🔵 عنوان مقاله
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای دادههای امروزی، پردازش و مدیریت دادههای بهروز و بلادرنگ اهمیت بسیار زیادی دارد. سیستم Fresha با طراحی معماری استریمینگ زنده، دادههای CDC (تغییرپذیری دادهها در زمان واقعی) را از پایگاه داده PostgreSQL به کمک Debezium به Kafka منتقل میکند. این فرآیند اجازه میدهد تا دادهها به صورت پیوسته و بیوقفه در سیستمهای تحلیلی و کاربردی مورد استفاده قرار گیرند.
در ادامه، نحوه ادغام این دادههای زنده با سیستم StarRocks بررسی میشود. StarRocks سه روش اصلی برای وارد کردن دادهها دارد: بارگذاری معمولی (Routine Load)، کانکتور Kafka و کانکتور Flink. هر یک از این روشها مزایا و معایب خاص خود را دارند، از جمله پیچیدگی فرآیند تحول داده، نحوه تضمین تحویل دقیق و مطمئن دادهها، قابلیت تغییر ساختار schemas، نیازهای عملیاتی و مدیریتی، و همچنین توازنی بین کارایی، تازه بودن داده و سازگاری با دیگر سامانهها.
در نهایت، انتخاب بهترین روش بستگی به نیازهای خاص هر پروژه دارد؛ چه نیاز به کمتأخیر بودن و سرعت بالا، چه اهمیت به سادگی عملیات و سازگاری با ساختارهای دادهای متغیر. این مسیر نشان میدهد که چگونه با استفاده از ابزارهای مختلف، میتوان یک جریان داده بلادرنگ قدرتمند و قابل اعتماد ساخت که پاسخگوی نیازهای تحلیلی لحظهای باشد.
#داده_بلادرنگ #Flink #StarRocks #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/fresha-data-engineering/the-real-time-data-journey-connecting-flink-airflow-and-starrocks-part-2-43e94a6ef04b?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای دادههای امروزی، پردازش و مدیریت دادههای بهروز و بلادرنگ اهمیت بسیار زیادی دارد. سیستم Fresha با طراحی معماری استریمینگ زنده، دادههای CDC (تغییرپذیری دادهها در زمان واقعی) را از پایگاه داده PostgreSQL به کمک Debezium به Kafka منتقل میکند. این فرآیند اجازه میدهد تا دادهها به صورت پیوسته و بیوقفه در سیستمهای تحلیلی و کاربردی مورد استفاده قرار گیرند.
در ادامه، نحوه ادغام این دادههای زنده با سیستم StarRocks بررسی میشود. StarRocks سه روش اصلی برای وارد کردن دادهها دارد: بارگذاری معمولی (Routine Load)، کانکتور Kafka و کانکتور Flink. هر یک از این روشها مزایا و معایب خاص خود را دارند، از جمله پیچیدگی فرآیند تحول داده، نحوه تضمین تحویل دقیق و مطمئن دادهها، قابلیت تغییر ساختار schemas، نیازهای عملیاتی و مدیریتی، و همچنین توازنی بین کارایی، تازه بودن داده و سازگاری با دیگر سامانهها.
در نهایت، انتخاب بهترین روش بستگی به نیازهای خاص هر پروژه دارد؛ چه نیاز به کمتأخیر بودن و سرعت بالا، چه اهمیت به سادگی عملیات و سازگاری با ساختارهای دادهای متغیر. این مسیر نشان میدهد که چگونه با استفاده از ابزارهای مختلف، میتوان یک جریان داده بلادرنگ قدرتمند و قابل اعتماد ساخت که پاسخگوی نیازهای تحلیلی لحظهای باشد.
#داده_بلادرنگ #Flink #StarRocks #مدیریت_داده
🟣لینک مقاله:
https://medium.com/fresha-data-engineering/the-real-time-data-journey-connecting-flink-airflow-and-starrocks-part-2-43e94a6ef04b?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
The Real-Time Data Journey: Connecting Flink, Airflow, and StarRocks — Part 2
Three ways to stream Kafka into StarRocks: Routine Load, Kafka Connector, Flink. Configs, trade-offs and real production lessons learned.
🔵 عنوان مقاله
Securing the Model Context Protocol (MCP): Risks, Controls, and Governance (45 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
پروتکل امنیت مدل (MCP) به طور قابلتوجهی دامنه حملات سیستمهای هوشمند مصنوعی را افزایش میدهد، چرا که این پروتکل امکان تماس عاملهای هوشمند با ابزارها و منابع داده خارجی را فراهم میکند. این قابلیت، فرصتهایی برای حملههایی مانند تزریق محتوا، پاسخهای مخدوش ابزارهای آلوده، سرورهای MCP آسیبپذیر و اعطای امتیازات زیاد به عوامل مخرب ایجاد میکند. به همین دلیل، باید از خطراتی مانند سرقت دادهها، ارتقاء سطح دسترسی بین سیستمها و دستکاری مخفیانه نتایج مدلها جلوگیری کرد.
برای کنترل این ریسکها، نیازمند رعایت سیاستهای سختگیرانه در مرزهای امتیازات، اجرای صحیح ابزارها در محیطهای امن و جداشدنی (sandbox)، اعتبارسنجی دقیق ورودیها و خروجیها، پیگیری منشأ دادهها و اطلاعات، و استفاده از رجیستریهای خصوصی و تایید شده MCP هستیم. این اقدامات همچنین به مدیریت بهتر احتمالات خطا و جلوگیری از نفوذهای مخرب کمک میکنند و نقش کلیدی در نگهداری امنیت و اعتماد سیستمهای هوشمند دارند.
در کل، حفاظت از پروتکل MCP مستلزم رویکردی چندلایه است که هم شامل فناوریهای امنیتی پیشرفته و هم سیاستهای نظارتی قوی باشد. این راهکارها تضمین میکنند که سیستمهای هوشمند در مقابل خطرات متنوع محافظت شده و بهرهوری و امنیت آنها حفظ گردد.
#امنیت_مدل #هوش_مصنوعی #حفاظت_سیستم #مخاطر_امنیتی
🟣لینک مقاله:
https://arxiv.org/html/2511.20920v1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Securing the Model Context Protocol (MCP): Risks, Controls, and Governance (45 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
پروتکل امنیت مدل (MCP) به طور قابلتوجهی دامنه حملات سیستمهای هوشمند مصنوعی را افزایش میدهد، چرا که این پروتکل امکان تماس عاملهای هوشمند با ابزارها و منابع داده خارجی را فراهم میکند. این قابلیت، فرصتهایی برای حملههایی مانند تزریق محتوا، پاسخهای مخدوش ابزارهای آلوده، سرورهای MCP آسیبپذیر و اعطای امتیازات زیاد به عوامل مخرب ایجاد میکند. به همین دلیل، باید از خطراتی مانند سرقت دادهها، ارتقاء سطح دسترسی بین سیستمها و دستکاری مخفیانه نتایج مدلها جلوگیری کرد.
برای کنترل این ریسکها، نیازمند رعایت سیاستهای سختگیرانه در مرزهای امتیازات، اجرای صحیح ابزارها در محیطهای امن و جداشدنی (sandbox)، اعتبارسنجی دقیق ورودیها و خروجیها، پیگیری منشأ دادهها و اطلاعات، و استفاده از رجیستریهای خصوصی و تایید شده MCP هستیم. این اقدامات همچنین به مدیریت بهتر احتمالات خطا و جلوگیری از نفوذهای مخرب کمک میکنند و نقش کلیدی در نگهداری امنیت و اعتماد سیستمهای هوشمند دارند.
در کل، حفاظت از پروتکل MCP مستلزم رویکردی چندلایه است که هم شامل فناوریهای امنیتی پیشرفته و هم سیاستهای نظارتی قوی باشد. این راهکارها تضمین میکنند که سیستمهای هوشمند در مقابل خطرات متنوع محافظت شده و بهرهوری و امنیت آنها حفظ گردد.
#امنیت_مدل #هوش_مصنوعی #حفاظت_سیستم #مخاطر_امنیتی
🟣لینک مقاله:
https://arxiv.org/html/2511.20920v1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
updated its contributors page
🟢 خلاصه مقاله:
در صفحه همکاریکنندگان خود، بهروزرسانیهایی انجام داد. در این نسخه، چند همکاریکننده جدید اضافه شدهاند و چهار نفر از اعضا به عنوان «همکاریکننده بزرگ» ارتقاء یافتهاند. این تغییرات نشاندهنده رشد و توسعه تیم و افزایش سطح مشارکت در پروژه است، که میتواند نشاندهنده اعتماد بیشتری به تواناییهای اعضای تیم باشد و انگیزهای برای همکاریهای آینده فراهم کند.
