AWS تُطلق خدمة Interconnect لمعالجة تحديات التشغيل البيني السحابي المتعدد

أعلنت شركة أمازون ويب سيرفيسز (AWS) عن إطلاق خدمة "AWS Interconnect - multicloud" المبتكرة، والتي تهدف إلى التغلب على التحديات المعقدة للتشغيل البيني في بيئات السحابة المتعددة. تم الكشف عن هذه الخدمة خلال فعاليات حدث AWS re:Invent 2025، ومن المتوقع أن تُعزز التكامل بين منصة AWS ومختلف مقدمي الخدمات السحابية، بدءًا من Google Cloud.

شراكة استراتيجية بين AWS و Google Cloud لتعزيز الربط السحابي

في خطوة تعاونية بارزة، كشف عملاقا الحوسبة السحابية عن مواصفات مفتوحة جديدة تهدف إلى تحقيق التشغيل البيني للشبكات السحابية. تستفيد هذه المبادرة من خدمة AWS Interconnect - multicloud الجديدة، بالإضافة إلى أداة Google Cloud الخاصة، Cross-Cloud Interconnect. يهدف هذا التعاون إلى تزويد العملاء بالقدرة على إقامة اتصالات خاصة وذات نطاق ترددي عالٍ بين مختلف المزودين السحابيين بمرونة وسهولة أكبر من أي وقت مضى. ففي الماضي، كان ربط أعباء العمل عبر بيئات سحابية متعددة يتطلب إما الاعتماد على اتصالات عامة تفتقر إلى ضمانات النطاق الترددي، أو بناء أنظمة اتصال خاصة تتسم بالتعقيد الشديد.

تقدم خدمة AWS Interconnect - multicloud تجربة سحابية متكاملة ومُدارة بالكامل، وذلك من خلال استخدام مجمعات سعة مُعدة مسبقًا. تُمكن هذه الميزة المؤسسات من إنشاء اتصالات سحابية وتعديل نطاقها الترددي بمرونة فائقة حسب متطلباتها. تتولى AWS إدارة البنية التحتية بالكامل، مما يوفر مرونة مدمجة ودعمًا مبسطًا يحرر العملاء من أعباء إدارة الأجهزة المادية أو كائنات التوجيه الافتراضية ضمن بيئاتهم السحابية المتعددة.

وفي هذا السياق، صرح روبرت كينيدي، نائب رئيس خدمات الشبكة في AWS، بأن: «هذا التعاون بين AWS و Google Cloud يُشكل نقلة نوعية وجوهرية في مجال الاتصال السحابي المتعدد. من خلال تطوير ونشر معيار موحد يلغي التعقيدات المرتبطة بأي مكونات مادية للعملاء، ويُدمج في ذات الوقت مستويات عالية من التوافر والأمان، لم يعد العملاء بحاجة إلى بذل أي جهد مضنٍ لإنشاء الاتصال المطلوب. فعندما يحتاجون إلى اتصال سحابي متعدد، سيكون جاهزًا للتفعيل في غضون دقائق معدودة وبنقرة بسيطة.»

المكونات الأساسية للرسوم البيانية المعرفية (Knowledge Graphs)

تُعد الرسوم البيانية المعرفية (Knowledge Graphs) بنية بيانات قوية تُستخدم لتمثيل المعلومات المترابطة بطريقة منظمة وقابلة للقراءة آليًا. تتكون الرسوم البيانية المعرفية عادةً من عدة مكونات أساسية تُمكنها من تحقيق وظيفتها بفعالية:

• الكيانات (Entities): هي العقد في الرسم البياني وتمثل أشياء أو مفاهيم حقيقية مثل الأشخاص، الأماكن، المنظمات، أو الأفكار. على سبيل المثال، "إبراهيم الفقي" أو "مصر".
• العلاقات (Relationships): هي الروابط بين الكيانات وتصف كيفية ارتباطها ببعضها البعض. تُعرف هذه الروابط أيضًا بالحواف (Edges). مثال: "إبراهيم الفقي ولد في مصر".
• الخصائص/السمات (Properties/Attributes): تُقدم معلومات إضافية حول الكيانات أو العلاقات. على سبيل المثال، يمكن أن تكون لكيان "إبراهيم الفقي" خاصية "تاريخ الميلاد".
• الأنطولوجيا (Ontology/Schema): هي مجموعة من التعريفات الرسمية لأنواع الكيانات والعلاقات والخصائص داخل مجال معين. توفر الأنطولوجيا هيكلاً ومنطقًا للرسم البياني المعرفي، مما يساعد على تفسير البيانات وفهمها بشكل متسق.
• الحقائق (Facts): تُشكل مجموعات من الكيانات والعلاقات والخصائص التي تمثل معلومة محددة داخل الرسم البياني، مثل (كيان: إبراهيم الفقي، علاقة: ولد في، كيان: مصر).

