📌 Senior Database Engineer
📝 Type: Visa Sponsorship
🌍 Relocation Package: ✅
🏢 Company: exadel
📍 Location: BULGARIA
⌨️ Category: #Programming
🔗 Tags: #python #postgresql #ai #server #git #jenkins #devops #gitlab #sql
📝 Type: Visa Sponsorship
🌍 Relocation Package: ✅
🏢 Company: exadel
📍 Location: BULGARIA
⌨️ Category: #Programming
🔗 Tags: #python #postgresql #ai #server #git #jenkins #devops #gitlab #sql
🔵 عنوان مقاله
XYO, the DePIN Project With 10M+ Nodes, Launches Blockchain's First Data-Focused L1 (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
معرفی XYO Layer One بهعنوان یک بلاکچین L1 متمرکز بر داده، گامی استراتژیک از سوی XYO برای پاسخگویی به نیازهای پرحجم داده در حوزههای AI، لجستیک و خدمات ابری. این شبکه با تکیه بر شبکه DePIN گسترده XYO با بیش از ۱۰ میلیون نود در سراسر جهان، دادههای دنیای واقعی را در مقیاس بزرگ جمعآوری، اعتبارسنجی و در اختیار اپلیکیشنها قرار میدهد. تمرکز بر توان عملیاتی بالا، تأخیر کم و تأمینپذیری و اصالت داده، آن را برای کاربردهایی مانند رهگیری زنجیره تأمین، تلمتری IoT، اعتبارسنجی ژئواسپیشال و تغذیه سامانههای AI با دادههای قابل اتکا مناسب میسازد. XYO Layer One همچنین با هدف ارائه ابزارهای توسعه و ادغامهای سازگار، جریاندهی داده به قراردادهای هوشمند و سرویسها را ساده میکند و تلاش دارد فاصله میان سیگنالهای دنیای واقعی و منطق آنچین را کاهش دهد تا زیرساختی دادهمحور و مقیاسپذیر فراتر از کاربردهای صرفاً مالی فراهم شود.
#Blockchain #DePIN #XYO #Layer1 #DataInfrastructure #AI #IoT #SupplyChain
🟣لینک مقاله:
https://hackernoon.com/xyo-the-depin-project-with-10m-nodes-launches-blockchains-first-data-focused-l1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
XYO, the DePIN Project With 10M+ Nodes, Launches Blockchain's First Data-Focused L1 (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
معرفی XYO Layer One بهعنوان یک بلاکچین L1 متمرکز بر داده، گامی استراتژیک از سوی XYO برای پاسخگویی به نیازهای پرحجم داده در حوزههای AI، لجستیک و خدمات ابری. این شبکه با تکیه بر شبکه DePIN گسترده XYO با بیش از ۱۰ میلیون نود در سراسر جهان، دادههای دنیای واقعی را در مقیاس بزرگ جمعآوری، اعتبارسنجی و در اختیار اپلیکیشنها قرار میدهد. تمرکز بر توان عملیاتی بالا، تأخیر کم و تأمینپذیری و اصالت داده، آن را برای کاربردهایی مانند رهگیری زنجیره تأمین، تلمتری IoT، اعتبارسنجی ژئواسپیشال و تغذیه سامانههای AI با دادههای قابل اتکا مناسب میسازد. XYO Layer One همچنین با هدف ارائه ابزارهای توسعه و ادغامهای سازگار، جریاندهی داده به قراردادهای هوشمند و سرویسها را ساده میکند و تلاش دارد فاصله میان سیگنالهای دنیای واقعی و منطق آنچین را کاهش دهد تا زیرساختی دادهمحور و مقیاسپذیر فراتر از کاربردهای صرفاً مالی فراهم شود.
