أخبار ar.wedoany.com، كامبل، كاليفورنيا، الولايات المتحدة، 29 أبريل 2026 - أعلنت شركة Komprise، المتخصصة في إدارة البيانات غير المهيكلة، رسمياً عن حصولها على براءة اختراع أمريكية (رقم US12,566,637) لتقنية أطلقت عليها اسم "المشاركة المرنة". وتهدف هذه التقنية، عبر آلية التقسيم الديناميكي، إلى معالجة مشكلة القطاع المتمثلة في انخفاض كفاءة استخدام موارد وحدات معالجة الرسوميات (GPU) والذاكرة والشبكة عند التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة غير المهيكلة.
تستند مشكلة هدر الموارد التي تعالجها براءة الاختراع إلى أدلة أكاديمية واضحة. فوفقاً لبحث أجرته جامعة كورنيل عام 2025، يبلغ متوسط استخدام عناقيد GPU حالياً 50% فقط، وحتى أثناء فترات تنفيذ المهام النشطة، تظل وحدات GPU خاملة بنسبة تتراوح بين 14% و76% من الوقت. وأشار مايك بيرسي، الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا والشريك المؤسس لشركة Komprise، إلى أن البيانات غير المهيكلة في المؤسسات تنمو بأكثر من 20% سنوياً، بينما تتعرض ميزانيات تكنولوجيا المعلومات لضغوط متزايدة لتلبية الطلب على البنية التحتية الجديدة للذكاء الاصطناعي. وأكد أن تحسين كفاءة استخدام موارد الحوسبة الباهظة التكلفة أصبح تحدياً لا يمكن لكبار مسؤولي المعلومات تجاهله في إطار ضبط التكاليف.
يكمن الإنجاز الأساسي لتقنية المشاركة المرنة في استبدال آلية موازنة الأحمال الساكنة التقليدية التي تُجرى لمرة واحدة بآلية إعادة توزيع ديناميكية. فالحلول الساكنة لا تُجري تقسيم البيانات إلا مرة واحدة عند بدء المهمة، ولا يمكنها التكيف مع تباين سرعات إنجاز المهام بين العقد المختلفة أثناء التشغيل، مما يؤدي إلى بقاء وحدات GPU التي تُنهي مهامها مبكراً في حالة انتظار خاملة، بينما تُشكل العقد الأبطأ عنق زجاجة يؤخر إنجاز المهمة بأكملها. في المقابل، تراقب تقنية المشاركة المرنة من Komprise تقدم العمل في كل وحدة حوسبة باستمرار، وتُسند مهام جديدة تلقائياً فور انتهاء أي عقدة من مهمتها. كما يمكنها إعادة موازنة الجدولة تلقائياً بناءً على خصائص البيانات غير المهيكلة، مثل أعماق التسلسل الهرمي غير المعروفة وأحجام الملفات المتفاوتة، مما يحقق تسارعاً في الأداء قريباً من التسارع الخطي.
تنعكس القيمة التجارية لهذه البراءة بشكل مباشر على التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) لخطوط بيانات الذكاء الاصطناعي. تغطي أحمال العمل التي تُسرّعها المشاركة المرنة سيناريوهات رئيسية تشمل استيعاب بيانات الذكاء الاصطناعي، واستخراج البيانات الوصفية، وترحيل البيانات على نطاق واسع، والتصنيف الطبقي بين البيانات الساخنة والباردة، وإدارة البيانات الحساسة. وكان كومار غوسوامي، الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Komprise، قد صرح سابقاً بأنه يجب على المؤسسات، قبل الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، تحويل بياناتها غير المهيكلة من حالة التشتت إلى أصول بيانات مهيكلة قابلة للاستخدام في تدريب النماذج والاستدلال، وإلا فإن موثوقية مخرجات الذكاء الاصطناعي وعائد الاستثمار ستكون مهددة. وتأتي تقنية المشاركة المرنة لتقليل استهلاك الموارد والتكلفة الزمنية لمرحلة تجهيز البيانات هذه من خلال تحسين كفاءة استخدام القدرة الحاسوبية.
من منظور الاستراتيجية الشاملة للشركة، تُعد براءة اختراع المشاركة المرنة أحدث قطعة تُضاف إلى بناء حواجز Komprise التقنية حول "إدارة دورة حياة بيانات الذكاء الاصطناعي". ففي فبراير 2026، أطلقت الشركة خدمة بيانات حوسبة لاخادمية (Serverless) تُدعى KAPPA، والتي تعمل على أتمتة إدارة البنية التحتية أثناء عمليات استخراج البيانات الوصفية وتجهيز البيانات، مما يسمح للمستخدمين بالتركيز على تصميم المنطق المخصص على مستوى الملفات دون الحاجة إلى الاهتمام بحجم عناقيد الحوسبة وجدولتها. وتُعزز إضافة المشاركة المرنة هذه الاستراتيجية على المستوى الأساسي: حيث توفر KAPPA قدرات تنسيق منطق الأعمال، بينما تضمن المشاركة المرنة التنفيذ المتوازي بأعلى كفاءة لعناقيد GPU ضمن تدفقات المهام المُنسقة، ليشكلا معاً حزمة تقنية متكاملة تمتد من حوكمة البيانات إلى تحسين القدرة الحاسوبية.
تأسست Komprise في عام 2014 على يد كومار غوسوامي وكريشنا سوبرامانيان ومايك بيرسي، ويقع مقرها الرئيسي في كامبل بولاية كاليفورنيا. جمعت الشركة تمويلاً تراكمياً بقيمة 85 مليون دولار، وأتمت جولة تمويل من الفئة D بقيمة 37 مليون دولار في عام 2023. وتتمحور منصتها الأساسية حول الإدارة القائمة على التحليل للبيانات غير المهيكلة، وتوفر من خلال مكوناتها الرئيسية الثلاثة - إدارة البيانات الذكية، وسير عمل البيانات الذكي، ومستودع البيانات الوصفية العالمي - قدرات لاكتشاف وتصنيف وترحيل وتصنيف طبقي وإدارة دورة حياة الملفات وبيانات الكائنات عبر البيئات المحلية والسحابية. وقد صُنفت الشركة كشركة رائدة في إدارة البيانات السحابية ضمن قائمة CRN Cloud 100 لعام 2026.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
