Die Technologie zwingt die Industrie unaufhaltsam zur Weiterentwicklung. In Bezug auf Big Data, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ist die Verarbeitung und Analyse riesiger Mengen an Echtzeitdaten für alle Unternehmen zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil geworden. Der Aufbau und die Wartung zuverlässiger Datenplattformen, die solche Größenordnungen bewältigen können, stellt jedoch eine enorme Herausforderung dar. Softwareentwickler müssen heute mehr denn je kreativ denken und innovativ sein.  , leitender Softwareentwickler bei Uber Technologies Inc., ist ein hervorragendes Beispiel für den Problemlöser, den diese Herausforderungen erfordern. Seine innovativen Ansätze für die Dateninfrastruktur erfüllen heute alle zukunftsweisenden Standards der Technologiebranche.   Rahul Chaturvedi  Mit fast zwanzig Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung hat sich Chaturvedi als Autorität in den Bereichen Big Data, Streaming-Technologien und Cloud-Infrastruktur etabliert. Sein Fachwissen, das er in Positionen bei Branchenriesen verfeinert und durch seine akademischen Leistungen am IIT Kharagpur und der University of Washington gestärkt hat, war maßgeblich an der Bewältigung einiger der komplexesten Datenherausforderungen beteiligt, mit denen moderne Technologieunternehmen konfrontiert sind.  Bei Uber war Chaturvedi an vorderster Front bei der Optimierung einer der weltweit größten Kafka-Implementierungen beteiligt, einem System, das täglich Billionen von Nachrichten und Petabyte an Daten verarbeitet. Seine Arbeit befasst sich mit den unmittelbaren Anforderungen der Echtzeit-Datenverarbeitung und legt den Grundstein für robuste KI-Ökosysteme, die in Cloud-Umgebungen effizient skaliert werden können.  Das Ausmaß der Herausforderung: Ubers Daten-Ökosystem  Um die Bedeutung von Rahul Chaturvedis Beiträgen wirklich zu würdigen, muss man sich zunächst einmal das schiere Ausmaß des Datenökosystems von Uber vor Augen führen. Als eine der weltweit führenden Transportplattformen generiert Uber bei seinen Aktivitäten ein astronomisches Datenvolumen: Billionen von Nachrichten täglich, was Petabyte an Informationen entspricht, die in Echtzeit verarbeitet, analysiert und umgesetzt werden müssen.  Diese Datenflut stammt aus verschiedenen Quellen: Fahrtanfragen, Fahrerstandorte, Verkehrsbedingungen, Zahlungstransaktionen und unzählige andere Datenpunkte aus Ubers globalem Servicenetzwerk. Jeder Datenstrom ist für den Betrieb des Unternehmens von entscheidender Bedeutung und fließt in Systeme ein, die alles von dynamischen Preisalgorithmen bis hin zur Routenoptimierung und Betrugserkennung antreiben.  Die Komplexität der Datenlandschaft von Uber wird durch mehrere Faktoren noch verstärkt, darunter Anforderungen an die Echtzeitverarbeitung, die globale Verteilung der Daten, nahtlose Skalierbarkeit ohne Kompromisse bei Leistung oder Zuverlässigkeit sowie Kosteneffizienz. Chaturvedis Herausforderung bestand darin, dieses System zu warten und seine Leistung zu verbessern und es gleichzeitig auf eine umfassende Cloud-Migration vorzubereiten. Dies erforderte innovative Ansätze für seit langem bestehende Probleme in verteilten Systemen und im Daten-Engineering – Lösungen, die in einem noch nie dagewesenen Maßstab funktionieren mussten.  Innovative Lösungen: Optimierungsstrategien für Kafka  Ein Großteil von Rahul Chaturvedis Arbeit bei Uber war geprägt von seinem innovativen Ansatz zur Optimierung von Kafka, einer verteilten Streaming-Plattform, die das Rückgrat der Echtzeit-Datenverarbeitungsinfrastruktur von Uber bildet. Einer von Chaturvedis bedeutendsten Beiträgen war die Leitung der Bemühungen, Kafka mit anderen Technologien auf demselben Host zu platzieren. Aufgrund der kritischen Natur der Technologie war dieser Schritt bei Uber noch nie zuvor versucht worden. Diese Strategie war entscheidend, um Ubers Cloud-Migration zu ermöglichen und gleichzeitig die Kosten zu optimieren.  Die Co-Location brachte neue Herausforderungen mit sich, insbesondere das „Noisy Neighbor“-Problem, bei dem ein Dienst möglicherweise die Leistung anderer Dienste auf demselben Host beeinträchtigen könnte. Weitere Herausforderungen waren Ressourcenbeschränkungen und Probleme mit der Kernelversion, aber Chaturvedi arbeitete mit verschiedenen Teams zusammen, um diese Probleme zu lösen.  