একটি প্রযুক্তিগত আর্কাইভিং দৃষ্টিকোণ থেকে, আমি বিশ্বাস করি এই এআই ওয়াল গভীরভাবে পুরো সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেম পুনর্নির্মাণ করবে। ডিএসএস সিস্টেমগুলি মানুষের চূড়ান্ত ভোক্তা হিসাবে সিদ্ধান্ত নেওয়ার লজিক্যালের চারপাশে ডিজাইন করা হয়। যাইহোক, এজেন্টিক এআই যুগের আগমনের সাথে সাথে, চূড়ান্ত "ব্যবহারকারী" একটি এজেন্ট হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। Abstract: স্নোফ্লেকের সিইও পরিবর্তনের পেছনে সিগন্যাল ২০২৪ সালের বসন্তে, ক্লাউড ডেটা স্টোরেজ স্পেসের নায়ক স্নোফ্লেইক নেতৃত্বের পরিবর্তন ঘোষণা করেছিলেন: গুগলের বিজ্ঞাপন ব্যবসার সাবেক পরিচালক স্রিডাহার রামাসওয়ামি Legendary CEO Frank Slootman, যিনি স্নোফ্লেকে ৬০ বিলিয়ন ডলারের মূল্যায়ন অর্জন করতে সাহায্য করেছিলেন। আপনি যদি মনে করেন যে এটি শুধুমাত্র একটি রুটিন নির্বাহী shuffle, আপনি পুরো চিত্র দেখছেন না. বাস্তব প্রভাব হল যে ডাটা স্টোরেজ বিশ্বের প্যাডগাম একটি নীরব কিন্তু গভীর রূপান্তর অনুসরণ করছে. OLTP ডেটাবেস থেকে এমপিপি ডেটা স্টোরেজ, স্থানীয় এমপিপি কম্পিউটিং থেকে ভেক্টরাইজড ক্লাউড ডেটা ইঞ্জিন পর্যন্ত, প্রতিটি ধাপটি পরবর্তী প্রজন্মের প্রযুক্তির দিকে অগ্রসর হওয়ার প্রতীক - এবং একটি নেতৃস্থানীয় পণ্য থেকে পরবর্তী। OLTP ডেটাবেস থেকে এমপিপি ডেটা স্টোরেজ, স্থানীয় এমপিপি কম্পিউটিং থেকে ভেক্টরাইজড ক্লাউড ডেটা ইঞ্জিন পর্যন্ত, প্রতিটি ধাপটি পরবর্তী প্রজন্মের প্রযুক্তির দিকে অগ্রসর হওয়ার প্রতীক - এবং একটি নেতৃস্থানীয় পণ্য থেকে পরবর্তী। স্লুটম্যান "ডাটা স্টোরেজিং এর স্বর্ণ যুগ" প্রতিনিধিত্ব করেছিলেন। তিনি ক্লাউড-ন্যাশনাল, মাল্টি-টেনেট আর্কিটেকচারগুলিতে বাজি ধরেন এবং স্নোফ্লেকে পরবর্তী প্রজন্মের ডেটা প্ল্যাটফর্মের কেন্দ্রবিন্দু হিসাবে স্থাপন করেছিলেন। ঠিক যখন তিনি পদক্ষেপ নিলেন, স্নোফ্ল্যাকের অফিসিয়াল ব্লগে কীওয়ার্ডগুলি সুনির্দিষ্টভাবে পরিবর্তিত হয়েছিল: এআই-প্রথম, এজেন্ট ড্রাইভিং এবং সিমেন্টিকাল-উনির্দেশিত ডেটা আর্কিটেকচার। এটা কোনও দুর্ঘটনা নয়, এটা সময়ের প্রতীক। এটা কোনও দুর্ঘটনা নয়, এটা সময়ের প্রতীক। একই সময়ে, সিলিকন ভ্যালির সবচেয়ে ভবিষ্যদ্বাণীক VCs একটি নতুন ধারণা উপর বাজি দেয়: "এজেন্টিক এআই" এই নতুন প্যারাডেমিতে, AI এখন শুধু একটি মডেল নয় - এটি একটি এজেন্ট যা অনুভব করতে পারে, কাজ করতে পারে, লক্ষ্য নির্ধারণ করতে পারে এবং সহযোগিতা করতে পারে। সুতরাং এখানে প্রশ্ন: যখন আইটি এখন আর শুধু একটি "চ্যাট টুল" নয়, বরং একটি স্মার্ট এজেন্ট যা ব্যবসার পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে, উদ্দেশ্যগুলি বুঝতে এবং কাজগুলি সম্পাদনা করতে সক্ষম - তখন কি মানুষের জন্য ডেটা স্টোরেজগুলি এখনও এজেন্টের চাহিদাগুলি পূরণ করতে পারে? যখন আইটি এখন আর শুধু একটি "চ্যাট টুল" নয়, বরং একটি স্মার্ট এজেন্ট যা ব্যবসার পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করতে, উদ্দেশ্যগুলি