HackerNoon लेखन प्रॉम्प्ट्स में आपका स्वागत है! इस टेम्पलेट का अनुसरण करने वाली अन्य सभी कहानियाँ देखें। यहाँ निम्नलिखित में से कौन सा विषय आपको सबसे अधिक उत्साहित करता है? मैं विशेष रूप से वेब असेंबली (WASM) और इस प्रौद्योगिकी के बुनियादी ढांचे के क्षेत्र पर पड़ने वाले प्रभाव को लेकर उत्साहित हूं। यह आपको उत्साहित क्यों करता है? WASM में क्लाउड परिदृश्य को बदलने की क्षमता है। कम कोल्ड स्टार्ट समय वाली एक छोटी परिनियोजन इकाई के रूप में, यह एज पर कार्यभार परिनियोजन को सक्षम कर सकता है और क्लाउड कार्यभार को नाटकीय रूप से सघन कर सकता है। यह एक मौन क्रांति है, क्योंकि - यदि यह अपनी पूरी क्षमता तक पहुंच जाती है - तो डेवलपर्स मौजूदा सॉफ्टवेयर को कंटेनरों में पैकेजिंग और तैनात करने के बजाय, इसका लाभ उठाने के लिए WASM में पुनः पैकेज/पुनः संकलित करने में सक्षम होंगे। WASM पहले से ही डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोगों में सुरक्षित रूप से बाहरी कोड चलाने में सक्षम बना रहा है, या डेवलपर्स को ब्राउज़र में चलने वाले समृद्ध अनुप्रयोग बनाने की अनुमति दे रहा है। यह डेस्कटॉप और मोबाइल दोनों पर वेब ब्राउज़र में LLM के उपयोग की भी अनुमति देता है। SML प्रवृत्ति के साथ-साथ एक आशाजनक समाधान। यह सर्वर साइड के बजाय क्लाइंट साइड पर मॉडल के उपयोग को लोकतांत्रिक बनाने में मदद करता है, जो गोपनीयता/सुरक्षा को मजबूत कर सकता है क्योंकि यह दूरस्थ मॉडल को निजी डेटा भेजने से बचता है। कुल मिलाकर, WASM मुझे उत्साहित करता है क्योंकि यह क्लाउड परिनियोजन को सघन करेगा, एज पर अधिक AI कार्यभार सक्षम करेगा, लागत कम करेगा, सामान्य संसाधन खपत को कम करेगा, और एज पर डेटा गोपनीयता को प्रबंधित करने में मदद करेगा। और यह तो बस शुरुआत है। इस क्षेत्र में कौन से रुझान या उत्पाद आपको सबसे ज्यादा पसंद हैं? क्यों? WASM की बात करें तो इसमें बहुत सारे नवाचार हैं। मुझे wasmCloud और WASM क्षमता प्रदाताओं को मानकीकृत करने के लिए उनके द्वारा किए गए सभी प्रयास विशेष रूप से पसंद हैं। कॉस्मोनिक और एक आम ग्राहक की मदद से, हमने एक WASM प्रदाता विकसित किया है जो डेवलपर्स को wasmCloud आर्किटेक्चर में काउचबेस की मुख्य डेटाबेस कार्यक्षमताओं (कुंजी/मूल्य, SQL, और पूर्ण पाठ या वेक्टर खोज) का उपयोग करने में सक्षम बनाता है। यह पहले से ही डेवलपर्स को स्केलेबल, फ़ंक्शन-आधारित एप्लिकेशन बनाने और फ़ंक्शन-एज़-ए-सर्विस आर्किटेक्चर के साथ आने वाली खपत में कमी का लाभ उठाने की अनुमति देता है। समाज पर इनके क्या सकारात्मक प्रभाव हो सकते हैं? शून्य स्केलिंग क्षमताओं के साथ एज लोकेशन और क्लाउड डेटा सेंटर में सॉफ़्टवेयर तैनात करने से बुनियादी ढांचे की ज़रूरतें कम हो सकती हैं, जिससे ऊर्जा की खपत और हार्डवेयर संसाधन उपयोग दोनों में कमी आ सकती है। जलवायु परिवर्तन पर प्रौद्योगिकी के नवाचार प्रभाव को संबोधित करने के लिए यह एक महत्वपूर्ण विचार है। यह विधि परिचालन