#Blockchain #DePIN #XYO #Layer1 #DataInfrastructure #AI #IoT #SupplyChain
🟣لینک مقاله:
https://hackernoon.com/xyo-the-depin-project-with-10m-nodes-launches-blockchains-first-data-focused-l1?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Hackernoon
XYO, the DePIN Project With 10M+ Nodes, Launches Blockchain’s First Data-Focused L1 | HackerNoon
With this launch, XYO introduces the first blockchain built to handle large volumes of data without slowing performance.
🔵 عنوان مقاله
How to Get AI to Deliver Superior ROI, Faster (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان میدهد کندی در ROIِ AI معمولاً از خودِ سازمان میآید: دادههای جزیرهای، QA ناکارآمد (مثل تولید garbage tokens و ارزیابیهای ناقص)، انتخاب مدلهای بیشازحد بزرگ و فرهنگی که «بزرگتر یعنی بهتر» را فضیلت میداند. راهحل، Lean AI است: از کوچکترین راهکار مؤثر شروع کنید، مدل متناسب با کار انتخاب کنید و با تکنیکهایی مانند fine‑tuning سبک، LoRA، distillation، quantization، RAG و caching هزینه/کیفیت را بهینه کنید و شاخصهایی مثل هزینه بهازای حل هر تیکت را بسنجید. از آغاز با CFO و ذینفعان روی KPIها، بودجه، ریسک و SLAها همراستا شوید و واحداقتصاد پروژه را قبل از کدنویسی مشخص کنید. QA را جدی بگیرید: ارزیابی چندلایه آفلاین/آنلاین، داده طلایی با rubric شفاف، تست رگرسیون خودکار، و enforce کردن schema برای خروجیهای ساختاریافته. گلوگاههای داده را با data contract، استانداردسازی schema و privacy‑by‑design پیشاپیش رفع کنید. از خود AI برای debugging استفاده کنید: خوشهبندی خطاها، تحلیل لاگ، تولید تست و پایش drift؛ حلقه بازخورد کاربر را به چرخه ارزیابی/آموزش وصل کنید. در اجرا، چرخههای کوتاه با آزمایشهای کوچک، A/B تست، red teaming، runbook و داشبورد هفتگی مشترک میان محصول/فنی/داده/مالی را پیاده کنید. جمعبندی: چابکی، تمرکز بر عملکرد و کیفیت داده، و همراستایی زودهنگام ذینفعان، ROI سریعتر و برتر میدهد—نه صرفاً رفتن سراغ بزرگترین مدل.
#AI #ROI #LeanAI #MLOps #DataQuality #LLM #AIEvaluation #ProductStrategy
🟣لینک مقاله:
https://www.datasciencecentral.com/how-to-get-ai-to-deliver-superior-roi-faster/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How to Get AI to Deliver Superior ROI, Faster (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان میدهد کندی در ROIِ AI معمولاً از خودِ سازمان میآید: دادههای جزیرهای، QA ناکارآمد (مثل تولید garbage tokens و ارزیابیهای ناقص)، انتخاب مدلهای بیشازحد بزرگ و فرهنگی که «بزرگتر یعنی بهتر» را فضیلت میداند. راهحل، Lean AI است: از کوچکترین راهکار مؤثر شروع کنید، مدل متناسب با کار انتخاب کنید و با تکنیکهایی مانند fine‑tuning سبک، LoRA، distillation، quantization، RAG و caching هزینه/کیفیت را بهینه کنید و شاخصهایی مثل هزینه بهازای حل هر تیکت را بسنجید. از آغاز با CFO و ذینفعان روی KPIها، بودجه، ریسک و SLAها همراستا شوید و واحداقتصاد پروژه را قبل از کدنویسی مشخص کنید. QA را جدی بگیرید: ارزیابی چندلایه آفلاین/آنلاین، داده طلایی با rubric شفاف، تست رگرسیون خودکار، و enforce کردن schema برای خروجیهای ساختاریافته. گلوگاههای داده را با data contract، استانداردسازی schema و privacy‑by‑design پیشاپیش رفع کنید. از خود AI برای debugging استفاده کنید: خوشهبندی خطاها، تحلیل لاگ، تولید تست و پایش drift؛ حلقه بازخورد کاربر را به چرخه ارزیابی/آموزش وصل کنید. در اجرا، چرخههای کوتاه با آزمایشهای کوچک، A/B تست، red teaming، runbook و داشبورد هفتگی مشترک میان محصول/فنی/داده/مالی را پیاده کنید. جمعبندی: چابکی، تمرکز بر عملکرد و کیفیت داده، و همراستایی زودهنگام ذینفعان، ROI سریعتر و برتر میدهد—نه صرفاً رفتن سراغ بزرگترین مدل.