বুঝতে এবং কাজগুলি সম্পাদনা করতে সক্ষম - তখন কি মানুষের জন্য ডেটা স্টোরেজগুলি এখনও এজেন্টের চাহিদাগুলি পূরণ করতে পারে? ডাটা স্টোরেজ, একসময় একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্যোগ "ডাটা সম্পদ" হিসাবে বিবেচনা করা হয়, এখন এজেন্টদের জন্য শুধুমাত্র "ডাটা সামগ্রী লাইব্রেরি" হওয়ার ঝুঁকি রয়েছে. প্রকৃতপক্ষে, এমনকি "মাধ্যম" শব্দটি মূল্য হারিয়ে যাচ্ছে, কারণ একটি এজেন্টিক ডেটা স্ট্যাক সরাসরি কাঁচা ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে এবং এটি উচ্চ স্তরের বিক্রয় এজেন্ট, ঝুঁকি এজেন্ট এবং অন্যদের একটি সিম্যান্টিক + ডেটা ফরম্যাটে সরবরাহ করে। The real danger isn't just being eliminated—it's that you're still operating by the old rules while the world has already flipped the script. সত্যিকারের বিপদ শুধু অপসারণ করা হয় না - এটি যে আপনি এখনও পুরানো নিয়মগুলি অনুসরণ করছেন যখন বিশ্ব ইতিমধ্যে স্ক্রিপ্টটি বিনিময় করেছে। এটি ডেটা স্টোরেজগুলি অপমান করার কথা নয়, এটি প্রযুক্তি ইতিহাসের পুনরাবৃত্তিযোগ্য চক্রগুলির কথা। যেমন হ্যাডোপ এবং আইসবার্গ একবার ডেটা লেক জায়গা পুনরায় আবিষ্কার করেছিলেন, এজেন্টিক এআই এখন কোম্পানির বিগ ডেটা আর্কিটেকচারটি পুনরায় লিখছে। 1970-2024: ডাটা স্টোরেজ আর্কিটেকচারের বিবর্তন 1970: ডাটা স্টোরেজিং এর পিতা - বিল ইনমন বিল ইনমন, "ডাটা স্টোরহুউজিং এর পিতা", প্রথমটি "প্রেক্ষাপটে নির্ভরশীল, ইন্টিগ্রেটেড, সময় পরিবর্তনীয় এবং অ-পরিচ্ছন্ন ডেটা সংগ্রহ" হিসাবে একটি EDW (Enterprise Data Warehouse) ধারণা প্রস্তাব করেছিলেন, যা পরবর্তী অর্ধ শতাব্দীতে কর্পোরেট ডেটা আর্কিটেকচারের ভিত্তি স্থাপন করে। আমি ভাগ্যবান যে পড়াশোনা করেছি এবং প্রথম সংস্করণের অনুবাদে অংশগ্রহণ করেছি। ২০ বছরেরও বেশি আগে, পিকিং বিশ্ববিদ্যালয়ে প্রফেসর ট্যাং শিওইয়ের নেতৃত্বে আমার সময়ের সময়, এই বইয়ের বিষয়শ্রেণীর বর্ণনা, ডেটা লেয়ারিং আর্কিটেকচার এবং ধীরে ধীরে পরিবর্তনশীল মাত্রা (ইতিহাস সংযুক্ত টেবিল) গত শতাব্দী থেকে আজ পর্যন্ত স্থায়ী হয়েছে, ডেটা স্টোরেজিংয়ের মৌলিক ধারণা হয়ে উঠেছে। ডাটা স্টোরেজ নির্মাণ ১৯৮৩: Teradata is Born—MPP Architecture Takes the Stage ১৯৮৩ সালে Teradata প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল—এটি কোম্পানি যা পরবর্তী ৩০ বছর ধরে কর্পোরেট ডেটা স্টোরেজ অবকাঠামোকে শাসন করেছিল। এটি আমার প্রথম চাকরির পরও ছিল। Teradata প্রথম ডেটা সিস্টেমে MPP (মাসিক পার্লামেল প্রসেসিং) আর্কিটেকচার চালু করেছিল। তার ঘনিষ্ঠভাবে ইন্টিগ্রেটেড সফ্টওয়্যার এবং হার্ডওয়্যার এবং Bynet-ভিত্তিক MPP নকশা দিয়ে, Teradata বিশাল ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং জটিল এসকিউএল চাহিদাগুলিতে ওরাকল এবং DB2 এর চেয়ে বেশী পারফরম্যান্স করেছে। প্রথমবার আমি Teradata ব্যবহার করেছিলাম, আমি পরে উইড টেবিল চাহিদা জন্য ClickHouse চেষ্টা করার মতো বিস্মিত ছিলাম। যখন