صفحه همکاریکنندگان بهروزرسانی شده است و شامل حضور چند همکاریکننده جدید است. همچنین، چهار فرد از اعضا به رتبه «همکاریکننده بزرگ» ترفیع یافتهاند. این تغییرات نشانگر روند رو به رشد و افزایش سطح حرفهای تیم است و نشان میدهد که پروژه از حمایت و تلاش اعضای خود سود میبرد و این توسعه میتواند بر کیفیت و اثربخشی کار تاثیر مثبت بگذارد.
#همکاری #توسعه_تیمی #پروژه #رشد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176361/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
updated its contributors page
🟢 خلاصه مقاله:
در صفحه همکاریکنندگان خود، بهروزرسانیهایی انجام داد. در این نسخه، چند همکاریکننده جدید اضافه شدهاند و چهار نفر از اعضا به عنوان «همکاریکننده بزرگ» ارتقاء یافتهاند. این تغییرات نشاندهنده رشد و توسعه تیم و افزایش سطح مشارکت در پروژه است، که میتواند نشاندهنده اعتماد بیشتری به تواناییهای اعضای تیم باشد و انگیزهای برای همکاریهای آینده فراهم کند.
صفحه همکاریکنندگان بهروزرسانی شده است و شامل حضور چند همکاریکننده جدید است. همچنین، چهار فرد از اعضا به رتبه «همکاریکننده بزرگ» ترفیع یافتهاند. این تغییرات نشانگر روند رو به رشد و افزایش سطح حرفهای تیم است و نشان میدهد که پروژه از حمایت و تلاش اعضای خود سود میبرد و این توسعه میتواند بر کیفیت و اثربخشی کار تاثیر مثبت بگذارد.
#همکاری #توسعه_تیمی #پروژه #رشد
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176361/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
🔵 عنوان مقاله
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه وب، انتخاب پایگاه داده مناسب نقش حیاتی در موفقیت پروژه دارد. مقالهای که به مقایسه بين PostgreSQL و MongoDB از دید Laravel میپردازد، اطلاعات ارزشمندی را در این زمینه ارائه میدهد. نویسنده، فارحان حاشین چودهوری، در این مقاله بهطور مفصل تفاوتهای این دو بانک اطلاعاتی را بررسی کرده است تا توسعهدهندگان بتوانند بر اساس نیازهای خاص پروژه خود، بهترین گزینه را انتخاب کنند.
در بخش اول، مقاله به مزایا و ویژگیهای PostgreSQL اشاره میکند. این پایگاه داده رابطهای قدرتمند، بهخاطر پشتیبانی از تراکنشهای پیچیده و انعطاف بالا در مدیریت دادههای ساختاری، شهرت دارد. همچنین، قدرت در اجرای کوئریهای پیشرفته و امنیت بالا، آن را گزینهای محبوب برای برنامههای بزرگ و حساس میسازد. در ادامه، تمرکز بر نحوه ادغام PostgreSQL با فریمورک Laravel و مزایای آن در توسعه سریع و قابل اعتماد، مورد بررسی قرار میگیرد.
در مقابل، مقاله به ویژگیهای بینظیر MongoDB میپردازد. این پایگاه داده NoSQL، با ساختار غیررابطهای و انعطافپذیری بالا، برای پروژههایی با دادههای داینامیک و نیاز به مقیاسپذیری سریع بسیار مناسب است. MongoDB با پشتیبانی ساده و سریع از دادههای سندی، توسعه را تسهیل میکند و در پروژههایی که نیازمند سکویی برای دادههای متنوع و بدون ساختار مشخص هستند، کاربرد زیادی دارد. همچنین، چگونگی تلفیق این بانک اطلاعاتی با Laravel در پروژههای مدرن بررسی میشود.
در نهایت، مقاله نتیجهگیری میکند که انتخاب بین PostgreSQL و MongoDB بستگی به نوع پروژه، حجم دادهها، نیازهای تراکنشی و مقیاسپذیری دارد. اگر برنامه نیازمند ساختار داده منسجم و تراکنشهای پیچیده است، PostgreSQL گزینهای ایدهآل است. اما برای پروژههایی با دادههای سریعتغیر و نیاز به توسعه سریع و مقیاسپذیری بالا، MongoDB بهترین انتخاب محسوب میشود. فهم این تفاوتها به توسعهدهندگان کمک میکند تا تصمیم بهتری بگیرند و پروژههای پایدار، مقیاسپذیر و کارآمدی را به نتیجه برسانند.
#پایگاه_داده #Laravel #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177672/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای توسعه وب، انتخاب پایگاه داده مناسب نقش حیاتی در موفقیت پروژه دارد. مقالهای که به مقایسه بين PostgreSQL و MongoDB از دید Laravel میپردازد، اطلاعات ارزشمندی را در این زمینه ارائه میدهد. نویسنده، فارحان حاشین چودهوری، در این مقاله بهطور مفصل تفاوتهای این دو بانک اطلاعاتی را بررسی کرده است تا توسعهدهندگان بتوانند بر اساس نیازهای خاص پروژه خود، بهترین گزینه را انتخاب کنند.
در بخش اول، مقاله به مزایا و ویژگیهای PostgreSQL اشاره میکند. این پایگاه داده رابطهای قدرتمند، بهخاطر پشتیبانی از تراکنشهای پیچیده و انعطاف بالا در مدیریت دادههای ساختاری، شهرت دارد. همچنین، قدرت در اجرای کوئریهای پیشرفته و امنیت بالا، آن را گزینهای محبوب برای برنامههای بزرگ و حساس میسازد. در ادامه، تمرکز بر نحوه ادغام PostgreSQL با فریمورک Laravel و مزایای آن در توسعه سریع و قابل اعتماد، مورد بررسی قرار میگیرد.
در مقابل، مقاله به ویژگیهای بینظیر MongoDB میپردازد. این پایگاه داده NoSQL، با ساختار غیررابطهای و انعطافپذیری بالا، برای پروژههایی با دادههای داینامیک و نیاز به مقیاسپذیری سریع بسیار مناسب است. MongoDB با پشتیبانی ساده و سریع از دادههای سندی، توسعه را تسهیل میکند و در پروژههایی که نیازمند سکویی برای دادههای متنوع و بدون ساختار مشخص هستند، کاربرد زیادی دارد. همچنین، چگونگی تلفیق این بانک اطلاعاتی با Laravel در پروژههای مدرن بررسی میشود.
در نهایت، مقاله نتیجهگیری میکند که انتخاب بین PostgreSQL و MongoDB بستگی به نوع پروژه، حجم دادهها، نیازهای تراکنشی و مقیاسپذیری دارد. اگر برنامه نیازمند ساختار داده منسجم و تراکنشهای پیچیده است، PostgreSQL گزینهای ایدهآل است. اما برای پروژههایی با دادههای سریعتغیر و نیاز به توسعه سریع و مقیاسپذیری بالا، MongoDB بهترین انتخاب محسوب میشود. فهم این تفاوتها به توسعهدهندگان کمک میکند تا تصمیم بهتری بگیرند و پروژههای پایدار، مقیاسپذیر و کارآمدی را به نتیجه برسانند.
#پایگاه_داده #Laravel #PostgreSQL #MongoDB
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177672/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Laravel News
PostgreSQL vs. MongoDB for Laravel: Choosing the Right Database - Laravel News
In this deep dive, we compare PostgreSQL and MongoDB for Laravel developers, exploring how they differ in data modeling, queries, relationships, transactions, and scalability so you can decide when to use each or even combine both in your applications.
❤1
🔵 عنوان مقاله
downloads for quickly installing a few popular extensions
🟢 خلاصه مقاله:
برای نصب سریع چند افزونه محبوب، فایلهای دانلودی ارائه شده است. این روش به کاربران اجازه میدهد در کمترین زمان ممکن افزونههایی مانند PL/v8، http، pg_parquet و TimescaleDB را روی سیستم خود نصب و راهاندازی کنند. این فرآیند سریع و آسان است و نیاز به صرف زمان و تلاش زیادی ندارد، به خصوص برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده که به این ابزارها نیاز فوری دارند.
با استفاده از این فایلهای دانلود، میتوان به راحتی و بدون دردسر، افزونههای مورد نیاز را بر روی سیستم خود نصب کرد. این راهکار سریع و کارآمد، از طریق مجموعهای از فایلهای آماده، فرآیند نصب را سادهتر میکند و کاربران را از انجام مراحل پیچیده بینیاز میسازد.
#نصب_سریع #افزونه_پایگاه_داده #مدیریت_پایگاه_داده #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177990/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
downloads for quickly installing a few popular extensions
🟢 خلاصه مقاله:
برای نصب سریع چند افزونه محبوب، فایلهای دانلودی ارائه شده است. این روش به کاربران اجازه میدهد در کمترین زمان ممکن افزونههایی مانند PL/v8، http، pg_parquet و TimescaleDB را روی سیستم خود نصب و راهاندازی کنند. این فرآیند سریع و آسان است و نیاز به صرف زمان و تلاش زیادی ندارد، به خصوص برای توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده که به این ابزارها نیاز فوری دارند.
