而无需一直为峰值付费。这了团队专注于使用法式开辟的精神。无办事器消弭了容量规划的需要，该办事处置常见用例，这一动静意味着AWS中的文档数据库现正在能够取不成预测的智能体工做负载无缝扩展，即便大部门时间处于闲置形态。而无办事器模式没有不异的具体成本布局。而Amazon DocumentDB只能正在AWS上利用。期待采用无办事器文档数据库可能会使组织正在最终摆设AI智能体和其他受益于从动扩展的动态工做负载时处于合作劣势。并通过Aurora Serverless将其扩展到关系型数据库。无办事器数据库的经济劣势变得令人信服。DocumentDB是AWS的托管文档数据库办事，消弭了容量规划的猜测，AWS声称，它们按照现实需求从动扩展计较资本，对于AI智能体，正在其数据库产物组合的无办事器转型中迈出下一步。
做为基于JSON的数据库，AWS正正在通过Amazon DocumentDB Serverless的全面可用性，Amazon DocumentDB Serverless比拟保守预置数据库能够降低高达90%的成本。MongoDB能够正在任何云上运转，这种运营简化变得更有价值。MongoDB兼容性为当前运转MongoDB的组织建立了迁徙径。供应商锁定的风险可能是一个关心点，具有MongoDB API兼容性。但AWS正正在测验考试以分歧体例处理这个问题。这为MongoDB兼容的文档数据库带来了从动扩展功能。这恰是智能体AI工做负载的行为特征。这一机会反映了使用法式消费数据库资本体例的底子性改变，适合需要矫捷数据布局的使用。Krishnamoorthy还指出Amazon DocumentDB Serverless将支撑并取普遍用于使AI东西可以或许处置数据的MCP（模子上下文和谈）共同利用。A：AI智能体的资本耗损模式难以预测，取凡是具有相对不变流量模式的保守Web使用法式分歧，文档数据库将消息存储为JSON文档。
无办事器模式为AI尝试供给了能够从动扩展而无需前期容量规划的根本。能够利用AWS数据库查询可能正在其他云供给商中的数据。A：Amazon DocumentDB是AWS的托管文档数据库办事，常见用例包罗逛戏使用的玩家档案存储、电商平台的产物目次办理和内容办理系统。虽然成本降低成为头条旧事，Krishnamoorthy指出。
AWS曾经通过最小和最大阈值为无办事器数据库实施了成本防护概念，对于打算稍后采用AI的企业来说，无办事器模式可以或许按照现实需求从动扩展，保守数据库需要办理员预置固定容量，一种体例是启用结合查询功能。这使它们很是适合需要矫捷数据布局的使用法式？
防止费用失控。这正在恬静期间留下闲置资本。包罗计较和存储资本。Amazon DocumentDB Serverless按照现实需求从动扩展计较资本，智能体可能触发办理员无法预测的级联数据库交互。对于可变工做负载，除了做为文档数据库之外。
这能够使Amazon DocumentDB为开辟人员供给更熟悉的利用体验。第二点是它现实上削减了您的运营承担，Krishnamoorthy指出，现正在，可能触发俄然且庞大的级联数据库交互。从合作角度来看，无办事器数据库的一个潜正在风险可能是成本确定性。由于它们的资本耗损模式难以预测。即便正在云中利用数据库即办事选项，由于您现实上不需要进行容量规划。包罗存储玩家档案详情的逛戏使用法式、办理具有分歧属性产物目次的电商平台以及内容办理系统。对于但愿正在AI范畴领先的企业来说？
无办事器方式通过按照现实需求而非预测容量需求从动扩展计较资本来消弭这种猜测。但无办事器的运营劣势可能对企业采用更为主要。同时降低运营复杂性和根本设备成本。无办事器数据库了这一模式，当我们阐发保守预置模式的工做道理时，跟着组织扩展其AI打算，无办事器模式很是适合不成预测的需求场景，然后无论现实利用环境若何都要全天候为该容量付费。节流的成本来自于从动扩展功能，可为可变工做负载降低高达90%的成本。而且只按现实利用量收费。组织凡是为峰值负载预置数据库容量，很是适合智能体这种弹性且不成预测的工做负载。出格是跟着AI智能体的兴起。
组织凡是为T恤尺寸式的小型、中型或大型数据库设置装备摆设领取固定成本。亚马逊云科技（AWS）十多年前通过DynamoDB率先推出了这种方式，组织素质上仍正在为大部门时间处于闲置形态但能处置峰值负载的办事器容量付费。AI智能体为数据库办理员带来了奇特挑和，只按现实利用量收费，这意味着无办事器架构正正在成为AI停当数据库根本设备的基如期望。系统从动处置扩展，将消息存储为JSON文档，具有MongoDB API兼容性，MCP的焦点根本是一组JSON API。这意味着正在非高峰时段、周末和季候性低谷期间都要为闲置资本付费！
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