আমি Teradata যোগদান করেছিলাম, তখন এটি এখনও NCR এর অধীনে একটি বিভাগ ছিল, এবং আমার ভিসা কার্ডটি এই রকম ছিল। . ডেটা স্টোরেজের আমার আলমা মেটের বিদায়-Teradata আনুষ্ঠানিকভাবে চীন ছেড়ে চলে যায় ১৯৯৬: কিমাবল “স্নোফ্ল্যাকে সিস্টেম” প্রস্তাব করে; OLAP ইঞ্জিন উৎপন্ন হয় বিল ইনমনের পরে, রালফ কিম্বাল "ডাটা মার্ট" ধারণাটি চালু করে এবং স্টার সিস্টেম এবং স্নোফ্ল্যাকে সিস্টেমের সাথে ডেটা মডেলিংকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করে। BI স্তরে, Hyperion Essbase এবং Cognos মত MOLAP ইঞ্জিনগুলি উত্থাপিত হতে শুরু করে। কয়েক দশক পরে, নতুন প্রজন্মের ডাটা স্টোরেজ কোম্পানিগুলি এমনকি তাদের ব্র্যান্ড নাম হিসাবে "স্নোফ্ল্যাকেক" গ্রহণ করেছে, স্নোফ্ল্যাকেক পরিকল্পনা থেকে অনুপ্রাণিত। 2013: The Big Data Boom — Hadoop Takes the World by Storm ২০০৬ সালে Apache Hadoop এর মুক্তি দিয়ে, কোম্পানিগুলি ছোট স্টোরেজ খরচের সাথে বড় ডেটা সিস্টেমগুলি ব্যাপকভাবে গ্রহণ করতে শুরু করে। উইকটর মায়ার-শেনবার্গার বিগ ডেটাকে "4Vs" এর সাথে সংজ্ঞায়িত করেছেন: , , এবং . বিগ ডেটা: একটি বিপ্লব যা আমাদের জীবন, কাজ এবং চিন্তাভাবনা পরিবর্তন করবে Volume Velocity Variety Value এটি বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্ম নির্মাণের একটি বিশাল বাতাসের সূচনাকে চিহ্নিত করে। পরবর্তী 10 বছরে, একটি নতুন প্রজন্মের বিগ ডেটা প্রযুক্তির আবির্ভূত হয়—আপ্যাচ হ্যাডোপ, হাইভ, স্পার্ক, ক্যাফকা, ডলফিনScheduler, SeaTunnel, আইসবার্গ, এবং আরো। বিগ ডেটা প্ল্যাটফর্মগুলি ঐতিহ্যগত ডেটা স্টোরেজগুলির নেতৃত্বকে ছুঁড়ে ফেলতে শুরু করে। প্রকৃতপক্ষে, ২০১৫ সালের পরে, বেশিরভাগ চীনা সংস্থাগুলি পেটাবাইট-মুখী ডেটা স্টোরেজ নিয়ে কাজ করে আর ঐতিহ্যগত এমপিপি ডেটা স্টোরেজ 2015: স্নোফ্ল্যাকে স্ক্যানে বিস্ফোরণ, নতুন ডেটা স্ট্যাক উঠে আসে ক্লাউডের উত্থান এবং "ভেক্টর" ইঞ্জিনগুলির উপর Marcin Zukowski এর কাগজ প্রকাশের সাথে, Snowflake একটি ক্লাউড-ভিত্তিক আর্কিটেকচারের সাথে উঠে আসে যা কম্পিউটিং এবং স্টোরেজকে আলাদা করে, ঐতিহ্যগত ডেটা স্টোরেজ চিন্তাভাবনাকে সম্পূর্ণরূপে বিঘ্নিত করে। Snowflake "ডাটা স্টোরেজ"কে "ডাটা ক্লাউড"ে রূপান্তরিত করে। এটি একটি সম্পূর্ণ নতুন প্রজন্মের ডাটা স্টোরেজ প্রযুক্তি স্ট্যাকের উত্থানকে উত্থাপন করে। সিলিকন ভ্যালিতে প্রবণতা. সত্যিই, পূর্ববর্তী প্রজন্মের ইটিএল এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং সরঞ্জামগুলি - Informatica, Talend, DataStage - ১৯৮০-এর দশকে জন্মগ্রহণ করেছিল। নতুন ডাটা স্ট্যাক মোটামুটি, গত কয়েক দশক ধরে, ঐতিহ্যগত ডেটা স্টোরেজ, বড় ডেটা প্ল্যাটফর্ম, ক্লাউড ডেটা স্টোরেজ বা ডেটা লেকগুলি, তাদের আর্কিটেকচারগুলি মূলত নিম্নলিখিত চার্টে দেখানো কাঠামো অনুসরণ করে: Inmon যুগে, এই আর্কিটেকচার একটি DSS (Decision Support System) নামে পরিচিত ছিল। পুরো ডাটা স্টোরেজ টেকনোলজি স্ট্যাকটি মানব