با استفاده از این فایلهای دانلود، میتوان به راحتی و بدون دردسر، افزونههای مورد نیاز را بر روی سیستم خود نصب کرد. این راهکار سریع و کارآمد، از طریق مجموعهای از فایلهای آماده، فرآیند نصب را سادهتر میکند و کاربران را از انجام مراحل پیچیده بینیاز میسازد.
#نصب_سریع #افزونه_پایگاه_داده #مدیریت_پایگاه_داده #توسعهدهندگان
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177990/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Postgres.app
Postgres.app Extensions
Postgres.app is a full featured PostgreSQL installation packaged as a standard Mac app.
🔵 عنوان مقاله
Data Quality Design Patterns (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، کنترل کیفیت دادهها در الگوریتمهای پردازش بزرگ بسیار حائز اهمیت است. به همین دلیل، طراحان از الگوهای متنوعی برای تضمین صحت و کیفیت دادهها بهره میبرند؛ این الگوها شامل Write–Audit–Publish (WAP)، Audit–Write–Audit–Publish (AWAP)، Transform–Audit–Publish (TAP) و الگوی جدول سیگنال هستند. هر یک از این رویکردها، با تمرکز بر تعادل میان یکپارچگی دادهها، هزینهها و زمان تأخیر، کاربردهای خاص خود را دارند.
الگوی WAP و AWAP با استفاده از مراحل واسط و انجام چندین بازرسی، دادههای ناسالم را قبل از ورود به بخش تولید فیلتر میکنند. در این روشها، دادهها ابتدا در مرحله واسط قرار میگیرند و سپس بررسیهای متعدد روی آنها انجام میشود تا اطمینان حاصل شود فقط دادههای سالم وارد تولید شوند. این فرآیندها موجب کاهش خطا و حفظ صحت دادهها میشود، اما در عین حال کمی زمان و هزینه بیشتری را میطلبد.
در مقابل، الگوی TAP به جای ذخیرهسازی و بررسیهای متعدد، تراکنشها را در حافظه انجام میدهد. این کار امکان تایید سریع دادهها را فراهم میآورد و هزینههای مربوط به حافظه و ورودی/خروجی را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. اما این سرعت بیشتر، ممکن است خطر کاهش سطح ایمنی و اطمینان از صحت دادهها را در پی داشته باشد. بنابراین، انتخاب الگوی مناسب بستگی به نیازهای خاص سیستم و معیارهای حساسیت دارد.
الگوی جدول سیگنال (Signal Table) بر اولویت سرعت تمرکز دارد و کاربران را قادر میسازد تا سریعتر نتیجه بگیرند، هرچند این کار ممکن است با کاهش سطح محافظت و اطمینان همراه باشد. این رویکرد به مخصوص مواردی که زمان اهمیت بیشتری نسبت به دقت دارد، توصیه میشود. در نتیجه، انتخاب هر یک از این الگوها باید بر اساس تعادل مورد نیاز میان سرعت، هزینه و امنیت باشد تا زد و نقیصههای هر رویکرد به بهترین شکل مدیریت شوند.
#کیفیت_داده #الگوهای_میدان_عمل #مدیریت_داده #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://pipeline2insights.substack.com/p/data-quality-design-patterns-wap-awap?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Quality Design Patterns (10 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، کنترل کیفیت دادهها در الگوریتمهای پردازش بزرگ بسیار حائز اهمیت است. به همین دلیل، طراحان از الگوهای متنوعی برای تضمین صحت و کیفیت دادهها بهره میبرند؛ این الگوها شامل Write–Audit–Publish (WAP)، Audit–Write–Audit–Publish (AWAP)، Transform–Audit–Publish (TAP) و الگوی جدول سیگنال هستند. هر یک از این رویکردها، با تمرکز بر تعادل میان یکپارچگی دادهها، هزینهها و زمان تأخیر، کاربردهای خاص خود را دارند.
الگوی WAP و AWAP با استفاده از مراحل واسط و انجام چندین بازرسی، دادههای ناسالم را قبل از ورود به بخش تولید فیلتر میکنند. در این روشها، دادهها ابتدا در مرحله واسط قرار میگیرند و سپس بررسیهای متعدد روی آنها انجام میشود تا اطمینان حاصل شود فقط دادههای سالم وارد تولید شوند. این فرآیندها موجب کاهش خطا و حفظ صحت دادهها میشود، اما در عین حال کمی زمان و هزینه بیشتری را میطلبد.
در مقابل، الگوی TAP به جای ذخیرهسازی و بررسیهای متعدد، تراکنشها را در حافظه انجام میدهد. این کار امکان تایید سریع دادهها را فراهم میآورد و هزینههای مربوط به حافظه و ورودی/خروجی را بهطور قابل توجهی کاهش میدهد. اما این سرعت بیشتر، ممکن است خطر کاهش سطح ایمنی و اطمینان از صحت دادهها را در پی داشته باشد. بنابراین، انتخاب الگوی مناسب بستگی به نیازهای خاص سیستم و معیارهای حساسیت دارد.
الگوی جدول سیگنال (Signal Table) بر اولویت سرعت تمرکز دارد و کاربران را قادر میسازد تا سریعتر نتیجه بگیرند، هرچند این کار ممکن است با کاهش سطح محافظت و اطمینان همراه باشد. این رویکرد به مخصوص مواردی که زمان اهمیت بیشتری نسبت به دقت دارد، توصیه میشود. در نتیجه، انتخاب هر یک از این الگوها باید بر اساس تعادل مورد نیاز میان سرعت، هزینه و امنیت باشد تا زد و نقیصههای هر رویکرد به بهترین شکل مدیریت شوند.
#کیفیت_داده #الگوهای_میدان_عمل #مدیریت_داده #پایپلاین
🟣لینک مقاله:
https://pipeline2insights.substack.com/p/data-quality-design-patterns-wap-awap?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
Data Quality Design Patterns
Overview of WAP, AWAP, TAP, and More with Implementation Examples
🔵 عنوان مقاله
pg_ai_query: An Extension for Querying in Natural Language
🟢 خلاصه مقاله:
افزونهٔ PG_AI_Query، ابزاری جذاب است که امکان پرسوجو کردن دادهها را با زبان طبیعی برای کاربران فراهم میکند. این افزونه از مدلهای هوش مصنوعی مشهور مانند OpenAI یا Anthropic استفاده میکند تا درخواستهای نوشتهشده به زبان طبیعی را به صورت خودکار و لحظهای به کد SQL تبدیل کند. به همین دلیل، فرآیند جستوجو و استخراج اطلاعات برای کاربر ساده و سریعتر میشود، بدون نیاز به مهارت در زبانهای برنامهنویسی یا نوشتن کدهای پیچیده.
در فایل README این پروژه نمونهها و مثالهای متعددی وجود دارد که نحوه کارکرد این افزونه و نحوه استفاده از آن را به خوبی نشان میدهد. با استفاده از این ابزار، کاربران میتوانند سوالات خود را به زبان ساده بیان کرده و نتیجه موردنظر خود را در کمترین زمان ممکن دریافت کنند، که این امر بهرهوری و سهولت کار با دادهها را به شدت افزایش میدهد.
این افزونه مخصوص کسانی است که به دنبال روشهای نوین و کارآمد برای مدیریت دادهها هستند و میخواهند فرآیند تجزیه و تحلیل دادهها را بدون نیاز به تخصص در SQL یا برنامهنویسی آسانتر انجام دهند. بهصورت کلی، PG_AI_Query ابزار قدرتمندی است که کار با دیتابیسهای بزرگ و پیچیده را به شکل بسیار ساده و کاربرپسند ممکن میسازد.
#هوش_مصنوعی #پرسوجو_طبیعی #دیتابیس #توسعه_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177675/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pg_ai_query: An Extension for Querying in Natural Language
🟢 خلاصه مقاله:
افزونهٔ PG_AI_Query، ابزاری جذاب است که امکان پرسوجو کردن دادهها را با زبان طبیعی برای کاربران فراهم میکند. این افزونه از مدلهای هوش مصنوعی مشهور مانند OpenAI یا Anthropic استفاده میکند تا درخواستهای نوشتهشده به زبان طبیعی را به صورت خودکار و لحظهای به کد SQL تبدیل کند. به همین دلیل، فرآیند جستوجو و استخراج اطلاعات برای کاربر ساده و سریعتر میشود، بدون نیاز به مهارت در زبانهای برنامهنویسی یا نوشتن کدهای پیچیده.
