Հիմնական ծրագրերը ավելի հզոր են, ավելի հզոր են, եւ ավելի իրական ժամանակով: Dashboards թարմացվում են ներառյալ telemetry- ի հետ: Մատակարարման համակարգները պատասխանում են փոխանցման բազաների համար: Ապրանքներ որոշում են բազանում, ոչ միասին: Բոլորը հիմնված են միասին հիմնական պահանջին: հզորությունը համատեղել Live- ի գործառույթները հզոր պատմական պայմանով: Բայց տվյալները կախված են. Օպերացիոն համակարգեր, որը կառուցվել է Postgres- ում, վերահսկողության եւ ծառայության համար: Օպերացիոն համակարգեր, որը կառուցվել են Lakehouse- ում, վերահսկողության եւ մոդելության համար: Նրանք միացումը նշանակում է միասին միացնել գծեր, խողովակներ, եւ սարքավորվող աշխատանքներ - յուրաքանչյուրը ներառում է տեւողությունը, սխալությունը եւ ծախսերը: Ապրանքը համակարգերի պտուտակն է, որոնք փորձում են արտադրել ամբողջ տեսակը, ոչ թե իրական ժամանակում: Այս կախվածությունը ոչ միայն կախված է թիմերը, այլեւ կախված է այն, ինչ մշակողները կարող են ստեղծել: Դուք չեք կարող մատակարարել իրական ժամանակի կախվածներ, որոնք ունեն պատմական լայնությունը, կամ կախված գործիչներ, երբ տվյալները կախված են դիզայնով: Այս դիզայնային դիզայնը այժմ չի հասանելի. Ավելի լավ է, թե ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ-որ բան, ինչ Tiger նավթի Tiger նավթի Tiger Lake: Real-time տվյալներ, Full-Context համակարգեր Tiger Lake- ը բացահայտում է, թե ինչպես պետք է արտաքին խողովակների, հարմարեցված դիզայնային սարքավորումներների եւ մատակարարված middleware- ի համար: Այն տեղադրվում է Tiger Cloud- ում եւ ինտեգրված է Tiger Postgres- ի հետ, մեր արտադրության մակարդակի Postgres- ի մեքենայի համար, որոնք օգտագործվում են transactional, analytical եւ agentic workloads- ի համար: The architecture uses open standards from end to end- ը օգտագործում է բաց ստանդարտներ: Apache Iceberg տեքստեր, որոնք տեղադրվում են Amazon S3 Tables- ում Lakehouse ինտեգրման համար Postgres- ի տեքստների կամ hypertables- ից Iceberg- ի հետազոտական վերլուծություն Պահպանելու վերադառնալ Postgres- ում ցածր տեւողության ծառայություններ եւ գործառույթներ Պահպանեք հարցերը Postgres- ից Iceberg- ում արդյունավետ rollups- ի համար Այս հզորությունները ներառում են. Որպես նախապես պահանջվում Flink- ի աշխատանքները, DAG օրինակիչները եւ կոճակները այժմ աշխատում են անմիջապես: Streaming- ի գործառույթը եւ schema- ի հարմարավետությունը նախագծված են համակարգում սկսից հետո: Ինչպե՞ս Tiger Lake- ը վերլուծում է տվյալների դիզայնը, այն օգնում է Տեսեք, թե ինչպես է այն զարգացման, երբ ճշգրտության ժամանակը դարձնում է հիմնական դիզայնի պատճառը: Տեղադրեք Medallion Model Տեղադրեք Medallion Model Դուք կարող եք տեսնել այն որպես : operational medallion architecture Բրոնուս: Raw data lands in Iceberg- ի աջակցված S3. Աղջիկ: Պահպանված եւ ստուգված տվյալները վերլուծվում են