تُسهم هذه المكونات معًا في بناء شبكة دلالية تُتيح للأنظمة الذكية فهم السياق واستنتاج معلومات جديدة، مما يعزز قدرتها على الإجابة عن الاستفسارات المعقدة وتحليل البيانات بفعالية. لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع، يمكنك زيارة Ontotext - Knowledge Graph Components و Neptune.ai - Knowledge Graph Tutorial.

فوائد استخدام الرسوم البيانية المعرفية

توفر الرسوم البيانية المعرفية العديد من الفوائد الهامة للمؤسسات والأنظمة التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات المترابطة، مما يعزز من قدراتها التحليلية والتشغيلية:

• تحسين فهم البيانات: تساعد الرسوم البيانية المعرفية على توحيد البيانات من مصادر متنوعة وربطها بشكل دلالي، مما يمنح فهمًا أعمق للعلاقات المخفية داخل البيانات.
• اكتشاف المعرفة: تُمكن من اكتشاف أنماط ورؤى جديدة من خلال تحليل الروابط بين الكيانات، مما قد يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل وابتكار حلول جديدة.
• تعزيز البحث والاستعلام: تتيح الرسوم البيانية المعرفية إجراء عمليات بحث واستعلامات أكثر تعقيدًا ودقة من أنظمة قواعد البيانات التقليدية، حيث يمكن الاستعلام عن العلاقات بين الكيانات وليس فقط الكيانات نفسها.
• تكامل البيانات: تُسهل دمج البيانات غير المتجانسة من مصادر مختلفة، وتحويلها إلى نموذج متماسك ومترابط، مما يحل مشكلة صوامع البيانات.
• تحسين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي: تُقدم أساسًا غنيًا بالمعلومات المنظمة التي يمكن استخدامها لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يُحسن من دقتها وقدرتها على الفهم والاستدلال.
• الدلالية والسياق: تُضيف طبقة دلالية للبيانات، مما يعني أن الأنظمة لا تفهم الكلمات فحسب، بل تفهم المعنى والعلاقات بينها، مما يعزز من فهم السياق العام للمعلومات.

تعمل هذه الفوائد مجتمعة على تمكين المؤسسات من الاستفادة القصوى من بياناتها، وتحويلها إلى معرفة قابلة للتطبيق تُعزز الابتكار والكفاءة. للمزيد من التفاصيل، يمكن الرجوع إلى AWS - Knowledge Graph Benefits و GraphDB by Ontotext - Benefits of Knowledge Graphs.

حالات استخدام الرسوم البيانية المعرفية

تتعدد حالات استخدام الرسوم البيانية المعرفية وتتنوع لتشمل قطاعات وصناعات مختلفة، مما يدل على مرونتها وقدرتها على حل مشكلات معقدة في سياقات متنوعة. من أبرز هذه الحالات:

• محركات البحث وتحسين تجربة المستخدم: تستخدم عمالقة البحث مثل Google الرسوم البيانية المعرفية لفهم الاستعلامات بشكل أعمق وتقديم نتائج أكثر دقة وذات صلة، بالإضافة إلى إظهار "لوحات المعرفة" التي تلخص المعلومات الأساسية.
• إدارة علاقات العملاء (CRM): تُمكن من بناء رؤية موحدة وشاملة للعميل من خلال ربط البيانات من نقاط اتصال مختلفة، مما يساعد على تقديم خدمات مخصصة وتحسين تجربة العميل.
• اكتشاف الاحتيال وإدارة المخاطر: تُستخدم الرسوم البيانية لتحليل الأنماط المعقدة من المعاملات والعلاقات المشبوهة، مما يساعد في الكشف عن الاحتيال وغسل الأموال بشكل أكثر فعالية.
• الرعاية الصحية واكتشاف الأدوية: تُساعد في ربط بيانات المرضى، السجلات الطبية، الأبحاث الجينية، وخصائص الأدوية، مما يدعم التشخيص، العلاج المخصص، ويسرع من عملية اكتشاف الأدوية.
• الأنظمة الموصيَة (Recommendation Systems): تُستخدم لبناء ملفات تعريف دقيقة للمستخدمين والعناصر (مثل المنتجات، الأفلام، المقالات)، ومن ثم التوصية بالعناصر ذات الصلة بناءً على العلاقات المكتشفة.
• الذكاء الاصطناعي التفسيري (Explainable AI - XAI): تُساهم في جعل قرارات نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلية للفهم من خلال توفير سياق ومعلومات حول كيفية الوصول إلى استنتاجات معينة.

تُبرز هذه الأمثلة مدى التأثير الإيجابي للرسوم البيانية المعرفية في تحويل كيفية معالجة البيانات واستغلالها في عالم اليوم الرقمي. يمكن الاطلاع على المزيد من حالات الاستخدام عبر زيارة IBM Research - Knowledge Graph Use Cases و Databricks - What is a Knowledge Graph?.