در فایل README این پروژه نمونهها و مثالهای متعددی وجود دارد که نحوه کارکرد این افزونه و نحوه استفاده از آن را به خوبی نشان میدهد. با استفاده از این ابزار، کاربران میتوانند سوالات خود را به زبان ساده بیان کرده و نتیجه موردنظر خود را در کمترین زمان ممکن دریافت کنند، که این امر بهرهوری و سهولت کار با دادهها را به شدت افزایش میدهد.
این افزونه مخصوص کسانی است که به دنبال روشهای نوین و کارآمد برای مدیریت دادهها هستند و میخواهند فرآیند تجزیه و تحلیل دادهها را بدون نیاز به تخصص در SQL یا برنامهنویسی آسانتر انجام دهند. بهصورت کلی، PG_AI_Query ابزار قدرتمندی است که کار با دیتابیسهای بزرگ و پیچیده را به شکل بسیار ساده و کاربرپسند ممکن میسازد.
#هوش_مصنوعی #پرسوجو_طبیعی #دیتابیس #توسعه_فناوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177675/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
benodiwal.github.io
Introduction - PostgreSQL AI Query Extension
Generate SQL queries from natural language using AI - Documentation for pg_ai_query extension
👍1
🔵 عنوان مقاله
create_pg_super_document
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه create_pg_super_document بهکارگیری مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای ساخت مستندات جامع درباره هر نماد در کدپ بنیسۀ پستگرس است. این پروژه میتواند برای توسعهدهندگان گسترشدهنده امکانات پستگرس یا آنهایی که در عمیقترین لایههای پیادهسازی این سیستم فعال هستند، بسیار مفید باشد. با اتکای به این ابزار، میتوان به راحتی و با دقت بالا، توضیحات کامل و مستندات فنی هر قسمت از کد را تولید کرد که مسیر توسعه و بررسی دقیقتر کد را تسهیل میکند.
استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در این پروژه، امکان درک عمیقتر ساختار و بخشهای مختلف کد را فراهم میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به سرعت با بخشهای مختلف سیستم آشنا شوند و بهرهوری خود را افزایش دهند. در نتیجه، create_pg_super_document یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و مستندسازی پروژههای پیچیده مرتبط با پستگرس است.
#پستگرس #مدیریت_کد #مستندسازی #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177312/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
create_pg_super_document
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه create_pg_super_document بهکارگیری مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای ساخت مستندات جامع درباره هر نماد در کدپ بنیسۀ پستگرس است. این پروژه میتواند برای توسعهدهندگان گسترشدهنده امکانات پستگرس یا آنهایی که در عمیقترین لایههای پیادهسازی این سیستم فعال هستند، بسیار مفید باشد. با اتکای به این ابزار، میتوان به راحتی و با دقت بالا، توضیحات کامل و مستندات فنی هر قسمت از کد را تولید کرد که مسیر توسعه و بررسی دقیقتر کد را تسهیل میکند.
استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی در این پروژه، امکان درک عمیقتر ساختار و بخشهای مختلف کد را فراهم میکند، و به برنامهنویسان کمک میکند تا به سرعت با بخشهای مختلف سیستم آشنا شوند و بهرهوری خود را افزایش دهند. در نتیجه، create_pg_super_document یک ابزار قدرتمند برای تحلیل و مستندسازی پروژههای پیچیده مرتبط با پستگرس است.
#پستگرس #مدیریت_کد #مستندسازی #هوش_مصنوعی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177312/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ryogrid.github.io
PostgreSQL Symbol Document
LLM Auto-generated documentations
Forwarded from VIP
🚀 به دنیای توسعه و تکنولوژی خوش اومدی!
اگر به موضوعات زیر علاقهمندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصتهای شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانالهای تخصصی ساختیم تا همیشه بهروز، حرفهای و الهامبخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکهسازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنلهامونو یهجا ببین و جوین شو:
👉 https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
اگر به موضوعات زیر علاقهمندی:
🔹 Golang
🔹 Linux & DevOps
🔹 Software Engineering
🔹 AI & Machine Learning
🔹 فرصتهای شغلی ریموت (خارجی و داخلی)
ما برات یه مجموعه کانالهای تخصصی ساختیم تا همیشه بهروز، حرفهای و الهامبخش بمونی!
📚 یادگیری، فرصت، شبکهسازی و پیشرفت، همش اینجاست...
📌 از این لینک همه چنلهامونو یهجا ببین و جوین شو:
👉 https://news.1rj.ru/str/addlist/AJ7rh2IzIh02NTI0
🔵 عنوان مقاله
AWS has introduced new database savings plans
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون وب سرویس (AWS) برنامههای جدید صرفهجویی در هزینههای پایگاه داده معرفی کرده است. این برنامهها شامل طرحهای خاص برای سرویسهای مختلفی مانند RDS و Aurora میشوند و هدفشان کمک به کاربرانی است که میتوانند هزینههای ساعتی ثابت را به مدت یک سال تعهد کنند. با استفاده از این طرحها، کاربران قادر خواهند بود صرفهجویی قابل توجهی در هزینههای خود داشته باشند، به خصوص اگر برنامهریزی مستمر و بلندمدتی دارند.
این برنامههای صرفهجویی، امکاناتی را فراهم میکنند تا کاربران بتوانند در هزینههای نگهداری و بهرهبرداری از پایگاههای داده صرفهجویی کنند. این راهکار مناسب شرکتهایی است که نیاز مداوم و بلندمدت به سرویسهای دیتابیس دارند و قصد دارند هزینههای کلی خود را کنترل و کاهش دهند. در نتیجه، این طرحها فرصت خوبی برای بهبود اقتصادی و بهرهوری در مدیریت زیرساختهای فناوری اطلاعات است.
#صرفهجویی #AWS #پایگاه_داده #کاهش_هزینه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177991/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
AWS has introduced new database savings plans
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون وب سرویس (AWS) برنامههای جدید صرفهجویی در هزینههای پایگاه داده معرفی کرده است. این برنامهها شامل طرحهای خاص برای سرویسهای مختلفی مانند RDS و Aurora میشوند و هدفشان کمک به کاربرانی است که میتوانند هزینههای ساعتی ثابت را به مدت یک سال تعهد کنند. با استفاده از این طرحها، کاربران قادر خواهند بود صرفهجویی قابل توجهی در هزینههای خود داشته باشند، به خصوص اگر برنامهریزی مستمر و بلندمدتی دارند.
این برنامههای صرفهجویی، امکاناتی را فراهم میکنند تا کاربران بتوانند در هزینههای نگهداری و بهرهبرداری از پایگاههای داده صرفهجویی کنند. این راهکار مناسب شرکتهایی است که نیاز مداوم و بلندمدت به سرویسهای دیتابیس دارند و قصد دارند هزینههای کلی خود را کنترل و کاهش دهند. در نتیجه، این طرحها فرصت خوبی برای بهبود اقتصادی و بهرهوری در مدیریت زیرساختهای فناوری اطلاعات است.
#صرفهجویی #AWS #پایگاه_داده #کاهش_هزینه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177991/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Amazon
Introducing Database Savings Plans for AWS Databases | Amazon Web Services
New pricing model helps maintain cost efficiency while providing flexibility with database services and deployment options.
🔵 عنوان مقاله
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، شناسههای یکتا نقش مهمی در تمایز و مدیریت رکوردها دارند. یکی از رایجترین انواع این شناسهها، UUID است که بر اساس استانداردهای خاص تولید میشود و قابلیت تولید میلیونها شناسه یکتا را دارد. در این مقاله، به مقایسه بین نسخههای مختلف UUID، به ویژه UUIDv4 و UUIDv7، در پایگاه دادههای PostgreSQL 18 میپردازیم.
UUIDv4 بر پایه تصادفی بودن ساخته میشود و یکی از پرکاربردترین گزینهها در بسیاری از سیستمها است. این نسخه با استفاده از اعداد تصادفی، شناسههای یکتایی تولید میکند که در بسیاری موارد کافی و مطمئن هستند. اما سوال اصلی این است که آیا UUIDv4 بهترین گزینه برای هر شرایطی است یا نسخههای جدیدتری مانند UUIDv7 میتواند مزایای بیشتری ارائه دهد؟ این موضوع را در ادامه بررسی میکنیم.
در مقابل، UUIDv7 در حال حاضر در حال توسعه است و با هدف بهبود کارایی و قابلیتهای بیشتری نسبت به نسخههای قبلی ارائه شده است. این نسخه قرار است زمان تولید را درون شناسه قرار دهد، که میتواند در مرتبسازی و جستوجوهای مبتنی بر زمان بسیار مفید باشد. استفاده از UUIDv7 در پایگاه دادههای مدرن مانند PostgreSQL 18، امکان مدیریت بهتر رکوردها و بهرهگیری از قابلیتهای زمانبندی را فراهم میکند. این مقایسه به کاربران کمک میکند تا مناسبترین نوع شناسه را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنند و از مزایای هر نسخه به بهترین شکل بهرهبرداری نمایند.
