Subiecte populare
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
AI sparge stiva de date.
Majoritatea companiilor și-au petrecut ultimul deceniu construind stive de date sofisticate. Conductele ETL mută datele în depozite. Straturile de transformare curăță datele pentru analiză. Instrumentele BI dezvăluie utilizatorilor informații.
Această arhitectură a funcționat pentru analizele tradiționale.
Dar AI cere ceva diferit. Are nevoie de bucle de feedback continue. Necesită încorporari în timp real și preluarea contextului.
Luați în considerare un client de la un bancomat care retrage bani de buzunar. Agentul AI din aplicația mobilă trebuie să știe despre acea tranzacție de 40 USD în câteva secunde. Acuratețea și viteza datelor nu sunt opționale.
Netflix și-a reconstruit întreaga infrastructură de recomandare pentru a accepta actualizări de modele în timp real1. Stripe a creat conducte unificate în care datele de plată curg în modele de fraudă în milisecunde2.
Stiva modernă AI necesită o arhitectură fundamental diferită. Datele curg din diverse sisteme în baze de date vectoriale, unde încorporarea și datele de înaltă dimensiune trăiesc alături de datele structurate tradiționale. Bazele de date contextuale stochează cunoștințele instituționale care informează deciziile AI.
Sistemele AI consumă aceste date, apoi intră în bucle de experimentare. GEPA și DSPy permit optimizarea evolutivă în mai multe dimensiuni de calitate. Evaluările măsoară performanța. Învățarea prin întărire instruiește agenții să navigheze în medii complexe de întreprindere.
La baza tuturor lucrurilor se află un strat de observabilitate. Întregul sistem are nevoie de date exacte și rapide. De aceea, observabilitatea datelor va fuziona, de asemenea, cu observabilitatea AI pentru a oferi inginerilor de date și inginerilor AI o înțelegere end-to-end a sănătății conductelor lor.
Infrastructura de date și AI nu converge. S-au contopit deja.
Referinţe
Blogul de tehnologie Netflix. (2025, august). "De la fapte și valori la învățarea automată media: evoluția funcției de inginerie a datelor la Netflix." ↩︎
Dungă. (2025). "Cum l-am construit: radar cu dungi." ↩︎

Limită superioară
Clasament
Favorite