ব্যবহারকারীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। the “support” was always intended for humans. ডাটা স্টোরেজের আর্কিটেকচারটি ডাটা ইঞ্জিনিয়ারদের জন্যও ডিজাইন করা হয়েছিল. এজন্য আমরা ETL ইঞ্জিনিয়ারদের উন্নয়নে সহায়তা করার জন্য একাধিক বিষয় অঞ্চল, অটোমিক স্তর, সংমিশ্রণ স্তর এবং মেট্রিকাল স্তরগুলি পেয়েছি। But in the era of large-model agents, all of this is about to change dramatically. ঐতিহ্যবাহী ডেটা স্টোরেজ খেয়ে ফেলছেন এজেন্টরা? ২০২২ সালের শেষে, ওপেনআই চ্যাটজিপিটি চালু করে, বড় ভাষা মডেলের যুগ শুরু করে। ২০২৩ সাল থেকে, Llama, Claude, Gemini, GPT-4o, DeepSeek... মাল্টিমোডাল মডেলগুলি দ্রুত বিবর্তিত হয়েছে. AI এখন শুধু একটি ভাষা মডেল নয়, বরং জটিল কাজগুলির জন্য বোঝার এবং সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম একটি "জেনারেল ইন্টেলিজেন্স ইঞ্জিন"। ২০২৪ সালে, RAG (Retrieval-Augmented Generation) প্রযুক্তি প্রধান প্রবণতা হয়ে ওঠে. LlamaIndex, LangChain, এবং Dify মত সরঞ্জামগুলি ব্যাপকভাবে গ্রহণযোগ্য হয়ে ওঠে। ২০২৫ সালের মধ্যে এজেন্ট আর্কিটেকচার সম্পূর্ণরূপে উত্থাপিত হয়েছে. অটোজিপিটি, ফাংশন কলিং এবং এমসিপি প্রোটোকল যেমন প্রযুক্তি এবং প্রোটোকলগুলি আবির্ভূত হয়েছে. আইটি এখন শুধু একটি চ্যাট সরঞ্জাম নয় - এটি এখন অনুভূতি, পরিকল্পনা এবং বাস্তবায়ন ক্ষমতা রয়েছে, একটি "ডিজিটাল কর্মী" হয়ে উঠেছে। ডেটা ডোমেইনে, বড় মডেলের আগমনটিও গুরুত্বপূর্ণ বিপর্যয় সৃষ্টি করেছে। আপনি কি চ্যাটজিপিটি এর ডেটা বিশ্লেষক ব্যবহার করেছেন? যদি তাই হয়, তাহলে আপনি সম্ভবত তার কর্মক্ষমতা দ্বারা বিস্মিত হন। এটি একটি ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীকে একাধিক দৃষ্টিকোণ থেকে একটি বিস্তারিত বিশ্লেষণ রিপোর্ট তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে। এটি বাস্তবিকভাবে একটি জুনিয়র ডেটা বিশ্লেষককে প্রতিস্থাপন করতে পারে। বিভিন্ন স্তরে, অনেক "অটোমেশন" সরঞ্জামগুলিও সৃষ্টি হয়েছে, যেমন চ্যাটবিআই এবং TXT2SQL-প্রত্যেকটি বড় মডেল এবং এজেন্টগুলি ব্যবহার করে ডেটা স্টোরেজ উন্নয়ন প্রক্রিয়াগুলি স্ব ভবিষ্যতে, ক্রমবর্ধমান সংস্থাগুলি না শুধুমাত্র ডেটা বিশ্লেষণ, কিন্তু বিজ্ঞাপন প্রচারাভিযানের অপ্টিমাইজেশান, গ্রাহক সেবা এবং ঝুঁকি ব্যবস্থাপনাতেও আসবে। Ultimately, AI will no longer be a “passive answering tool,” but an “intelligent agent proactively achieving goals.” গত 20+ বছর ধরে, ডেটা প্ল্যাটফর্মের "ব্যবহারকারী" সাধারণত ডেটা প্রকৌশলী, বিশ্লেষক এবং বিআই পেশাদার। আগামী ২০ বছরে, every role—from analyst to supply chain operator—may be redefined by Agents: Marketers will have a Campaign Agent that automatically integrates multi-channel data, optimizes placements, and generates copy; Customer service reps will have a Support Agent that’s more than a chatbot—it will be a