#UUID #PostgreSQL #پایگاه_داده #مدیریت_دیتا
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178325/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
A Deeper Look at UUIDv4 vs UUIDv7 in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، شناسههای یکتا نقش مهمی در تمایز و مدیریت رکوردها دارند. یکی از رایجترین انواع این شناسهها، UUID است که بر اساس استانداردهای خاص تولید میشود و قابلیت تولید میلیونها شناسه یکتا را دارد. در این مقاله، به مقایسه بین نسخههای مختلف UUID، به ویژه UUIDv4 و UUIDv7، در پایگاه دادههای PostgreSQL 18 میپردازیم.
UUIDv4 بر پایه تصادفی بودن ساخته میشود و یکی از پرکاربردترین گزینهها در بسیاری از سیستمها است. این نسخه با استفاده از اعداد تصادفی، شناسههای یکتایی تولید میکند که در بسیاری موارد کافی و مطمئن هستند. اما سوال اصلی این است که آیا UUIDv4 بهترین گزینه برای هر شرایطی است یا نسخههای جدیدتری مانند UUIDv7 میتواند مزایای بیشتری ارائه دهد؟ این موضوع را در ادامه بررسی میکنیم.
در مقابل، UUIDv7 در حال حاضر در حال توسعه است و با هدف بهبود کارایی و قابلیتهای بیشتری نسبت به نسخههای قبلی ارائه شده است. این نسخه قرار است زمان تولید را درون شناسه قرار دهد، که میتواند در مرتبسازی و جستوجوهای مبتنی بر زمان بسیار مفید باشد. استفاده از UUIDv7 در پایگاه دادههای مدرن مانند PostgreSQL 18، امکان مدیریت بهتر رکوردها و بهرهگیری از قابلیتهای زمانبندی را فراهم میکند. این مقایسه به کاربران کمک میکند تا مناسبترین نوع شناسه را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنند و از مزایای هر نسخه به بهترین شکل بهرهبرداری نمایند.
#UUID #PostgreSQL #پایگاه_داده #مدیریت_دیتا
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178325/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
credativ®
A deeper look at old UUIDv4 vs new UUIDv7 in PostgreSQL 18
Learn how UUIDv7 in PostgreSQL reduces conflicts in data management and why it increases efficiency.
❤1
Forwarded from Gopher Academy
🚀 کد تمیز از AI بدون هزینه اضافه!
♥️این پرامت برای کاهش هزینه مصرف توکن و دریافت کد خالص و کاربردی طراحی شده است.
💸دیگه وقتی از Claude یا ChatGPT یا هر هوش مصنوعی دیگری برات کد تولید میکنه
به صورت پیش فرض به ازای هر تغییری در کد با README، فایل تست، و هزار تا فایل دیگه که باعث افزایش هزینه مصرفی توکن میشه دست و پنجه نرم کنی
⚡️ با این پرامپت دقیقاً چی میگیری؟
✅ فقط کد اصلی و کاربردی
✅ بدون فایلهای اضافی
✅ صرفهجویی در مصرف توکن
❌ چی نمیگیری؟
•فایل های README و documentation
• تستها و mock data
• فایلهای Docker و CI/CD
• کامنتهای طولانی
• کدهای boilerplate غیرضروری
🎯 برای چی مناسبه؟
• کدنویسی سریع و کارآمد
• کاهش هزینه API
• پروژههای شخصی و استارتاپی
⭐️ مناسب برای:
تمام مدلهای AI
👇👇 github 👇👇
https://github.com/mrbardia72/minimal-code-ai
#AI #Coding #Prompt #Developer
♥️این پرامت برای کاهش هزینه مصرف توکن و دریافت کد خالص و کاربردی طراحی شده است.
💸دیگه وقتی از Claude یا ChatGPT یا هر هوش مصنوعی دیگری برات کد تولید میکنه
به صورت پیش فرض به ازای هر تغییری در کد با README، فایل تست، و هزار تا فایل دیگه که باعث افزایش هزینه مصرفی توکن میشه دست و پنجه نرم کنی
⚡️ با این پرامپت دقیقاً چی میگیری؟
✅ فقط کد اصلی و کاربردی
✅ بدون فایلهای اضافی
✅ صرفهجویی در مصرف توکن
❌ چی نمیگیری؟
•فایل های README و documentation
• تستها و mock data
• فایلهای Docker و CI/CD
• کامنتهای طولانی
• کدهای boilerplate غیرضروری
🎯 برای چی مناسبه؟
• کدنویسی سریع و کارآمد
• کاهش هزینه API
• پروژههای شخصی و استارتاپی
⭐️ مناسب برای:
تمام مدلهای AI
👇👇 github 👇👇
https://github.com/mrbardia72/minimal-code-ai
#AI #Coding #Prompt #Developer
🔵 عنوان مقاله
Amazon RDS for PostgreSQL now supports Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون RDS برای PostgreSQL هماکنون از نسخه جدید پستگرس، یعنی نسخه ۱۸، پشتیبانی میکند. در این بروزرسانی، نسخه ۱۸.۱ به طور خاص مورد تایید قرار گرفته است. علاوه بر نسخه اصلی، امکاناتی مانند pgcollection نیز در این نسخه گنجانده شده است، و نسخههای بهروز دیگر از افزونههای محبوب نیز در دسترس هستند.
این توسعه باعث میشود کاربران بتوانند از امکانات پیشرفتهتر و بهبودهای عملکردی این نسخه بهرهمند شوند و امنیت و کارایی پایگاههای داده خود را ارتقا دهند. با ارائه نسخه جدید، آمازون RDS تلاش میکند تا نیازهای کاربران در زمینه پردازش دادههای بزرگ و سیستمهای مقیاسپذیر را بهتر برآورده کند.
#پستگرس #آمازونRDS #پایگاهداده #نسخه۱۸
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177308/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Amazon RDS for PostgreSQL now supports Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
آمازون RDS برای PostgreSQL هماکنون از نسخه جدید پستگرس، یعنی نسخه ۱۸، پشتیبانی میکند. در این بروزرسانی، نسخه ۱۸.۱ به طور خاص مورد تایید قرار گرفته است. علاوه بر نسخه اصلی، امکاناتی مانند pgcollection نیز در این نسخه گنجانده شده است، و نسخههای بهروز دیگر از افزونههای محبوب نیز در دسترس هستند.
این توسعه باعث میشود کاربران بتوانند از امکانات پیشرفتهتر و بهبودهای عملکردی این نسخه بهرهمند شوند و امنیت و کارایی پایگاههای داده خود را ارتقا دهند. با ارائه نسخه جدید، آمازون RDS تلاش میکند تا نیازهای کاربران در زمینه پردازش دادههای بزرگ و سیستمهای مقیاسپذیر را بهتر برآورده کند.
#پستگرس #آمازونRDS #پایگاهداده #نسخه۱۸
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177308/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Amazon
Amazon RDS for PostgreSQL now supports major version 18 - AWS
Discover more about what's new at AWS with Amazon RDS for PostgreSQL now supports major version 18
🔵 عنوان مقاله
Scan Types in EXPLAIN Plans Explained
🟢 خلاصه مقاله:
انواع اسکن در طرحهای EXPLAIN چگونه است؟
استفاده از دستور EXPLAIN برای درک چگونگی اجرای یک کوئری، کمک بزرگی در عیبیابی مشکلات عملکرد یا بهینهسازی کوئریهای SQL است. این ابزار به شما نشان میدهد که سیستم چگونه دادهها را جستوجو میکند و منابع را مصرف میکند. اما اصطلاحاتی مانند “Seq Scan” و “Index Scan” چه معنی دارند و چه تفاوتی با هم دارند؟
در این مقاله، الیزابت انواع اصلی اسکنها را توضیح میدهد. او با ارائه نمودارها، هر نوع اسکن را به وضوح شرح میکند و نکات مهم هر یک را برجسته میسازد. قطعا پس از مطالعه این مطالب، به درک عمیقتری از نحوه کار پایگاههای داده و بهبود عملکرد کوئریهای خود خواهید رسید.
#پایگاه_داده #SQL #بهینه_سازی #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178311/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Scan Types in EXPLAIN Plans Explained
🟢 خلاصه مقاله:
انواع اسکن در طرحهای EXPLAIN چگونه است؟
استفاده از دستور EXPLAIN برای درک چگونگی اجرای یک کوئری، کمک بزرگی در عیبیابی مشکلات عملکرد یا بهینهسازی کوئریهای SQL است. این ابزار به شما نشان میدهد که سیستم چگونه دادهها را جستوجو میکند و منابع را مصرف میکند. اما اصطلاحاتی مانند “Seq Scan” و “Index Scan” چه معنی دارند و چه تفاوتی با هم دارند؟
در این مقاله، الیزابت انواع اصلی اسکنها را توضیح میدهد. او با ارائه نمودارها، هر نوع اسکن را به وضوح شرح میکند و نکات مهم هر یک را برجسته میسازد. قطعا پس از مطالعه این مطالب، به درک عمیقتری از نحوه کار پایگاههای داده و بهبود عملکرد کوئریهای خود خواهید رسید.