#AI #ROI #LeanAI #MLOps #DataQuality #LLM #AIEvaluation #ProductStrategy
🟣لینک مقاله:
https://www.datasciencecentral.com/how-to-get-ai-to-deliver-superior-roi-faster/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Science Central
How to Get AI to Deliver Superior ROI, Faster
LLM, SLM, TCO, RAG, Agents, BondingAI, xLLM, security, compliance, AI, LLM 2.0
🔵 عنوان مقاله
Apache Parquet vs. Newer File Formats (BtrBlocks, FastLanes, Lance, Vortex) (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Apache Parquet بیش از یک دهه فرمت ستونی غالب بوده و به لطف چیدمان ستونی، فشردهسازی مؤثر و پشتیبانی گسترده در اکوسیستمهایی مثل Spark و Iceberg، برای اسکنهای حجیم و تحلیلهای دستهای عالی عمل میکند. اما با تغییر نیازها به سمت AI و سختافزارهای جدید مثل NVMe، SIMD و GPU، فرمتهای تازهای مانند BtrBlocks، FastLanes، Lance، Vortex و Nimble معرفی شدهاند که روی دسترسی کمتأخیر، بهرهگیری از SIMD/GPU و خواندن گزینشی داده تمرکز دارند. این فرمتها معمولاً با بازطراحی کُدگذاری و چیدمان صفحات، سربار پردازش را کاهش میدهند و برای پایپلاینهای AI و تحلیل تعاملی مناسبتر میشوند. در مقابل، Parquet از بلوغ و سازگاری گسترده برخوردار است و ابزارها و عملیات پایدارتری دارد. راهبرد منطقی، حفظ Parquet برای تبادل و تحلیل عمومی و استفاده هدفمند از فرمتهای جدید در سناریوهایی است که بهبود ملموسی در تأخیر یا هزینه محاسباتی روی NVMe/GPU نشان میدهند.
#ApacheParquet #FileFormats #ColumnarStorage #AI #GPU #NVMe #SIMD #DataEngineering
🟣لینک مقاله:
https://dipankar-tnt.medium.com/apache-parquet-vs-newer-file-formats-btrblocks-fastlanes-lance-vortex-cdf02130182c?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Apache Parquet vs. Newer File Formats (BtrBlocks, FastLanes, Lance, Vortex) (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
Apache Parquet بیش از یک دهه فرمت ستونی غالب بوده و به لطف چیدمان ستونی، فشردهسازی مؤثر و پشتیبانی گسترده در اکوسیستمهایی مثل Spark و Iceberg، برای اسکنهای حجیم و تحلیلهای دستهای عالی عمل میکند. اما با تغییر نیازها به سمت AI و سختافزارهای جدید مثل NVMe، SIMD و GPU، فرمتهای تازهای مانند BtrBlocks، FastLanes، Lance، Vortex و Nimble معرفی شدهاند که روی دسترسی کمتأخیر، بهرهگیری از SIMD/GPU و خواندن گزینشی داده تمرکز دارند. این فرمتها معمولاً با بازطراحی کُدگذاری و چیدمان صفحات، سربار پردازش را کاهش میدهند و برای پایپلاینهای AI و تحلیل تعاملی مناسبتر میشوند. در مقابل، Parquet از بلوغ و سازگاری گسترده برخوردار است و ابزارها و عملیات پایدارتری دارد. راهبرد منطقی، حفظ Parquet برای تبادل و تحلیل عمومی و استفاده هدفمند از فرمتهای جدید در سناریوهایی است که بهبود ملموسی در تأخیر یا هزینه محاسباتی روی NVMe/GPU نشان میدهند.
