De l'IA pour affiner les performances de PostgreSQL

En intégrant l'intelligence artificielle et des outils d'analyse, Crystal DBA, fondé par Johann Schleier-Smith son CEO, vise à améliorer la performance, la fiabilité et l'efficacité des SGBD PostgreSQL. (Crédit S.L.)

En combinant l'expertise de PostgreSQL et l'intelligence artificielle, Crystal DBA améliore considérablement l'efficacité et les performances des bases de données.

Fondé à SF en 2023 par Johann Schleier-Smith, Crystal DBA propose une solution pour optimiser les bases de données PostgreSQL. Cette jeune pousse, que nous avons rencontré lors d'un IT Press Tour à Palo Alto, se distingue par son approche qui combine l'intelligence artificielle générative, prédictive, et des méthodes d'optimisation classique pour offrir une solution complète d'optimisation des bases de données PostgreSQL. Crystal DBA a été conçu dans un premier temps comme un Postgres [serveur de bases de données PostgreSQL, ndlr] plus affuté, mais l'équipe a rapidement compris qu'il était plus intéressant de placer l'expertise au service de tous les Postsgres existants. Ainsi est née la solution, qui s'insère dans chaque instance PostgreSQL pour en optimiser le fonctionnement. La solution repose sur une architecture intérant plusieurs composants techniques clés. Tout d'abord, elle est capable de s'adapter aux fluctuations de charge et d'optimiser les performances en fonction des besoins du système. Ensuite, elle dispose d'une connaissance encyclopédique des bases de données PostgreSQL, acquise grâce à l'analyse de nombreux systèmes. Enfin, elle est en mesure de mettre cette connaissance à profit pour résoudre les problèmes liés aux bases de données et optimiser leur fonctionnement. La GenAI est utilisée pour fournir une interface conversationnelle pour que les utilisateurs interagissent avec leur base de données de manière intuitive. « Nous avons intégré la connaissance d'experts en bases de données dans notre système, permettant ainsi à nos utilisateurs d'interagir avec leur base de données de manière intuitive », précise Johann Schleier-Smith, le CEO et fondateur de de Crystal DBA. Cette interface simplifie des tâches complexes telles que l'optimisation des requêtes et la gestion des index. Les modèles de langage utilisés transforment ainsi des descriptions en langage naturel en requêtes SQL optimisées, facilitant ainsi l'accès aux données sans nécessiter une expertise approfondie en SQL. 

L'intelligence artificielle prédictive, quant à elle, joue un rôle crucial dans l'analyse des performances des systèmes pour anticiper les besoins futurs en termes de capacité et de ressources. « Nous utilisons des modèles prédictifs pour aider nos clients à planifier leurs besoins en infrastructure, en tenant compte des spécificités de leurs applications », ajoute le CEO. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les entreprises qui doivent gérer des charges de travail fluctuantes et optimiser leurs coûts d'infrastructure. Les algorithmes de machine learning intégrés dans la solution analysent les tendances historiques et les comportements actuels pour prévoir les besoins futurs en ressources, et ainsi garantir une allocation optimale des capacités de stockage et de calcul. 

En parallèle, Crystal DBA intègre des méthodes d'optimisation classique, héritées des recherches en systèmes de bases de données. « Nous combinons les avantages des approches traditionnelles avec les capacités de l'intelligence artificielle pour apporter une solution complète et efficace », souligne Johann Schleier-Smith. Cette combinaison permet de tirer parti des meilleures pratiques tout en intégrant les innovations les plus récentes. Les algorithmes d'optimisation classique sont utilisés pour gérer des aspects tels que la configuration des paramètres de la base de données, la gestion des index et l'optimisation des plans de requêtes. Par exemple, la solution analyse les configurations actuelles et propose des ajustements basés sur des modèles mathématiques et des heuristiques pour améliorer les performances. 

La solution propose également des outils avancés pour la gestion des configurations de PostgreSQL, qui compte plus de 300 paramètres différents. « Notre système aide les utilisateurs à naviguer dans cette complexité en fournissant des recommandations basées sur les meilleures pratiques et les spécificités de chaque environnement », explique le CEO. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les entreprises devant gérer des bases de données à grande échelle et optimiser leurs performances sans compromettre la sécurité ou la fiabilité. Les recommandations fournies par Crystal DBA prennent en compte des aspects tels que la gestion de la mémoire cache, la configuration des journaux de transactions (WAL), et les paramètres de nettoyage (vacuuming) pour assurer une performance optimale. En termes de sécurité, Crystal DBA met en oeuvre des mesures rigoureuses pour protéger les données des utilisateurs. La solution utilise des filtres pour éviter l'exposition des informations sensibles et garantir que les opérations effectuées par l'IA sont conformes aux politiques de sécurité de l'entreprise. De plus, la solution propose de déployer des modèles d'IA sur des serveurs locaux, permettant ainsi une gestion des données en environnement isolé pour les clients ayant des exigences de sécurité strictes. 

Les clients cibles de Crystal DBA sont avant tout les administrateurs de bases de données, ainsi que les équipes de plateforme ou d'ingénierie en charge des systèmes OLTP. La solution s'intègre parfaitement aux environnements Postgres existants et ne nécessite pas de migration de données. En termes de tarification, Crystal DBA propose une gamme de plans adaptés à chaque besoin. L'offre gratuite permet de découvrir la solution et d'en tester les fonctionnalités de base. Les versions payantes, quant à elles, apportent des niveaux de performance et d'automatisation croissants dont les tarifs varient en fonction du nombre de connexions simultanées et de la taille de la base de données.

Edition du 19/02/2025, par Serge Leblal