Płatek śniegu to wiodąca usługa przechowywania i analizy danych w chmurze, która zapewnia różne rozwiązania dla hurtowni danych, inżynierii danych, modelowania AI/ML i innych powiązanych usług. Posiada wiele funkcji i funkcjonalności; jedną z potężnych funkcji odzyskiwania danych jest podróż w czasie. Umożliwia ona użytkownikom dostęp do danych historycznych z przeszłości. Jest to korzystne, gdy użytkownik […]
Deweloperzy otrzymują analitykę w czasie rzeczywistym do obserwacji i wykrywania anomalii
W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie opartym na danych, programiści, inżynierowie i architekci stoją przed wyzwaniem budowania odpornych i wydajnych aplikacji przy jednoczesnym zapewnieniu optymalnego doświadczenia użytkownika. Analityka w czasie rzeczywistym odgrywa kluczową rolę w sprostaniu tym wyzwaniom, umożliwiając firmom podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o aktualne dane. StarTree, firma stojąca za Apache Pinot, ogłosiła […]
Kompletny przewodnik po protokole przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym (RTSP)
Ponieważ nadzór wideo staje się coraz bardziej popularnym zastosowaniem inteligentnych technologii, protokołom strumieniowania wideo poświęca się coraz więcej uwagi. Niedawno spędziliśmy dużo czasu na naszych blogach, omawiając komunikację w czasie rzeczywistym, zarówno do, jak i z urządzeń wideo, co w końcu doprowadziło do zbadania protokołu przesyłania strumieniowego w czasie rzeczywistym (RTSP) i jego miejsca w […]
Starburst przedstawia w pełni zarządzany “Icehouse” do analizy w czasie zbliżonym do rzeczywistego w Open Data Lakehouse
Starburst, firma zajmująca się otwartymi jeziorami danych, ogłosiła uruchomienie w pełni zarządzanej implementacji Icehouse w Starburst Galaxy, co ma uprościć przepływy pracy związane z analizą danych, poprawić wydajność i obniżyć koszty dla programistów, inżynierów i architektów. Architektura Icehouse, która łączy w sobie moc oprogramowania open-source Trino oraz Apache Icebergma na celu zapewnienie skalowalnego, opłacalnego i […]
Od uczenia maszynowego w trybie wsadowym do uczenia maszynowego w czasie rzeczywistym
Czas rzeczywisty uczenie maszynowe odnosi się do zastosowania algorytmów uczenia maszynowego, które w sposób ciągły uczą się na podstawie napływających danych i podejmują prognozy lub decyzje w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do uczenia maszynowego wsadowego, w którym dane są gromadzone przez pewien czas i przetwarzane partiami w trybie offline, uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym działa […]
Dlaczego Apache Kafka i Apache Flink dobrze ze sobą współpracują, aby usprawnić analizę danych w czasie rzeczywistym?
Gdy dane są analizowane i przetwarzane w czasie rzeczywistym, mogą przynieść wgląd i przydatne informacje natychmiast lub z bardzo niewielkim opóźnieniem od momentu ich zebrania. Zdolność do gromadzenia, obsługi i przechowywania danych generowanych przez użytkowników w czasie rzeczywistym ma kluczowe znaczenie dla wielu aplikacji w dzisiejszym środowisku opartym na danych. Istnieją różne sposoby na podkreślenie […]
Apache Kafka + Vector Database + LLM = GenAI w czasie rzeczywistym
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) umożliwia zaawansowane przypadki użycia sztucznej inteligencji i innowacje, ale także zmienia wygląd architektury korporacyjnej. Duże modele językowe (LLM), wektorowe bazy danych i generowanie rozszerzonego wyszukiwania (RAG) wymagają nowych wzorców integracji danych i najlepszych praktyk inżynierii danych. Strumieniowe przesyłanie danych za pomocą Apache Kafka i Apache Flink jest kluczem do pozyskiwania i […]