Die Ergebnisse dieser Optimierungsbemühungen waren signifikant. Sie ebneten nicht nur den Weg für eine reibungslose Cloud-Migration, sondern führten auch zu erheblichen Verbesserungen der Systemleistung und -zuverlässigkeit. Allein die Co-Location-Strategie spart Uber schätzungsweise jährlich Millionen von Dollar an Infrastrukturkosten.  Zukunftsweisende Ergebnisse: Aufbau robuster KI-Ökosysteme  Rahul Chaturvedis Arbeit bei Uber geht über die Optimierung von Kafka und die Verwaltung der Cloud-Migration hinaus. Seine Bemühungen waren maßgeblich am Aufbau eines robusten Ökosystems beteiligt, das Ubers umfangreiche KI- und Machine-Learning-Initiativen unterstützt. Die optimierte Kafka-Infrastruktur ermöglicht die Aufnahme und Verteilung massiver Datenströme, die für das Training und die Bereitstellung von Live-Daten für KI-Modelle erforderlich sind, und kann die unterschiedlichen und oft unvorhersehbaren Datenvolumenanforderungen verschiedener ML-Modelle und Trainingsprozesse bewältigen.  Neben Kafka umfasste Chaturvedis Arbeit auch die Integration von Redis in die Dateninfrastruktur von Uber. Dadurch können ML/AI-Teams häufig abgerufene Daten oder vorverarbeitete Funktionen zwischenspeichern, was die Effizienz von KI-Modellen während des Trainings und der Inferenz deutlich verbessert. Durch die strategische Verwendung von Redis zusammen mit Kafka hat Chaturvedis Team ein System geschaffen, das Zugriff auf kritische Daten mit extrem geringer Latenz bietet, die für Echtzeit-KI-Anwendungen unerlässlich sind.  Die reibungslose Kombination von Redis mit einer effizienten, gemeinsam genutzten Kafka-Infrastruktur ist genau die Art zukunftsorientierter Innovation, nach der Ingenieure streben sollten. Chaturvedis Arbeit legt den Grundstein für zukünftige Fortschritte bei den KI-Fähigkeiten von Uber dank einer Datenplattform, die so flexibel konzipiert ist, dass sie neue KI-Technologien und -Methoden integrieren kann, sobald sie auftauchen.  Chaturvedi hat durch seine Arbeit an Kafka, Redis und der gesamten Dateninfrastruktur eine entscheidende Rolle bei der Schaffung eines Ökosystems gespielt, in dem KI und ML im enormen Maßstab von Uber florieren können.  Auswirkungen auf die Branche: Das Engineering der Zukunft  an Ubers Dateninfrastruktur haben weitreichende Auswirkungen auf das Unternehmen und die gesamte Technologiebranche gehabt. Die gemeinsame Nutzung von Kafka mit anderen Technologien soll Uber jährlich Millionen von Dollar an Infrastrukturkosten einsparen. Die Latenzreduzierung in kritischen Kafka-Clustern hat die allgemeine Systemreaktion verbessert, was sich direkt auf die Benutzererfahrung auswirkt. Die optimierte Infrastruktur kann Ubers enorme tägliche Datenmengen – Billionen von Nachrichten – nun effizienter verarbeiten.   Rahul Chaturvedis Beiträge  Die Bedeutung von  ist nicht unbemerkt geblieben. Er hat 2023 drei begehrte „Search Storage Data (SSD) Impact Awards“ von Uber Technologies Inc. erhalten und seine innovativen Ansätze haben in der Tech-Community Aufmerksamkeit erregt und ihn als Vordenker im Bereich Big Data und Infrastruktur positioniert.   Chaturvedis Arbeit  Rahul Chaturvedis Arbeit bei Uber ist ein hervorragendes Beispiel für die entscheidende Rolle, die innovatives Data Engineering in modernen Technologieunternehmen spielt. Seine Strategien zum Aufbau zuverlässiger, skalierbarer und effizienter Datenplattformen haben unmittelbare Herausforderungen gelöst und Uber an die Spitze der Big Data- und KI-Technologien gebracht. Lösungen wie diese, ob im großen Maßstab wie bei Uber oder in kleinerem Maßstab von ehrgeizigen Startups und kleinen Unternehmen umgesetzt, werden in den kommenden Jahrzehnten neue Technologien und neue Strategien inspirieren.    : Dieser Autor ist ein unabhängiger Beitragender, der über unser Business-Blogging-Programm veröffentlicht. HackerNoon hat den Bericht auf Qualität geprüft, aber die hierin enthaltenen Behauptungen gehören dem Autor. #DYOR. Offenlegung von Interessenkonflikten

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Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

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Echtzeitdaten beherrschen: Rahul Chaturvedis Strategien zum Aufbau zuverlässiger Datenplattformen

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