Postgres- ում: Gold: Aggregates calculated in Postgres համար իրական ժամանակի մատակարարման, ապա ռեժիմվել է Iceberg համար առանձնահատկություններ analytics. Հիմնական բրոնուսային-մարթային-մարթային աշխատանքային պլանները կառուցվել են բրոնուսային համակարգերի համար: Tiger Lake- ը թույլ է տալիս անմիջական պլանավորումը, որտեղ բրոնուսային բրոնուսը եւ պլանավորումը կատարվում են իրական ժամանակում: Այս փոխանակը փոխարինում է շատ խոշոր խողովակների փոխանակը դինամիկ եւ ավելի պարզ իրական ժամանակի տվյալների փաթեթով: Բլոգը եւ տվյալները անվճար են փոխանակում համակարգերի միջեւ: Օպերացիոն եւ analytical մակերեսները մուտքագրվում են, առանց միասնական աշխատանքների կամ միասնական ինտրափոստի: Tiger Lake- ը աջակցում է մի միավոր գրառման ճանապարհը, որը հզորում է ճշգրիտ ժամանակի ծրագրեր, հաստոցներ եւ հաստոցը, օգտագործելով դիզայնը, որը լավագույնն է արտադրողի համար: Օգտագործողները կարող են գրել տվյալները Postgres- ում, ապա հարմար data- ում եւ rollups- ում ավտոմատորեն sinchronized են իրենց հաստոցում: Հաստոցում, օգտագործողները, ովքեր այժմ մատակարարում են հաստոցային տվյալները, կարող են ավտոմատորեն մատակարարել այն Postgres- ում օպերացիոն ծառայության համար: Այժմ, օգտագործողները կարող են խոսել մի քանի օրվա ընթացքում - առանց հաստոցագրության կոդը կամ synchronization overhead- ում: «Մենք միել ենք Kafka-ը, Flink-ը եւ Custom Code-ը, որպեսզի տվյալները պլանավորվել են Postgres- ից Iceberg- ում: Դա աշխատել էր, բայց այն պլանավոր էր եւ բարձր վերահսկողություն էր»: Kevin Otten, Technical Architecture- ը Speedcast- ում «Tiger Lake- ը փոխարինում է այն ամենը, որը տունավոր է: Դա այն դիզայնը, որը մենք ցանկանում ենք ստանալ առաջին օրից». «Մենք միել ենք Kafka-ը, Flink-ը եւ Custom Code-ը, որպեսզի տվյալները պլանավորվել են Postgres- ից Iceberg- ում: Դա աշխատել էր, բայց այն պլանավոր էր եւ բարձր վերահսկողություն էր»: Kevin Otten, Technical Architecture- ը Speedcast- ում Kevin Otten, Technical Architecture- ը Speedcast- ում «Tiger Lake- ը փոխարինում է այն ամենը, որը տունավոր է: Դա այն դիզայնը, որը մենք ցանկանում ենք ստանալ առաջին օրից». Արդյունաբերությանից մինչեւ արդյունքների Tiger Lake- ը թույլ է տալիս ճշգրիտ ժամանակային համակարգեր, որոնք նախընտրում են շատ հարմար է գործել կամ շատ ծախսեր են կառուցել: Customer Facing Dashboard- ը Հիմնական տեղեկատվություն, որը կարող է համատեղել Live- ի մետաղադրամները եւ պատմական agregates- ի հետ մեկ հարցում: Հիմնական տեղեկատվություն, որը կարող է համատեղել Live- ի մետաղադրամները, չի պահանջում Dual Stacks- ի կամ Stale Insights- ի համար: Tiger Lake- ը աջակցում է High-throughput ingestion- ը արտադրության քանակում, որը մատակարարում է մետաղադրամներ, որոնք տեսնում են միլիոնավոր գծեր իրական ժամանակում: Ամեն ինչ ապրում է մեկ համակարգում, որը անմիջապես