draaien dit model om. Ze schalen rekenbronnen automatisch op en af op basis van de werkelijke vraag en brengen alleen kosten in rekening voor wat daadwerkelijk wordt gebruikt.

Amazon Web Services (AWS) was meer dan tien jaar geleden de pionier van deze aanpak met DynamoDB en heeft deze met Aurora Serverless uitgebreid naar relationele databases. Nu zet AWS de volgende stap in de serverloze transformatie van zijn databaseportfolio met de algemene beschikbaarheid van Amazon DocumentDB Serverless. Dit brengt automatische schaalbaarheid naar MongoDB-compatibele documentdatabases.

De timing weerspiegelt een fundamentele verschuiving in de manier waarop applicaties databasebronnen gebruiken, met name met de opkomst van AI-agents. Serverless is ideaal voor onvoorspelbare vraagscenario's, en dat is precies hoe agentische AI-workloads zich gedragen.

"We zien dat steeds meer agentische AI-workloads in het elastische en minder voorspelbare segment terechtkomen", vertelde Ganapathy (G2) Krishnamoorthy, VP van AWS Databases, aan VentureBeat. "Dus eigenlijk gaan agents en serverless gewoon hand in hand."

De economische argumenten voor serverloze databases worden overtuigend wanneer we kijken naar hoe traditionele provisioning werkt. Organisaties richten doorgaans databasecapaciteit in voor piekbelastingen en betalen vervolgens 24/7 voor die capaciteit, ongeacht het daadwerkelijke gebruik. Dit betekent dat er betaald moet worden voor niet-gebruikte resources tijdens daluren, weekenden en seizoensgebonden rustperiodes.

"Als de vraag naar uw werklast dynamischer of minder voorspelbaar is, dan is serverless de beste optie, omdat het u de benodigde capaciteit en schaalbaarheid biedt zonder dat u de hele tijd voor piekbelasting hoeft te betalen", legt Krishnamoorthy uit.

AWS beweert dat Amazon DocumentDB Serverless de kosten tot 90% kan verlagen in vergelijking met traditionele ingerichte databases voor variabele workloads. Deze besparingen zijn te danken aan automatische schaalbaarheid die de capaciteit in realtime afstemt op de werkelijke vraag.

Een potentieel risico bij een serverless database kan echter de kostenzekerheid zijn. Met een Database-as-a-Service-optie betalen organisaties doorgaans een vaste prijs voor een kleine, middelgrote of grote databaseconfiguratie ter grootte van een T-shirt. Bij serverless is er niet dezelfde specifieke kostenstructuur.

Krishnamoorthy merkte op dat AWS het concept van kostenbeperkingen voor serverloze databases heeft geïmplementeerd door middel van minimale en maximale drempels, waardoor onbeheersbare uitgaven worden voorkomen.

DocumentDB fungeert als de beheerde documentdatabaseservice van AWS met MongoDB API-compatibiliteit.

In tegenstelling tot relationele databases die gegevens opslaan in rigide tabellen, slaan documentdatabases informatie op als JSON-documenten (JavaScript Object Notation). Dit maakt ze ideaal voor toepassingen die flexibele datastructuren nodig hebben.

De service is geschikt voor veelvoorkomende toepassingen, zoals gamingtoepassingen die gegevens van spelersprofielen opslaan, e-commerceplatformen die productcatalogi met verschillende kenmerken beheren en contentmanagementsystemen.

De compatibiliteit met MongoDB biedt een migratiepad voor organisaties die momenteel MongoDB gebruiken. Vanuit een concurrentieperspectief kan MongoDB op elke cloud draaien, terwijl Amazon DocumentDB alleen op AWS draait.

Het risico op lock-in kan potentieel een probleem vormen, maar het is een probleem dat AWS op verschillende manieren probeert aan te pakken. Eén manier is door een federatieve queryfunctie in te schakelen. Krishnamoorthy merkte op dat het mogelijk is om een AWS-database te gebruiken om gegevens te bevragen die zich mogelijk bij een andere cloudprovider bevinden.

"Het is een realiteit dat de meeste klanten hun infrastructuur over meerdere clouds hebben verspreid", aldus Krishnamoorthy. "We kijken in wezen alleen naar welke problemen klanten daadwerkelijk proberen op te lossen."

AI-agenten vormen een unieke uitdaging voor databasebeheerders, omdat hun resourceverbruikspatronen moeilijk te voorspellen zijn. In tegenstelling tot traditionele webapplicaties, die doorgaans relatief stabiele dataverkeerspatronen hebben, kunnen agents cascade-interacties met databases activeren die beheerders niet kunnen voorspellen.

Traditionele documentdatabases vereisen dat beheerders rekening houden met piekcapaciteit. Hierdoor blijven resources ongebruikt tijdens rustige periodes. Met AI-agents kunnen deze pieken plotseling en enorm zijn. De serverloze aanpak elimineert dit giswerk door rekenresources automatisch te schalen op basis van de werkelijke vraag in plaats van de voorspelde capaciteitsbehoeften.

Krishnamoorthy gaf aan dat Amazon DocumentDB Serverless niet alleen een documentendatabase is, maar ook MCP (Model Context Protocol ) ondersteunt en ermee werkt. MCP wordt veel gebruikt om AI-tools met data te laten werken.

Het blijkt dat MCP in de kern bestaat uit een set JSON API's. Als JSON-gebaseerde database kan dit Amazon DocumentDB een vertrouwdere ervaring maken voor ontwikkelaars, aldus Krishnamoorthy.

Hoewel kostenbesparing de krantenkoppen haalt, kunnen de operationele voordelen van serverless nog belangrijker blijken voor de implementatie binnen ondernemingen. Serverless elimineert de noodzaak van capaciteitsplanning, een van de meest tijdrovende en foutgevoelige aspecten van databasebeheer.

"Serverless schaalt eigenlijk precies goed, zodat het perfect aansluit op uw behoeften", aldus Krishnamoorthy. "Ten tweede vermindert het de operationele last die u hebt, omdat u niet alleen maar aan capaciteitsplanning doet."

Deze operationele vereenvoudiging wordt steeds waardevoller naarmate organisaties hun AI-initiatieven opschalen. In plaats van dat databasebeheerders voortdurend de capaciteit moeten aanpassen op basis van agentgebruikspatronen, regelt het systeem de schaalvergroting automatisch. Dit geeft teams de ruimte om zich te concentreren op applicatieontwikkeling.

Voor bedrijven die voorop willen lopen in AI, betekent dit nieuws dat documentdatabases in AWS nu naadloos kunnen schalen met onvoorspelbare agent-workloads, terwijl zowel de operationele complexiteit als de infrastructuurkosten worden verlaagd. Het serverloze model biedt een basis voor AI-experimenten die automatisch kunnen schalen zonder voorafgaande capaciteitsplanning.

Voor bedrijven die AI later in de cyclus willen implementeren, betekent dit dat serverloze architecturen de basisverwachting worden voor AI-ready database-infrastructuur. Wachten met de implementatie van serverloze documentdatabases kan organisaties een concurrentienadeel opleveren wanneer ze uiteindelijk AI-agents en andere dynamische workloads implementeren die profiteren van automatische schaalbaarheid.