#ApacheParquet #FileFormats #ColumnarStorage #AI #GPU #NVMe #SIMD #DataEngineering
🟣لینک مقاله:
https://dipankar-tnt.medium.com/apache-parquet-vs-newer-file-formats-btrblocks-fastlanes-lance-vortex-cdf02130182c?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Medium
Apache Parquet vs. Newer File Formats (BtrBlocks, FastLanes, Lance, Vortex)
For over a decade, Apache Parquet has been the cornerstone of analytical data storage. Parquet emerged in the Hadoop era as an open…
🔵 عنوان مقاله
ChartDB (Tool)
🟢 خلاصه مقاله:
ChartDB ابزاری برای تبدیل سریع schema پایگاهداده به ER diagram است که با ویرایش هوشمند مبتنی بر AI، همکاری همزمان و همگامسازی خودکار با دیتابیس زنده، کار تیمهای مهندسی را ساده میکند. از Postgres، MySQL، SQL Server و Oracle پشتیبانی میکند، DDL تمیز تولید میکند و مستندات قابل اشتراکگذاری با نسخهبندی ارائه میدهد تا مدلها و مستندات همیشه بهروز و قابل پیگیری بمانند.
#DatabaseDesign #ERD #DataModeling #AI #DevTools #Postgres #MySQL #SQLServer
🟣لینک مقاله:
https://chartdb.io/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
ChartDB (Tool)
🟢 خلاصه مقاله:
ChartDB ابزاری برای تبدیل سریع schema پایگاهداده به ER diagram است که با ویرایش هوشمند مبتنی بر AI، همکاری همزمان و همگامسازی خودکار با دیتابیس زنده، کار تیمهای مهندسی را ساده میکند. از Postgres، MySQL، SQL Server و Oracle پشتیبانی میکند، DDL تمیز تولید میکند و مستندات قابل اشتراکگذاری با نسخهبندی ارائه میدهد تا مدلها و مستندات همیشه بهروز و قابل پیگیری بمانند.
#DatabaseDesign #ERD #DataModeling #AI #DevTools #Postgres #MySQL #SQLServer
🟣لینک مقاله:
https://chartdb.io/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
chartdb.io
ChartDB - Database schema diagrams visualizer
Database diagram and data modeling tool to visualize and design schemas with a single query. Create ER diagrams, collaborate, and export DDL scripts.
🔵 عنوان مقاله
From Dark Data to Bright Insights: The Dawn of Smart Storage (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: گوگل Cloud دو قابلیت جدید برای Cloud Storage معرفی کرده است: auto annotate و object contexts. این قابلیتها با تکیه بر AI برای دادههای نامنظم بهصورت خودکار متادیتا و سرنخهای معنایی ایجاد میکنند تا دادههای «تاریک» قابل جستوجو، حاکمیتپذیر و قابل تحلیل شوند. auto annotate (نسخه آزمایشی) در سطح هر شیء برچسبها، تشخیصها و پرچمهای PII را در مقیاس تولید میکند و فرآیند طبقهبندی و سازماندهی را تسریع میکند. object contexts نیز برچسبگذاری بومی و انعطافپذیر و تبار متادیتا را فراهم میآورد و بهصورت یکپارچه با Cloud Storage، IAM و BigQuery کار میکند تا هم حاکمیت دسترسی حفظ شود و هم پرسوجو و تحلیل متادیتا ممکن شود. هر دو قابلیت فعلاً در دسترس آزمایشی محدود هستند.