context-aware assistant with knowledge graphs and memory; The supply chain team will have a Procurement Agent that parses orders, tracks delivery timelines, fetches ERP data, and auto-replenishes inventory; Legal teams will have a Compliance Agent, HR will have a Hiring Agent, and even the board of directors could have a Board Agent… The SQL you used to write every day, the reports you compiled, and the ops meetings you attended are all becoming Agent-triggered actions, semantic commands, and automated responses. কিন্তু একটি জরুরি বাস্তবতা অনুসরণ করে: যদি ডেটা শেষ ব্যবহারকারীরা এজেন্ট হয়, এবং এমনকি ডেটা স্টোরেজ ডেভেলপমেন্ট এজেন্টদের দ্বারা করা হয় - এবং ডেটা ব্যবহার করে চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা "মানুষ" এর পরিবর্তে এজেন্ট হয় - তাহলে মূল ডিএসএস (Decision Support System) ডেটা স্টোরেজ আর্কিটেকচারটি এখনও অর্থবহ? যদি ডেটা শেষ ব্যবহারকারীরা এজেন্ট হয়, এবং এমনকি ডেটা স্টোরেজ ডেভেলপমেন্ট এজেন্টদের দ্বারা করা হয় - এবং ডেটা ব্যবহার করে চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা "মানুষ" এর পরিবর্তে এজেন্ট হয় - তাহলে মূল ডিএসএস (Decision Support System) ডেটা স্টোরেজ আর্কিটেকচারটি এখনও অর্থবহ? যারা সফটওয়্যার প্রকৌশল অধ্যয়ন করেছেন তারা জানেন যে আপনি একটি সিস্টেম ডিজাইন করার সময় প্রথম চার্টটি "ব্যবহার কেস" চার্ট - এটি সিস্টেমের ব্যবহারকারীদের, সীমাবদ্ধতা এবং আচরণের পরিস্থিতি নির্ধারণ করে। When the user of a data warehouse shifts from human to Agent, the DSS architecture envisioned by Bill Inmon no longer holds water. At least in my view, it doesn’t. When the user changes, the software must change too. এজেন্টের উত্থান শুধুমাত্র বড় মডেলের জন্য একটি জয় নয় - এটি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে আমরা কীভাবে অনুভব করি তা সম্পূর্ণরূপে বিঘ্নিত করে: Traditional data systems operated in a “pull model”: the user knew the problem, queried the data, and extracted conclusions. Future Agents operate in a “push model”: the system proactively senses changes, understands intent, and generates decision suggestions. এটি ঐতিহ্যগত মানচিত্র থেকে জিপিএস ন্যাভিগেশনে স্থানান্তরিত করার মতো: আপনি আর জানতে হবে না "পথটি কোথায়" - আপনি শুধু সিস্টেমকে বলুন যেখানে আপনি যেতে চান, এবং এটি আপনাকে সেখানে নিয়ে যাবে। আপনি আর জানতে হবে না "পথটি কোথায়" - আপনি শুধু সিস্টেমকে বলুন যেখানে আপনি যেতে চান, এবং এটি আপনাকে সেখানে নিয়ে যাবে। Traditional data warehouses focus on structure and querying, whereas Agentic architectures prioritize semantics and responsiveness. সহজে বলা যায়: যারা ব্যবসায়িক ভাষা বুঝে, তারা ডেটা বিশ্বের শাসন করবে। Agentic Data