#پایگاه_داده #SQL #بهینه_سازی #توسعه
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178311/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Crunchy Data
Postgres Scan Types in EXPLAIN Plans | Crunchy Data Blog
What is a sequential scan vs index scan vs parallel scan .... and what is a bitmap heap scan? Postgres scan types explained and diagrammed.
🔵 عنوان مقاله
Large Scale Distributed LLM Inference with Kubernetes (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله کوتاه، به بررسی روشهای اجرای استنتاج مدلهای زبانی بزرگ و توزیع شده روی زیرساختهای کلیکتیس میپردازیم. یکی از چالشهای اصلی در حوزه هوش مصنوعی، بهرهبرداری مؤثر از منابع سختافزاری است. با استفاده از سیستمهایی مانند Kubernetes، میتوان عملیات استنتاج حجم زیادی از دادهها را به صورت مقیاسپذیر و کارآمد انجام داد.
در ادامه، به اهمیت استراتژیهای دستهبندی و بستهبندی دلخواه برای بهبود کارایی اشاره میشود. نتایج آزمایشها نشان میدهند که با طراحی استراتژیهای مناسب در بخشبندی درخواستها، میتوان از زیر استفاده نرسانی به واحدهای GPU جلوگیری کرد. این کار به ویژه در سرویسهای مبتنی بر مدهای چندرسانهای (multimodal) اهمیت دارد، جایی که حجم درخواستها و نوع آنها متنوع است.
در پایان، یافتهها نشان میدهند که بهرهگیری از راهکارهای تخصصی در مدیریت درخواستها، میتواند موجب کاهش هدررفت منابع و افزایش بهرهوری سیستمهای توزیع شده شود. این رویکردها، کلید ارتقاء کارایی در پیادهسازی هوش مصنوعی در سطح صنعتی هستند.
#هوش_مصنوعی #Kubernetes #مدلهای_زبانی #پایدار
🟣لینک مقاله:
https://blog.gopenai.com/large-scale-distributed-llm-inference-with-kubernetes-70f8bf013ad1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Large Scale Distributed LLM Inference with Kubernetes (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
در این مقاله کوتاه، به بررسی روشهای اجرای استنتاج مدلهای زبانی بزرگ و توزیع شده روی زیرساختهای کلیکتیس میپردازیم. یکی از چالشهای اصلی در حوزه هوش مصنوعی، بهرهبرداری مؤثر از منابع سختافزاری است. با استفاده از سیستمهایی مانند Kubernetes، میتوان عملیات استنتاج حجم زیادی از دادهها را به صورت مقیاسپذیر و کارآمد انجام داد.
در ادامه، به اهمیت استراتژیهای دستهبندی و بستهبندی دلخواه برای بهبود کارایی اشاره میشود. نتایج آزمایشها نشان میدهند که با طراحی استراتژیهای مناسب در بخشبندی درخواستها، میتوان از زیر استفاده نرسانی به واحدهای GPU جلوگیری کرد. این کار به ویژه در سرویسهای مبتنی بر مدهای چندرسانهای (multimodal) اهمیت دارد، جایی که حجم درخواستها و نوع آنها متنوع است.
در پایان، یافتهها نشان میدهند که بهرهگیری از راهکارهای تخصصی در مدیریت درخواستها، میتواند موجب کاهش هدررفت منابع و افزایش بهرهوری سیستمهای توزیع شده شود. این رویکردها، کلید ارتقاء کارایی در پیادهسازی هوش مصنوعی در سطح صنعتی هستند.
#هوش_مصنوعی #Kubernetes #مدلهای_زبانی #پایدار
🟣لینک مقاله:
https://blog.gopenai.com/large-scale-distributed-llm-inference-with-kubernetes-70f8bf013ad1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
Large Scale Distributed LLM Inference with Kubernetes
Concepts
🔵 عنوان مقاله
Dbdock: A New Postgres Backup and Restore Solution
🟢 خلاصه مقاله:
Dbdock بهعنوان یک راهکار نوین برای پشتیبانگیری و بازیابی دیتابیسهای PostgreSQL معرفی شده است. این ابزار جدید به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده امکان میدهد فرآیندهای پشتیبانگیری را سادهتر و کارآمدتر انجام دهند و تجربهای مطمئن در بازیابی دادهها داشته باشند.
در دنیای امروز که سرعت و امنیت دادهها اهمیت زیادی دارند، ابزارهای کارآمد برای مدیریت دیتابیسها ضروری است. دbdock با ارائه امکانات پیشرفته، روند پشتیبانگیری و بازگردانی اطلاعات PostgreSQL را هر چه سریعتر و بدون مشکل ممکن میسازد، بهطوری که کاربران میتوانند به راحتی نسخههای پشتیبان تهیه کرده و در صورت نیاز سریعاً اطلاعات را بازیابی کنند.
در کل، دbdock با ترکیب سادگی در استفاده و قابلیتهای قدرتمند، گزینهای مناسب برای کسانی است که به دنبال راهکارهای موثر در مدیریت دادههای PostgreSQL هستند و میخواهند عملیات پشتیبانگیری و بازیابی را به بهترین شکل انجام دهند.
#پشتیبان #PostgreSQL #مدیریت_داده #ابزارهای_سرویس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177686/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Dbdock: A New Postgres Backup and Restore Solution
🟢 خلاصه مقاله:
Dbdock بهعنوان یک راهکار نوین برای پشتیبانگیری و بازیابی دیتابیسهای PostgreSQL معرفی شده است. این ابزار جدید به توسعهدهندگان و مدیران پایگاه داده امکان میدهد فرآیندهای پشتیبانگیری را سادهتر و کارآمدتر انجام دهند و تجربهای مطمئن در بازیابی دادهها داشته باشند.
در دنیای امروز که سرعت و امنیت دادهها اهمیت زیادی دارند، ابزارهای کارآمد برای مدیریت دیتابیسها ضروری است. دbdock با ارائه امکانات پیشرفته، روند پشتیبانگیری و بازگردانی اطلاعات PostgreSQL را هر چه سریعتر و بدون مشکل ممکن میسازد، بهطوری که کاربران میتوانند به راحتی نسخههای پشتیبان تهیه کرده و در صورت نیاز سریعاً اطلاعات را بازیابی کنند.
در کل، دbdock با ترکیب سادگی در استفاده و قابلیتهای قدرتمند، گزینهای مناسب برای کسانی است که به دنبال راهکارهای موثر در مدیریت دادههای PostgreSQL هستند و میخواهند عملیات پشتیبانگیری و بازیابی را به بهترین شکل انجام دهند.
#پشتیبان #PostgreSQL #مدیریت_داده #ابزارهای_سرویس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/177686/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Dbdock v 1.1.1
Index - Dbdock v 1.1.1
🔵 عنوان مقاله
VectorChord 1.0: Fast Vector Search on Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه VectorChord 1.0، یک افزونه قدرتمند برای جستجوی سریع برداری در پایگاههای داده پستگرس، در مدت کوتاهی توسعه یافته و حالا به نسخه 1.0 رسیده است. این ابزار ابتدا تنها یک سال قبل معرفی شد و به سرعت توانست جایگاه خود را در زمینه جستجو و اندیسگذاری برداری در پایگاههای داده تثبیت کند. هدف اصلی آن ارائه راهکاری کارآمد و بهینه برای پردازش و جستجوی برداریهای بزرگ و پیچیده است، به طوری که کاربران بتوانند در کمترین زمان ممکن نتایج مرتبط را بیابند.
این افزونه با تمرکز بر عملکرد بالا، قابلیتهای منحصر به فردی برای مدیریت دادههای برداری فراهم میکند تا نیازهای مرتبط با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل دادههای بزرگ برآورده شود. راهکارهای فنی و معماری آن طراحی شده است تا بتواند به آسانی در سیستمهای موجود ادغام شده و عملیات جستجوی برداری را به شکل قابل اعتماد و سریع انجام دهد. نسخه 1.0 نشانگر بلوغ این پروژه و آمادگی آن برای کاربردهای تجاری و تحقیقاتی گسترده است.