بناء رسم بياني معرفي

يتضمن بناء رسم بياني معرفي عدة خطوات أساسية، تتطلب تخطيطًا دقيقًا ومعالجة للبيانات لضمان فعاليته ودقته. إليك أبرز هذه الخطوات:

• تحديد النطاق والأهداف: قبل البدء، يجب تحديد المشكلة التي سيعالجها الرسم البياني المعرفي والأهداف المرجوة منه، بالإضافة إلى تحديد نطاق البيانات التي سيتم تضمينها.
• تحديد مصدر البيانات وجمعها: يتم جمع البيانات من مصادر متنوعة مثل قواعد البيانات العلائقية، الوثائق النصية، واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، والبيانات شبه المهيكلة.
• استخراج المعلومات: تتضمن هذه الخطوة استخراج الكيانات والعلاقات والخصائص من البيانات الأولية، باستخدام تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML).
• نمذجة الأنطولوجيا (Ontology Modeling): يتم تصميم أو اختيار أنطولوجيا تحدد أنواع الكيانات والعلاقات والسمات، وتوفر هيكلاً دلاليًا للرسم البياني. هذه الخطوة حاسمة لتنظيم المعرفة.
• تخزين الرسم البياني: يتم تخزين البيانات المستخرجة والمنمذجة في قاعدة بيانات رسوم بيانية (Graph Database) مثل Neo4j أو Amazon Neptune، والتي تُعد مثالية لتمثيل وإدارة العلاقات المعقدة.
• دمج وتحويل البيانات: في هذه المرحلة، يتم دمج البيانات من مصادر مختلفة في الرسم البياني، مع معالجة التكرار والتعارضات لضمان اتساق البيانات.
• التحقق من صحة الرسم البياني وتحسينه: بعد البناء الأولي، يجب التحقق من جودة الرسم البياني ودقته، وإجراء أي تحسينات ضرورية لضمان أنه يلبي الأهداف المحددة.

يتطلب بناء رسم بياني معرفي ناجح تكرارًا ومراقبة مستمرة، حيث يمكن توسيع الرسم البياني وتحديثه مع تطور الاحتياجات وتوفر المزيد من البيانات. للحصول على إرشادات مفصلة، يمكنك زيارة IBM Cloud Blog - How to Build a Knowledge Graph و Towards Data Science - How to Build a Knowledge Graph From Scratch.

التحديات في بناء الرسوم البيانية المعرفية

على الرغم من الفوائد العديدة التي تقدمها الرسوم البيانية المعرفية، إلا أن عملية بنائها وصيانتها لا تخلو من التحديات المعقدة التي يجب مواجهتها. من أبرز هذه التحديات:

• جودة البيانات وعدم اتساقها: غالبًا ما تكون البيانات الأولية غير نظيفة، تحتوي على أخطاء، تكرارات، أو عدم اتساق في التنسيق، مما يصعب عملية الاستخراج والدمج في الرسم البياني.
• التعقيد الدلالي: تتطلب نمذجة الأنطولوجيا وتحديد العلاقات الدلالية فهمًا عميقًا للمجال المعرفي وخبرة في هندسة المعرفة، وهو ما قد يكون صعبًا ومستهلكًا للوقت.
• قابلية التوسع: مع نمو حجم البيانات والتعقيد في العلاقات، يصبح الحفاظ على أداء الرسم البياني واستجابته تحديًا كبيرًا، خاصة عند التعامل مع مليارات الكيانات والعلاقات.
• التكامل من مصادر بيانات متعددة: دمج البيانات من مصادر مختلفة ذات هياكل وتنسيقات متباينة يتطلب جهودًا كبيرة لمعالجة البيانات وتوحيدها.
• صيانة وتحديث الرسم البياني: ليست عملية البناء هي التحدي الوحيد، بل إن تحديث الرسم البياني بشكل مستمر وإضافة معلومات جديدة أو تعديل العلاقات يتطلب آليات فعالة وموارد مخصصة.
• غياب المعايير الموحدة: على الرغم من وجود بعض المعايير، إلا أنه لا يزال هناك نقص في المعايير الصناعية الموحدة لإنشاء وتداول الرسوم البيانية المعرفية، مما قد يؤدي إلى صعوبات في التشغيل البيني.

تتطلب مواجهة هذه التحديات استراتيجيات قوية في إدارة البيانات، أدوات متقدمة لاستخراج المعلومات، وخبرة في تصميم الأنطولوجيا، بالإضافة إلى بنية تحتية قوية لدعم قابلية التوسع. يمكن استكشاف هذه التحديات بشكل أوسع من خلال زيارة DATAVERSITY - Challenges of Building a Knowledge Graph و Medium - Challenges and Opportunities in Building Knowledge Graphs.