#CloudStorage #GoogleCloud #AI #Metadata #DataGovernance #BigQuery #IAM #PII
🟣لینک مقاله:
https://cloud.google.com/blog/products/storage-data-transfer/make-your-unstructured-data-smart-with-cloud-storage/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
From Dark Data to Bright Insights: The Dawn of Smart Storage (6 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: گوگل Cloud دو قابلیت جدید برای Cloud Storage معرفی کرده است: auto annotate و object contexts. این قابلیتها با تکیه بر AI برای دادههای نامنظم بهصورت خودکار متادیتا و سرنخهای معنایی ایجاد میکنند تا دادههای «تاریک» قابل جستوجو، حاکمیتپذیر و قابل تحلیل شوند. auto annotate (نسخه آزمایشی) در سطح هر شیء برچسبها، تشخیصها و پرچمهای PII را در مقیاس تولید میکند و فرآیند طبقهبندی و سازماندهی را تسریع میکند. object contexts نیز برچسبگذاری بومی و انعطافپذیر و تبار متادیتا را فراهم میآورد و بهصورت یکپارچه با Cloud Storage، IAM و BigQuery کار میکند تا هم حاکمیت دسترسی حفظ شود و هم پرسوجو و تحلیل متادیتا ممکن شود. هر دو قابلیت فعلاً در دسترس آزمایشی محدود هستند.
#CloudStorage #GoogleCloud #AI #Metadata #DataGovernance #BigQuery #IAM #PII
🟣لینک مقاله:
https://cloud.google.com/blog/products/storage-data-transfer/make-your-unstructured-data-smart-with-cloud-storage/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Google Cloud Blog
Make your unstructured data smart with Cloud Storage | Google Cloud Blog
See how Google's Auto annotate and object contexts let you curate AI datasets, streamline discovery, and manage unstructured data.
🔵 عنوان مقاله
The Feature We Were Afraid to Talk About (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
dltHub با صراحت توضیح میدهد که اتکای کامل به LLM برای ساخت خودکار data scaffold از روی مستندات، در عمل برای محیطهای تولیدی قابل اعتماد نبود. نسخه اول، اسکَفولدها را مستقیم با LLM میساخت و در ظاهر عالی بود، اما خطاهای ظریف و «توهمات» باعث شکست پایپلاینها و اتلاف زمان دیباگ میشد. در v2 رویکرد برعکس شد: ابتدا با پارسرها و اعتبارسنجهای قطعی، حقایق قابل راستیآزمایی (مثل endpointها، schemaها، روشهای احراز هویت و قواعد pagination) استخراج و تثبیت میشوند؛ سپس LLM فقط برای ظرایف معنایی وارد میشود—برای رفع ابهامها، نامگذاری بهتر یا پیشنهاد تبدیلهای سبک—آن هم با ارجاع شفاف به منبع تا قابلیت رهگیری و اصلاح حفظ شود. نتیجه، کاهش خطا و افزایش قابلیت بازتولید و دیباگپذیری است؛ LLM ارزش افزوده میدهد اما موتور تصمیم قطعی نیست. درس کلیدی: در دادههای تولیدی، باید LLM را با ریلهای ایمنی، استخراج قطعی و اعتبارسنجی احاطه کرد، نه اینکه همه چیز را به آن سپرد.
#LLM #DataEngineering #MLOps #AI #ProductionReliability #DeterministicParsing #DataPipelines #dltHub
🟣لینک مقاله:
https://dlthub.com/blog/improving_generation_baseline?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Feature We Were Afraid to Talk About (7 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
dltHub با صراحت توضیح میدهد که اتکای کامل به LLM برای ساخت خودکار data scaffold از روی مستندات، در عمل برای محیطهای تولیدی قابل اعتماد نبود. نسخه اول، اسکَفولدها را مستقیم با LLM میساخت و در ظاهر عالی بود، اما خطاهای ظریف و «توهمات» باعث شکست پایپلاینها و اتلاف زمان دیباگ میشد. در v2 رویکرد برعکس شد: ابتدا با پارسرها و اعتبارسنجهای قطعی، حقایق قابل راستیآزمایی (مثل endpointها، schemaها، روشهای احراز هویت و قواعد pagination) استخراج و تثبیت میشوند؛ سپس LLM فقط برای ظرایف معنایی وارد میشود—برای رفع ابهامها، نامگذاری بهتر یا پیشنهاد تبدیلهای سبک—آن هم با ارجاع شفاف به منبع تا قابلیت رهگیری و اصلاح حفظ شود. نتیجه، کاهش خطا و افزایش قابلیت بازتولید و دیباگپذیری است؛ LLM ارزش افزوده میدهد اما موتور تصمیم قطعی نیست. درس کلیدی: در دادههای تولیدی، باید LLM را با ریلهای ایمنی، استخراج قطعی و اعتبارسنجی احاطه کرد، نه اینکه همه چیز را به آن سپرد.