#جستجو_برداری #پایگاه_داده #هوش_مصنوعی #پستگرس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178332/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
VectorChord 1.0: Fast Vector Search on Postgres
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه VectorChord 1.0، یک افزونه قدرتمند برای جستجوی سریع برداری در پایگاههای داده پستگرس، در مدت کوتاهی توسعه یافته و حالا به نسخه 1.0 رسیده است. این ابزار ابتدا تنها یک سال قبل معرفی شد و به سرعت توانست جایگاه خود را در زمینه جستجو و اندیسگذاری برداری در پایگاههای داده تثبیت کند. هدف اصلی آن ارائه راهکاری کارآمد و بهینه برای پردازش و جستجوی برداریهای بزرگ و پیچیده است، به طوری که کاربران بتوانند در کمترین زمان ممکن نتایج مرتبط را بیابند.
این افزونه با تمرکز بر عملکرد بالا، قابلیتهای منحصر به فردی برای مدیریت دادههای برداری فراهم میکند تا نیازهای مرتبط با هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و تحلیل دادههای بزرگ برآورده شود. راهکارهای فنی و معماری آن طراحی شده است تا بتواند به آسانی در سیستمهای موجود ادغام شده و عملیات جستجوی برداری را به شکل قابل اعتماد و سریع انجام دهد. نسخه 1.0 نشانگر بلوغ این پروژه و آمادگی آن برای کاربردهای تجاری و تحقیقاتی گسترده است.
#جستجو_برداری #پایگاه_داده #هوش_مصنوعی #پستگرس
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178332/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
VectorChord blog
VectorChord 1.0: Developer-First Vector Search on Postgres, 100x Faster Indexing than pgvector
Two years ago, when we published the very first pgvecto.rs blog post, we made a bet: Postgres is the best place to do vector search. Since then we’ve been iterating on that bet — from VBASE with filtered vector search, to longer vector support, to th...
🔵 عنوان مقاله
new developer tier from Aiven.
🟢 خلاصه مقاله:
در جدیدترین مقاله منتشر شده در خبرنامه هفتگی Golang، به معرفی سطح جدید توسعهدهندگان توسط شرکت Aiven پرداخته شده است. این شرکت با هدف ارتقاء مهارتهای برنامهنویسان و فراهم کردن فرصتهای بهتر برای توسعهدهندگان حوزه فناوری، یک سطح جدید از توسعهدهندگان حرفهای معرفی کرده است که به عنوان «توسعهدهندگان سطح جدید» شناخته میشوند.
در این مقاله، جزئیات و اهداف این طرح جدید مورد بررسی قرار گرفته است. شرکت Aiven با ایجاد این سطح، قصد دارد نیروهای کارآمد و با مهارت بالا را شناسایی و حمایت کند، به نحوی که بتوانند پروژههای پیچیدهتر و چالشبرانگیزتر در اکوسیستمهای مختلف را مدیریت کنند. این طرح به توسعهدهندگان فرصت میدهد تا مهارتهای خود را تقویت کرده و در مسیر پیشرفت حرفهای سریعتر حرکت کنند، در عین حال شرکت نیز از توانمندیهای این گروه جدید بهرهمند شود.
در نهایت، این ابتکار نشان میدهد که صنعت فناوری به سرعت در حال نوآوری و تغییر است و شرکتها باید دائم به دنبال راههای جدید برای ارتقاء سطح مهارت و کیفیت نیروی کار خود باشند. معرفی این سطح جدید از توسعهدهندگان، گامی مهم در جهت توسعه اکوسیستم فناوری و تسهیل نوآوریهای آینده محسوب میشود.
#توسعه_دهندگان #فناوری #آینده_شغلی #نوآوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178344/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
new developer tier from Aiven.
🟢 خلاصه مقاله:
در جدیدترین مقاله منتشر شده در خبرنامه هفتگی Golang، به معرفی سطح جدید توسعهدهندگان توسط شرکت Aiven پرداخته شده است. این شرکت با هدف ارتقاء مهارتهای برنامهنویسان و فراهم کردن فرصتهای بهتر برای توسعهدهندگان حوزه فناوری، یک سطح جدید از توسعهدهندگان حرفهای معرفی کرده است که به عنوان «توسعهدهندگان سطح جدید» شناخته میشوند.
در این مقاله، جزئیات و اهداف این طرح جدید مورد بررسی قرار گرفته است. شرکت Aiven با ایجاد این سطح، قصد دارد نیروهای کارآمد و با مهارت بالا را شناسایی و حمایت کند، به نحوی که بتوانند پروژههای پیچیدهتر و چالشبرانگیزتر در اکوسیستمهای مختلف را مدیریت کنند. این طرح به توسعهدهندگان فرصت میدهد تا مهارتهای خود را تقویت کرده و در مسیر پیشرفت حرفهای سریعتر حرکت کنند، در عین حال شرکت نیز از توانمندیهای این گروه جدید بهرهمند شود.
در نهایت، این ابتکار نشان میدهد که صنعت فناوری به سرعت در حال نوآوری و تغییر است و شرکتها باید دائم به دنبال راههای جدید برای ارتقاء سطح مهارت و کیفیت نیروی کار خود باشند. معرفی این سطح جدید از توسعهدهندگان، گامی مهم در جهت توسعه اکوسیستم فناوری و تسهیل نوآوریهای آینده محسوب میشود.
#توسعه_دهندگان #فناوری #آینده_شغلی #نوآوری
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178344/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Aiven
Developer Tier: PostgreSQL & MySQL for $5/Mo | Aiven
$5/month: 99.99% availability, no surprises, no hidden fees. Enterprise-grade PostgreSQL and MySQL with daily backups and support.
🔵 عنوان مقاله
Introducing pg_clickhouse: A Postgres Extension for Querying ClickHouse
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه جدیدی با نام pg_clickhouse معرفی شده است که یک افزونه برای پایگاه دادهی پستگرس (Postgres) است و امکان اجرای مستقیم و شفاف استعلامهای تحلیلی روی سیستم ClickHouse را فراهم میکند.
ClickHouse یکی از سیستمهای محبوب متنباز برای تحلیل دادههای بزرگ و OLAP است که به خاطر سرعت بالا و کاراییاش در پردازش حجم عظیمی از اطلاعات شناخته شده است. این افزونه به توسعهدهندگان و کارشناسان دادهها اجازه میدهد تا بدون نیاز به مهاجرت یا استفاده از ابزارهای جداگانه، استعلامهای تحلیلی خود را مستقیماً از محیط پستگرس اجرا کنند و نتیجههای سریعتری بگیرند.
با این ابزار، فرآیند تحلیل دادهها بسیار سادهتر، سریعتر و کارآمدتر میشود، چون میتوان از قدرت هر دو سیستم بهرهمند شد و عملیات دادهای پیچیده را به راحتی مدیریت کرد. این توسعه، یک راه حل مؤثر برای کسانی است که نیاز به تحلیل سریع و همزمان در پروژههای بزرگ داده دارند و میخواهند انعطافپذیری و کارایی سیستمهایشان را افزایش دهند.
#تحلیل_داده #Postgres #ClickHouse #پایگاه_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178335/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Introducing pg_clickhouse: A Postgres Extension for Querying ClickHouse
🟢 خلاصه مقاله:
پروژه جدیدی با نام pg_clickhouse معرفی شده است که یک افزونه برای پایگاه دادهی پستگرس (Postgres) است و امکان اجرای مستقیم و شفاف استعلامهای تحلیلی روی سیستم ClickHouse را فراهم میکند.
ClickHouse یکی از سیستمهای محبوب متنباز برای تحلیل دادههای بزرگ و OLAP است که به خاطر سرعت بالا و کاراییاش در پردازش حجم عظیمی از اطلاعات شناخته شده است. این افزونه به توسعهدهندگان و کارشناسان دادهها اجازه میدهد تا بدون نیاز به مهاجرت یا استفاده از ابزارهای جداگانه، استعلامهای تحلیلی خود را مستقیماً از محیط پستگرس اجرا کنند و نتیجههای سریعتری بگیرند.
با این ابزار، فرآیند تحلیل دادهها بسیار سادهتر، سریعتر و کارآمدتر میشود، چون میتوان از قدرت هر دو سیستم بهرهمند شد و عملیات دادهای پیچیده را به راحتی مدیریت کرد. این توسعه، یک راه حل مؤثر برای کسانی است که نیاز به تحلیل سریع و همزمان در پروژههای بزرگ داده دارند و میخواهند انعطافپذیری و کارایی سیستمهایشان را افزایش دهند.
#تحلیل_داده #Postgres #ClickHouse #پایگاه_داده
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178335/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ClickHouse
Introducing pg_clickhouse: A Postgres extension for querying ClickHouse
Today, we’re pleased to release pg_clickhouse, an Apache 2-licensed PostgreSQL extension to transparently execute analytics queries on ClickHouse directly from PostgreSQL.