Stack and Contextual Data Unit (CDU): ভিত্তিক সেমান্টিক্স সঙ্গে ডেটা এজেন্টদের ডেটা স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিকাশ এবং ব্যবহার করার জন্য, আজকের ডেটা স্টোরেজ ডিজাইনটি উপযুক্ত নয় – এটি বড় মডেল বা এজেন্টদের জন্য কখনোই উদ্দেশ্য করা হয়নি। ভিতরে সংরক্ষিত ডেটা "রো" ডেটা – শুধুমাত্র সংখ্যাগত মান এবং কলামের নামগুলি। এই মান বা ক্ষেত্রগুলি আসলে কি মানে তা একটি আলাদা "ডেটা অ্যাসেট" ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমে সংরক্ষণ করা হয়। প্রতিটি মান বা ক্ষেত্রকে বোঝানোর জন্য একটি সম্পূর্ণরূপে "ডেটা গভর্নরতামূলক" প্রকল্প প্রয়োজন। আমি এটিকে ডাকি: data and semantics together Contextual Data Unit (CDU): একটি ডুয়াল-অলিমেন্ট ইউনিট যা ডেটা + সিমেন্টিক ব্যাখ্যাকে একত্রিত করে - প্রতিটি ডেটা প্রবেশের সাথে তার অর্থ রয়েছে। Contextual Data Unit (CDU): একটি ডুয়াল-অলিমেন্ট ইউনিট যা ডেটা + সিমেন্টিক ব্যাখ্যাকে একত্রিত করে - প্রতিটি ডেটা প্রবেশের সাথে তার অর্থ রয়েছে। It fuses the information traditionally stored in data catalogs directly into each data entry, reducing lookup time and error rate when Agents or large models access it. একই সময়ে, CDU এর সিমেন্টিক্সগুলি ব্যবসায়িক সিস্টেম থেকে উত্পাদিত হয় - তারা উত্সে ডাটা ফ্লো এজেন্টদের দ্বারা উত্সাহিত এবং অপসারণ করা হয়. ডাটা ফ্লো এজেন্টদের দ্বারা ডিজাইন করা হয়, যা একটি এজেন্টিক ডেটা লেক মধ্যে প্রবাহিত হয় - পরে উত্সাহিত হয় না. অন্য কথায়, ডেটা গভর্নরিং এবং লাইনেজিং এজেন্ট ড্রাইভিং ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া নিজেই মধ্যে অন্তর্ভুক্ত হয়, ডেটা স্টোরেজে প্রবেশ করার পরে রেট্রোলজিক্যালভাবে প্রয়োগ করা হয় না, দ্বন্দ্ব এবং অনিশ্চয়তা এড়াতে। এই মুহূর্তে, আপনি আমার ধারণা বুঝতে হবে: এজেন্টিক এআই যুগে, ETL থেকে স্টোরেজ থেকে ডেটা অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত সবকিছু পুনর্নির্মাণ করা হবে কারণ To serve these intelligent agents, traditional data platforms must evolve into an Agent-callable, semantically-aware, event-driven architecture—what we call the . consumers are now Agents and models. Agentic Data Stack এজেন্ট ডেটা স্ট্যাক: এজেন্ট যুগে, একটি নতুন ডেটা টেকনোলজি স্ট্যাক যা "ডেটা + সিম্যান্টিক্স" অর্জন করার জন্য সরঞ্জামগুলি থেকে, প্ল্যাটফর্মগুলি যা CDU ফরম্যাট ডেটা গণনা এবং সংরক্ষণ করে এবং অবশেষে এজেন্টদের এই ডেটা সরবরাহ করে এমন ইন্টারেকশন স্তর পর্যন্ত। এজেন্ট ডেটা স্ট্যাক: এজেন্ট যুগে, একটি নতুন ডেটা টেকনোলজি স্ট্যাক যা "ডেটা + সিম্যান্টিক্স" অর্জন করার জন্য সরঞ্জামগুলি থেকে, প্ল্যাটফর্মগুলি যা CDU ফরম্যাট ডেটা গণনা এবং সংরক্ষণ করে এবং অবশেষে এজেন্টদের এই ডেটা সরবরাহ করে এমন ইন্টারেকশন স্তর পর্যন্ত। এখানে এজেন্টিক ডেটা স্ট্যাক কি অন্তর্ভুক্ত করতে