और उपभोग लागत को भी कम करती है और हार्डवेयर के अधिक कमोडिटीकरण की ओर ले जाती है - जैसा कि हमने क्लाउड उद्योग की शुरुआत में देखा है। मजेदार तथ्य: काउचबेस में काउच की उत्पत्ति काउचडीबी से हुई है, जिसका अर्थ है अविश्वसनीय कमोडिटी हार्डवेयर का समूह। समाज पर इनके क्या नकारात्मक प्रभाव हो सकते हैं? चाहे अच्छा हो या बुरा, WASM एज या ब्राउज़र में AI और अन्य नई तकनीकों को अपनाने में तेज़ी लाएगा, और इस तरह, कनेक्टेड डिवाइस या वेब पर हमारी निर्भरता बढ़ेगी। यह डिजिटल डिवाइड को मज़बूत कर सकता है। इन प्रौद्योगिकियों का विकास किस प्रकार होगा, इस बारे में आपकी क्या भविष्यवाणी है? WASM पारिस्थितिकी तंत्र के लिए अभी भी समय है। WASM रनटाइम पर अभी भी बहुत काम किया जाना बाकी है ताकि इसकी पूरी क्षमता तक पहुंचा जा सके। हालांकि यह निकट भविष्य में नहीं हो सकता है, हम POSIX संगतता को लक्षित करने वाले कुछ रनटाइम देख सकते हैं। यह WASM को सर्वव्यापी बनाने के लिए एक अविश्वसनीय कदम होगा। WASM को प्लगइन सिस्टम के रूप में मौजूदा सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत किया जा रहा है। इससे प्लेटफ़ॉर्म को सुरक्षा से समझौता किए बिना थर्ड-पार्टी डेवलपर्स से कोड सुरक्षित रूप से चलाने की अनुमति मिलती है। हम यह भी देखेंगे कि अधिक प्लेटफ़ॉर्म टीमें WASM को FaaS, ETL या AI एजेंट जैसे अल्पकालिक कार्यभार के लिए एक सामान्य रनटाइम के रूप में अपनाएंगी। इन प्रौद्योगिकियों के संबंध में भविष्य के समाजों की नैतिकता के बारे में आपकी क्या भविष्यवाणियां हैं? वर्कलोड को शिप करने या सीधे डिवाइस पर सॉफ़्टवेयर चलाने में सक्षम होने से मौजूदा चलन उलट सकता है। हमारे डेटा को क्लाउड पर भेजने के बजाय, सॉफ़्टवेयर विक्रेता WASM का उपयोग करके सीधे हमारे व्यक्तिगत कंप्यूटर, फ़ोन और IoT डिवाइस पर कम्प्यूटेशनल कार्य और प्रोसेसिंग चला सकते हैं। इसका व्यक्तिगत डेटा और गोपनीयता पर तत्काल प्रभाव पड़ सकता है, क्योंकि स्वास्थ्य डेटा, वित्तीय रिकॉर्ड और व्यक्तिगत फ़ोटो जैसी संवेदनशील जानकारी को आपके डिवाइस से बाहर निकले बिना स्थानीय रूप से प्रोसेस किया जा सकता है। मुझे विशेष रूप से इस बात में दिलचस्पी है कि फ़ेडरेटेड/डिस्ट्रिब्यूटेड लर्निंग के क्षेत्र में हम क्या प्रगति देखेंगे क्योंकि इसे WASM द्वारा सक्षम किया जाता है, जहाँ ML मॉडल को प्रत्येक उपयोगकर्ता के डेटा को निजी और सुरक्षित रखते हुए कई डिवाइस पर प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह हमारे AI अनुप्रयोगों को विकसित करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला सकता है जो उपयोगकर्ता की गोपनीयता का सम्मान करते हैं। क्या आप इनमें से कुछ सवालों के जवाब देने की कोशिश करना चाहेंगे? टेम्पलेट का लिंक है, बस लिखना शुरू करें! दूसरों ने अपने जवाबों में क्या कहा, इसमें दिलचस्पी है? क्लिक करें। हमारे सभी लेखन संकेतों की सामग्री पढ़ने में दिलचस्पी है? क्लिक करें। यहाँ यहाँ यहाँ
