Tanggal Berita: 11 Desember 2025
Glauber Costa berargumen bahwa definisi "skalabilitas" database sedang berubah. Di masa lalu, skala diukur dari throughput (query per detik) atau capacity (ukuran data). Di era agen AI yang otonom, metrik yang paling penting adalah kardinalitas: berapa triliun database yang bisa Anda buat dan buang secara instan?
🚧 Problem Statement: Kematian Multitenancy
Secara tradisional, kita menggunakan model Multitenancy: satu database raksasa yang dibagi-bagi secara logis untuk melayani banyak pengguna.
🐢 Terlalu Lambat & Tidak Aman: Agen AI diciptakan dalam jumlah jutaan per detik, hidup hanya beberapa saat, dan membutuhkan isolasi data absolut (misalnya untuk kepatuhan regulasi atau enkripsi privat). Arsitektur database client-server tradisional (seperti Postgres atau MySQL) terlalu lambat untuk booting dan terlalu kaku untuk menangani dinamika "spawn-and-kill" ini. Database perlu berevolusi dari sesuatu yang "di-deploy" menjadi sesuatu yang "di-spawn".
🛠️ Solusi: SQLite yang Berevolusi (In-Process Database)
Solusinya sudah ada di depan mata: SQLite (dan turunannya seperti DuckDB dan Turso). Karena berjalan sebagai in-process library (bukan server terpisah), mereka menawarkan:
⚡ Instant Availability: Database tersedia seketika saat agen dibuat. 🔒 True Isolation: Setiap agen memiliki file database sendiri. Data agen A secara fisik terpisah dari agen B, memudahkan penghapusan dan enkripsi. 📍 Co-location: Di mana agen berada (container, browser, edge), database ikut serta. Data dan komputasi berjalan beriringan.
⚡ Tantangan: "The Gap"
Meskipun model arsitektur SQLite tepat, fiturnya ketinggalan zaman untuk kebutuhan AI modern.
⚠️ Kekurangan SQLite Vanilla:
- Tidak ada Vector Search native untuk RAG.
- Tidak ada enkripsi transparan bawaan.
- Tidak ada fitur sinkronisasi jaringan atau replikasi otomatis ke penyimpanan persisten.
- Minim observability (sulit men-debug jutaan file database yang tersebar).
🔮 Masa Depan: Hyper-Tenancy Database
Glauber memprediksi munculnya kategori database baru yang mewarisi arsitektur embedded SQLite namun dengan fitur modern ("SQLite++").
🚀 Contoh Pionir:
DuckDB: Solusi "SQLite untuk OLAP", memberikan kecerdasan analitik lokal bagi agen.
Turso: Solusi "SQLite Modern untuk OLTP", ditulis ulang dengan Rust, kompatibel dengan API SQLite, namun dilengkapi fitur native vector search, enkripsi, dan replikasi cloud.
🗝️ Key Takeaways
📉 Dimensi Baru: Skalabilitas bukan lagi soal seberapa besar satu database bisa tumbuh, tapi seberapa banyak database kecil yang bisa Anda kelola secara efisien.
🏗️ Building Blocks: Database masa depan bukan lagi solusi monolitik, melainkan blok bangunan primitif yang disematkan langsung ke dalam kode agen AI.
🔒 Privasi per Agen: Hyper-tenancy memungkinkan setiap agen AI memiliki "otak" (memori/database) yang terenkripsi dengan kunci uniknya sendiri, menyelesaikan masalah kebocoran data antar-sesi secara fundamental.
💬 Interaksi Pembaca
Apakah arsitektur microservices Anda sudah siap menangani jutaan file database kecil (one db per agent), atau Anda masih mencoba memaksakan semua agen AI masuk ke dalam satu cluster Postgres raksasa?
Sumber:
https://thenewstack.io/ai-agents-create-a-new-dimension-for-database-scalability/
#Database #AIArchitecture #AgenticAI #SQLite #Turso #DuckDB #HyperTenancy #SoftwareEngineering #Scalability #FutureTech