#LLM #DataEngineering #MLOps #AI #ProductionReliability #DeterministicParsing #DataPipelines #dltHub
🟣لینک مقاله:
https://dlthub.com/blog/improving_generation_baseline?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Dlthub
The feature we were afraid to talk about
This is the story of how we made our LLM generation workflow superior to starting from raw docs.
🔵 عنوان مقاله
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: بازنشستگی Bing Search API از سوی Microsoft و محدود شدن API جستوجوی Google به ۱۰ نتیجه در هر پرسش، نشانه چرخش به سمت بازیابیِ هوشمند و کنترلشده درون اکوسیستمهای خودِ این شرکتهاست. این تغییر دسترسی انبوه به دادههای وب را محدود میکند و سازمانها و توسعهدهندگان را به سمت خدمات میانجیِ مبتنی بر هوش مصنوعی سوق میدهد. در نتیجه، ارزش لایههای بازیابیِ سریع و انعطافپذیر برای RAG و گردشکارهای عاملمحور افزایش مییابد. همزمان بازیگران جدیدی مانند Perplexity و Parallel با ارائه تجربههای جستوجوی بهتر و محصولات چابکتر، استانداردها را بالاتر میبرند و فضا را برای راهکارهای تخصصی و عمودیِ بازیابی و داده باز میکنند.
#SearchAPI #AI #RAG #AgenticAI #Retrieval #Perplexity #Microsoft #Google
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/the-search-api-reset-incumbents-retreat-innovators-step-up/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up (3 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**خلاصه فارسی: بازنشستگی Bing Search API از سوی Microsoft و محدود شدن API جستوجوی Google به ۱۰ نتیجه در هر پرسش، نشانه چرخش به سمت بازیابیِ هوشمند و کنترلشده درون اکوسیستمهای خودِ این شرکتهاست. این تغییر دسترسی انبوه به دادههای وب را محدود میکند و سازمانها و توسعهدهندگان را به سمت خدمات میانجیِ مبتنی بر هوش مصنوعی سوق میدهد. در نتیجه، ارزش لایههای بازیابیِ سریع و انعطافپذیر برای RAG و گردشکارهای عاملمحور افزایش مییابد. همزمان بازیگران جدیدی مانند Perplexity و Parallel با ارائه تجربههای جستوجوی بهتر و محصولات چابکتر، استانداردها را بالاتر میبرند و فضا را برای راهکارهای تخصصی و عمودیِ بازیابی و داده باز میکنند.
#SearchAPI #AI #RAG #AgenticAI #Retrieval #Perplexity #Microsoft #Google
🟣لینک مقاله:
https://thenewstack.io/the-search-api-reset-incumbents-retreat-innovators-step-up/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The New Stack
The Search API Reset: Incumbents Retreat, Innovators Step Up
Google and Bing are restricting their search APIs, creating opportunities for new players to build the next generation of search infrastructure.
