在一个开放、可扩展的架构中，提供实时运营数据、矢量搜索和企业上下文的以支持 AI 应用程序
实时数据，真正的优势。
挑战
许多 AI 应用程序依赖静态内容、延迟管道或隔离系统。但是，价值最高的用例取决于不断变化的运营数据——交易、客户互动、事件和应用程序信号。当数据难以访问或激活速度缓慢时，AI 会停滞在试点阶段，无法支持现实世界的决策和行动。
解决方案
watsonx.data 通过开放格式、适用的引擎和整个企业数据财产的智能访问，帮助组织将运营数据转化为 AI 就绪的上下文。对于实时工作量，这可能包括 Astra DB，这是一种基于 Cassandra 的 NoSQL 引擎，专为高吞吐量读写、低延迟和始终在线可用性而设计——作为完全托管的云服务在 AWS、Google Cloud 和 Azure 上在 30 多个地区提供。
为什么使用 watsonx.data 来实现实时 AI？
通过一个完全托管的企业级 NoSQL 工作负载平台，减轻运营负担。消除集群管理、打补丁和微调的大部分复杂性，让团队能够专注于构建和运行应用程序，而非维护基础设施。通过集中式工具、自动化和更高效的资源利用来降低总体拥有成本 (TCO)。
利用熟悉的 API、灵活的数据模型和托管基础设施，更快地构建和扩展实时应用程序。支持高吞吐量工作负载，具有低延迟、弹性可扩展性以及跨云和区域的全球可用性，因此团队可以快速、自信地从部署推进到生产。
将运营数据、分析数据和向量数据整合到一个适合实际应用的架构中，以支持实时结果和 AI 就绪用例。无需复杂管道即可低延迟访问实时数据，同时保持整个数据资产的企业级安全性、治理和开放性。
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