🔵 عنوان مقاله
temBoard 10.0: A Postgres Remote Control/Dashboard
🟢 خلاصه مقاله:
نسخه 10.0 از temBoard یک سیستم کنترل و داشبورد تحت وب برای مدیریت پایگاه دادههای PostgreSQL است که با زبان پایتون توسعه یافته است. این ابزار قدرتمند برپایه یک داشبورد گرافیکی و قابل تنظیم طراحی شده است تا مدیران و توسعهدهندگان بتوانند به راحتی روند عملکرد پایگاههای داده خود را نظارت و مدیریت کنند.
برای استفاده از این سیستم، تنها کافی است یک عامل (agent) بر روی سرورهای موردنظر نصب کنید. این عامل، ارتباط میان سرورها و داشبورد مرکزی را برقرار میکند و اطلاعات حیاتی مربوط به حالت و عملکرد سرورها را جمعآوری مینماید. سپس، با اجرای برنامه وب temBoard در هر مکانی که بخواهید، به راحتی میتوانید وضعیت سرورها را تحت نظارت داشته باشید و هرگونه خطا یا مشکل را به سرعت شناسایی کنید.
این سیستم بهخصوص برای مدیران دیتابیس و تیمهای فنی که نیازمند راهکاری جامع و قابل انعطاف برای مانیتورینگ است، بسیار مناسب است. با استفاده از temBoard 10.0، کنترل کامل بر عملکرد پایگاههای PostgreSQL خود خواهید داشت و میتوانید بر اساس اطلاعات لحظهای، تصمیمات بهتری برای بهبود عملکرد و کاهش خطاها اتخاذ کنید.
در نتیجه، این ابزار با طراحی مدرن و کاربرپسند، یک راهکار ایدهآل برای مدیریت سرورهای PostgreSQL است که از راه دور و با سهولت قابل اجرا است و خلاصه آن بهرهبرداری حرفهای و کارآمدتر از سیستمهای پایگاه داده است.
#مدیریت_پایگاه_داده #PostgreSQL #نظارت_سیستم #ابزارهای_فنی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178326/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
temBoard 10.0: A Postgres Remote Control/Dashboard
🟢 خلاصه مقاله:
نسخه 10.0 از temBoard یک سیستم کنترل و داشبورد تحت وب برای مدیریت پایگاه دادههای PostgreSQL است که با زبان پایتون توسعه یافته است. این ابزار قدرتمند برپایه یک داشبورد گرافیکی و قابل تنظیم طراحی شده است تا مدیران و توسعهدهندگان بتوانند به راحتی روند عملکرد پایگاههای داده خود را نظارت و مدیریت کنند.
برای استفاده از این سیستم، تنها کافی است یک عامل (agent) بر روی سرورهای موردنظر نصب کنید. این عامل، ارتباط میان سرورها و داشبورد مرکزی را برقرار میکند و اطلاعات حیاتی مربوط به حالت و عملکرد سرورها را جمعآوری مینماید. سپس، با اجرای برنامه وب temBoard در هر مکانی که بخواهید، به راحتی میتوانید وضعیت سرورها را تحت نظارت داشته باشید و هرگونه خطا یا مشکل را به سرعت شناسایی کنید.
این سیستم بهخصوص برای مدیران دیتابیس و تیمهای فنی که نیازمند راهکاری جامع و قابل انعطاف برای مانیتورینگ است، بسیار مناسب است. با استفاده از temBoard 10.0، کنترل کامل بر عملکرد پایگاههای PostgreSQL خود خواهید داشت و میتوانید بر اساس اطلاعات لحظهای، تصمیمات بهتری برای بهبود عملکرد و کاهش خطاها اتخاذ کنید.
در نتیجه، این ابزار با طراحی مدرن و کاربرپسند، یک راهکار ایدهآل برای مدیریت سرورهای PostgreSQL است که از راه دور و با سهولت قابل اجرا است و خلاصه آن بهرهبرداری حرفهای و کارآمدتر از سیستمهای پایگاه داده است.
#مدیریت_پایگاه_داده #PostgreSQL #نظارت_سیستم #ابزارهای_فنی
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178326/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
temboard.readthedocs.io
PostgreSQL Remote Control
🔵 عنوان مقاله
Closing The Loop: Building a Coding Agent That Uses Postgres Branches
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، نظارت منظم و مؤثر بر عملکرد آنها اهمیت زیادی دارد. تیم توسعهدهندگان در شرکت Xata با ارائه یک عامل (Agent) خاص، قدم بزرگ و نوآورانهای در این حوزه برداشتهاند. این عامل، که منبع باز است، برای پایش و کنترل پایگاههای داده طراحی شده است و میتواند مشکلات موجود در پایگاه دادهها را شناسایی کند و پیشنهاداتی برای رفع آنها ارائه دهد. این ابزار، به ویژه برای مدیریت پایگاههای دادهای که به صورت شاخهای (Branching) تخصصی شدهاند، کارایی و انعطافپذیری خاصی دارد و میتواند بهرهوری تیمهای توسعه را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
این عامل، با تمرکز بر روی شاخههای مختلف پایگاه داده، قادر است به صورت پیوسته وضعیت هر شاخه را بررسی کرده و در صورت بروز خطا یا مشکل، سریع واکنش نشان دهد. بهرهگیری از فناوریهای متنباز به توسعهدهندگان این امکان را میدهد تا به راحتی آن را سفارشیسازی کرده و مطابق با نیازهای خاص پروژههایشان تنظیم کنند. در نتیجه، این ابزار نه تنها به افزایش نظارت و کنترل بر پایگاههای داده کمک میکند، بلکه فرآیندهای تصحیح و بهبود را نیز تسهیل مینماید، و در نهایت موجب کاهش زمان توقف سیستم و افزایش کارایی کلی میشود.
در مجموع، این پروژه نمونهای عالی از نوآوری در حوزه مدیریت دادهها است که با ترکیب فناوریهای متنباز و تمرکز بر شاخههای پایگاه داده، راهکارهایی موثر برای کاهش خطاها و بهبود عملیات ارائه میدهد. استفاده از چنین ابزاری میتواند نقش مهمی در تضمین پایداری و امنیت سیستمهای مبتنی بر پایگاه داده ایفا کند و تیمهای توسعه را در حفظ سلامت و کارآمدی زیرساختهای آنها یاری رساند.
#مدیریت_پایگاه_داده #کدباز #نظارت_سیستم #توسعه_هوشمند
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178319/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Closing The Loop: Building a Coding Agent That Uses Postgres Branches
🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای پایگاههای داده، نظارت منظم و مؤثر بر عملکرد آنها اهمیت زیادی دارد. تیم توسعهدهندگان در شرکت Xata با ارائه یک عامل (Agent) خاص، قدم بزرگ و نوآورانهای در این حوزه برداشتهاند. این عامل، که منبع باز است، برای پایش و کنترل پایگاههای داده طراحی شده است و میتواند مشکلات موجود در پایگاه دادهها را شناسایی کند و پیشنهاداتی برای رفع آنها ارائه دهد. این ابزار، به ویژه برای مدیریت پایگاههای دادهای که به صورت شاخهای (Branching) تخصصی شدهاند، کارایی و انعطافپذیری خاصی دارد و میتواند بهرهوری تیمهای توسعه را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.
این عامل، با تمرکز بر روی شاخههای مختلف پایگاه داده، قادر است به صورت پیوسته وضعیت هر شاخه را بررسی کرده و در صورت بروز خطا یا مشکل، سریع واکنش نشان دهد. بهرهگیری از فناوریهای متنباز به توسعهدهندگان این امکان را میدهد تا به راحتی آن را سفارشیسازی کرده و مطابق با نیازهای خاص پروژههایشان تنظیم کنند. در نتیجه، این ابزار نه تنها به افزایش نظارت و کنترل بر پایگاههای داده کمک میکند، بلکه فرآیندهای تصحیح و بهبود را نیز تسهیل مینماید، و در نهایت موجب کاهش زمان توقف سیستم و افزایش کارایی کلی میشود.
در مجموع، این پروژه نمونهای عالی از نوآوری در حوزه مدیریت دادهها است که با ترکیب فناوریهای متنباز و تمرکز بر شاخههای پایگاه داده، راهکارهایی موثر برای کاهش خطاها و بهبود عملیات ارائه میدهد. استفاده از چنین ابزاری میتواند نقش مهمی در تضمین پایداری و امنیت سیستمهای مبتنی بر پایگاه داده ایفا کند و تیمهای توسعه را در حفظ سلامت و کارآمدی زیرساختهای آنها یاری رساند.
#مدیریت_پایگاه_داده #کدباز #نظارت_سیستم #توسعه_هوشمند
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/178319/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Xata
Closing the loop: Building a coding agent that uses Postgres branches by Divyendu Singh
Explore how to build an AI coding agent that follows a full developer workflow, including creating Postgres branches, using a sandbox, fixing bugs, and raising pull requests with Xata, Vercel, and GitHub.