🔵 عنوان مقاله
State of Containers and Serverless (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
روندهای کلیدی در گزارش State of Containers and Serverless از Datadog که بر پایه دادههای هزاران محیط cloud-native تهیه شده، پنج نکته اصلی را نشان میدهد: ۱) استفاده از GPU با سرعت در حال رشد است؛ اکنون حدود ۶٪ از سازمانها از آن بهره میبرند و ساعات اجرای اینستنسها نسبت به دو سال پیش تقریباً سه برابر شده است. ۲) بارهای کاری AI در حال ظهورند و حدود ۷٪ از workloadهای کانتینری را تشکیل میدهند و در کنار پایگاهدادهها و سرویسهای وب اجرا میشوند. ۳) بیشتر کانتینرها کمتر از ۵۰٪ حافظه و کمتر از ۲۵٪ CPU مصرف میکنند که بیانگر افزونتخصیص گسترده و فرصتهای بهینهسازی هزینه از طریق right-sizing و تنظیم بهتر autoscaling است. ۴) بیش از ۶۴٪ از کلاسترهای Kubernetes از Horizontal Pod Autoscaler (HPA) استفاده میکنند، اما تنها ۲۰٪ به آن متریکهای سفارشی اپلیکیشن میدهند؛ تکیه صرف بر CPU/Memory باعث مقیاسپذیری نامتوازن با تقاضای واقعی میشود. ۵) پلتفرمهای مبتنی بر Arm در حال گسترشاند و با قیمت/کارایی و بهرهوری انرژی بهتر جذاب شدهاند، اما به پشتیبانی multi-arch، سازگاری وابستگیها و تنظیم درست CI/CD نیاز دارند. جمعبندی: پذیرش GPU و AI شتاب گرفته، اما برای بهبود کارایی و واکنشپذیری، باید روی right-sizing، متریکهای سفارشی برای HPA و ارزیابی هدفمند Arm تمرکز شود.
#CloudNative #Containers #Kubernetes #Serverless #Datadog #GPU #AI #ARM
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/state-of-containers-and-serverless/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
State of Containers and Serverless (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
روندهای کلیدی در گزارش State of Containers and Serverless از Datadog که بر پایه دادههای هزاران محیط cloud-native تهیه شده، پنج نکته اصلی را نشان میدهد: ۱) استفاده از GPU با سرعت در حال رشد است؛ اکنون حدود ۶٪ از سازمانها از آن بهره میبرند و ساعات اجرای اینستنسها نسبت به دو سال پیش تقریباً سه برابر شده است. ۲) بارهای کاری AI در حال ظهورند و حدود ۷٪ از workloadهای کانتینری را تشکیل میدهند و در کنار پایگاهدادهها و سرویسهای وب اجرا میشوند. ۳) بیشتر کانتینرها کمتر از ۵۰٪ حافظه و کمتر از ۲۵٪ CPU مصرف میکنند که بیانگر افزونتخصیص گسترده و فرصتهای بهینهسازی هزینه از طریق right-sizing و تنظیم بهتر autoscaling است. ۴) بیش از ۶۴٪ از کلاسترهای Kubernetes از Horizontal Pod Autoscaler (HPA) استفاده میکنند، اما تنها ۲۰٪ به آن متریکهای سفارشی اپلیکیشن میدهند؛ تکیه صرف بر CPU/Memory باعث مقیاسپذیری نامتوازن با تقاضای واقعی میشود. ۵) پلتفرمهای مبتنی بر Arm در حال گسترشاند و با قیمت/کارایی و بهرهوری انرژی بهتر جذاب شدهاند، اما به پشتیبانی multi-arch، سازگاری وابستگیها و تنظیم درست CI/CD نیاز دارند. جمعبندی: پذیرش GPU و AI شتاب گرفته، اما برای بهبود کارایی و واکنشپذیری، باید روی right-sizing، متریکهای سفارشی برای HPA و ارزیابی هدفمند Arm تمرکز شود.
#CloudNative #Containers #Kubernetes #Serverless #Datadog #GPU #AI #ARM
🟣لینک مقاله:
https://www.datadoghq.com/state-of-containers-and-serverless/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Datadog
State of Containers and Serverless | Datadog
We analyze cloud compute trends, from containers to serverless to rising GPU and Arm adoption, as organizations seek efficiency and cost control.
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