পারে তার আমার সাহসী পূর্বাভাস: This is no longer a BI/dashboard interface, but the “brain” and “command center” of the Agentic architecture. With natural language understanding and semantic reasoning capabilities, it bridges other agents with underlying data assets, enabling intelligent, multi-round interactions and service generation. Semantic Orchestrator (Interaction Layer): No longer a traditional Data Warehouse or Data Lake—it’s a service-oriented, computation-friendly fusion layer that stores data with semantics. It can supply data for complex computations by LLMs while also supporting real-time processing. Data Mesh (Storage Layer): Not just “moving data,” but understanding and orchestrating data. Not scheduled periodically, but event-driven and intent-driven. Capable of detecting data changes, analyzing schemas, understanding business logic, and responding accordingly. Data Flow Agent (Processing Layer): ডাটা ফ্লো এজেন্টদের দ্বারা নতুন ডেটা আবিষ্কার করা হয়, ডাটা মেশে পূর্বে সংরক্ষণ করা হয়, এবং সিম্যান্টিক অর্কস্ট্রেটর দ্বারা ব্যবসার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ সংজ্ঞাগুলির সাথে ব্যাখ্যা করা হয় - অবশেষে ব্যবসার চাহিদা থেকে ডেটা আউটপুট পর্যন্ত "ইন্টিগ্রেট কম্পিউটিং" সক্ষম করে। LLMs provide the brainpower. Agents are the hands and feet. Agentic Data Stack gives them the data accessibility needed in the era of large models. এজেন্টিক ডাটা স্ট্যাকের বৃদ্ধির সাথে সাথে সাথে, পরবর্তী প্রজন্মের "ডাটা স্টোরেজ" নির্মাণের খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমে যায়। প্রাকৃতিক ভাষা অনুসন্ধান ক্ষমতা এবং প্রাসঙ্গিক ডেটা অ্যাক্সেস করা শুধুমাত্র বড় সংস্থার সুবিধা হবে না - এটি ছোট ব্যবসায়ীদের এবং এমনকি ব্যক্তিদের কাছেও অ্যাক্সেসযোগ্য হবে। আপনি আপনার ল্যাপটপে আপনার Google ড্রাইভ ফাইল, হোম নাস, পিডিএফ এবং অ্যাপ্লিকেশন অর্ডারগুলি আপনার ফোন থেকে আপনার ব্যক্তিগত ডেটা ফ্লো এজেন্টের মাধ্যমে আপনার ব্যক্তিগত ডেটা স্টোরে জিজ্ঞাসা করতে পারেন। সম্প্রতি, WhaleOps এর নেতৃত্বের অধীনে, অ্যাপ্যাচাই SeaTunnel সম্প্রদায় অ্যাপ্যাচাই SeaTunnel MCP সার্ভার চালু করেছে - ইতিমধ্যে একটি ডাটা ফ্লো এজেন্ট হওয়ার দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। কিন্তু এলএলএম এবং এজেন্ট যুগের আগমন একইভাবে ডেটা বিশ্লেষণ শিল্পকে পুনরায় আবিষ্কার করবে যেমনটি একসময় এসকিউএল আবিষ্কার করেছিল। একটি গল্প: যখন আমি ছোট ছিলাম, দুটি জনপ্রিয় বাইসাইকেল ব্র্যান্ড ফোরেভার এবং ফেনিক্স ছিল। তারা "গতিশীল এক্সেল" এর মাধ্যমে গতিতে প্রতিযোগিতা করেছিল। কিন্তু যা বাইসাইকেল বাজারে বিঘ্নিত করেছিল, তা একটি ভাল বাইসাইকেল ছিল না - এটি একটি খাদ্য সরবরাহকারী কোম্পানি ছিল যা ভাগ করা বাইসাইকেল চালু করেছিল, পুরো শিল্পকে ঘুরিয়ে দেয়। উপসংহার: বর্তমানে বাস করুন, ভবিষ্যত দেখুন When I shared this vision at AICon, AWS Community Day, and other tech summits, the audience always split into two camps. The “Believers” think I’m too conservative in saying Agentic Data Stack is 5–10 years away—they believe AI is evolving so fast that we’ll see it fully formed within 5 years. The “Skeptics” think the impact of AI Agents on data warehouse architecture is wildly exaggerated. They argue that today’s data warehouse designs are the highest-ROI format, and anything less efficient won’t scale commercially—it’s just a pie in the sky. ব্যক্তিগতভাবে আমি একজন ‘সেন্ট্রালিস্ট’: আমি এই এআই বাতাসটি সফ্টওয়্যার আর্কিটেকচারকে এমনভাবে প্রভাবিত করবে যা আগের বাতাসগুলির তুলনায় মৌলিকভাবে আলাদা। believe the emergence of the Agentic Data Stack is inevitable. We must look at the total cost and outcome of enterprise data warehouse construction and operations, not just storage or compute ROI alone. বর্তমানে, আমরা প্রবণতা দেখি: রিয়েল টাইম ডেটা স্টোরেজের বৃদ্ধি, ডেটা লেকগুলির বিস্তার এবং আধুনিক স্টোরেজ ডিজাইনের স্তরগুলির হ্রাস। (আমি এমনকি বলতে পারি যে এখন যে আমাদের প্রজন্মের Teradata-শিক্ষিত ডেটা মডেলিং আর্কিটেক্টের অবসান হচ্ছে, বাজারে পেশাদার নেই যারা দ্রুত বিবর্তনশীল ব্যবসায়িক লজিকের সাথে অব্যাহত থাকতে পারে) সুতরাং ঐতিহ্যগত মডেলিং নিজেই পুনরাবৃত্তি করছে - রিয়েল টাইম স্টোরেজ এখন প্রায়শই 3-4 এর পরিবর্তে 2 স্তর ব্যবহার করে। যাইহোক, এই স্থানান্তর একদিনে ঘটবে না। ক্লাকহাউসকে চীনের বাস্তব-সময়ের OLAP ইঞ্জিন হতে সাহায্য করার জন্য আমাকে 2016 থেকে 2020 পর্যন্ত সময় লেগেছিল – এবং এটি একটি পণ্যের সাথে ছিল যা ইতিমধ্যে উপলব্ধ ছিল। এজেন্টিক ডেটা স্ট্যাক, অন্যদিকে, শুধুমাত্র কিছু প্রাথমিক পর্যায়ে উপাদান এবং স্টার্টআপ রয়েছে। এটি এমন ব্যক্তি নয় যা আপনাকে প্রতিস্থাপন করে - এটি এমন ব্যক্তি যা AI ব্যবহার করতে জানে. এটি এমন নয় যে ডেটা স্টোরেজগুলি খাওয়া হচ্ছে না, বরং তাদের কাঠামো এবং প্রশ্নের কেন্দ্রীয় মডেলগুলি একটি সিমেন্টিক্স এবং প্রতিক্রিয়া কেন্দ্রীয় আর্কিটেকচার দ্বারা প্রতিস্থাপন করা হচ্ছে. একইভাবে যখন আপনি জিপিএস ব্যবহার করেছেন, তখন আপনি একটি কাগজ মানচিত্রে ফিরে যাবেন না। এটি এমন ব্যক্তি নয় যা আপনাকে প্রতিস্থাপন করে - এটি এমন ব্যক্তি যা AI ব্যবহার করতে জানে. এটি এমন নয় যে ডেটা স্টোরেজগুলি খাওয়া হচ্ছে না, বরং তাদের কাঠামো এবং প্রশ্নের কেন্দ্রীয় মডেলগুলি একটি সিমেন্টিক্স এবং প্রতিক্রিয়া কেন্দ্রীয় আর্কিটেকচার দ্বারা প্রতিস্থাপন করা হচ্ছে. একইভাবে যখন আপনি জিপিএস ব্যবহার করেছেন, তখন আপনি একটি কাগজ মানচিত্রে ফিরে যাবেন না। The gates to the Agentic Data Stack are opening. Are you ready?