վերահսկվում է եւ անմիջապես փորձարկվում է: «Մի Tiger Lake- ի հետ, մենք վերջապես համատեղել ենք մեր իրական ժամանակի եւ պատմական տվյալները»: Maxwell Carritt, Lead IoT Engineer է Pfeifer & Langen. «Մենք այժմ անմիջապես պլանավորում ենք Tiger Postgres- ից Iceberg- ում, այնպես որ մեր analytics- ները կարող են ուսումնասիրել, մոդել եւ գործել S3- ի, Athena- ի եւ TigerData- ի տվյալների վրա»: «Մի Tiger Lake- ի հետ, մենք վերջապես համատեղել ենք մեր իրական ժամանակի եւ պատմական տվյալները»: Maxwell Carritt, Lead IoT Engineer է Pfeifer & Langen. Maxwell Carritt, Lead IoT Engineer է Pfeifer & Langen. «Մենք այժմ անմիջապես պլանավորում ենք Tiger Postgres- ից Iceberg- ում, այնպես որ մեր analytics- ները կարող են ուսումնասիրել, մոդել եւ գործել S3- ի, Athena- ի եւ TigerData- ի տվյալների վրա»: Monitoring համակարգեր Միայն ճշմարտության աղբյուրը եւ անմիջական տվյալների ծիծաղը կարող է արագ եւ ավելի հավասար լինել: Մարդիկ կարող են գործել մեկ SQL հարցը, որպեսզի միասին վերահսկել նոր telemetry եւ պատմական սխալները - բարելավելով սերտիֆիկացման արագությունը, վերահսկելու սխալ positif, եւ վերահսկել այն, ինչ կարեւոր է: Tiger Lake- ը թույլ է տալիս վերահսկողության համակարգերը աշխատել նույն Live- ի գործառույթում, որտեղ Iceberg- ը ապահովում է պատմական հպարտությունը եւ Tiger Postgres- ը ապահովում է ցածր լարման հասանելիությունը: Ապրանքներ Tiger Lake- ը թույլ է տալիս տեղադրել տեղադրման առանց լրացուցիչ ինտրաֆորմացիա: Մատակարարները կարող են տեղադրել վերջին օգտվողների գործառույթը եւ երկարազոտական ինտրաֆորմացիայի պատմությունը ուղղակիորեն Postgres- ում: Չնայած այն, որ անհրաժեշտ է տեղադրման, vector drift- ի կառավարման կամ custom AI- ի խողովակների համար: Տեսեք, որ օգնության գործակալը ստանում է նոր հարցը: Հիմնական օգնության հարցերի մեծ քանակը ապրում է Iceberg- ում, իսկ Tiger Lake- ը Postgres- ում ստեղծել է ավտոմատ բաղադրիչներ եւ vektor- ի բաղադրիչներ: Այժմ vektor search- ը կարող է արագ պատասխանել AI chat- ի հարցերի համար, իսկ ապահովել է, որ բաղադրիչները ապրում են նոր եւ նորագույն, առանց բաղադրիչների բաղադրիչների. Այսպիսով, Tiger Lake- ը նաեւ կարեւոր բաղադրիչ է այն, ինչ մենք կոչում ենք Agentic Postgres- ում, Postgres- ի հիմնադրամը բնական համակարգերի համար, որոնք սովորում են, որոշում են եւ գործում են: «Tiger Lake- ի հետ, մենք հավատում ենք, որ TigerData- ը հզոր բաղադրիչ է Postgres- ի փոխանցման համար բաց նավթի բաղադրիչը օգտագործման համար»: Այս մասին ասում է Ken Yoshioka, CTO, Lumia Health. «Դա թույլ է տալիս մեզ հագուստը, որ մեր biotech startup- ը արագ աճել է, ինչպես նաեւ analytics- ի եւ agentic AI- ի համար նախագծված ինտրաթելացիա»: «Tiger Lake- ի հետ, մենք հավատում ենք, որ TigerData- ը հզոր բաղադրիչ է Postgres- ի փոխանցման համար բաց նավթի բաղադրիչը օգտագործման համար»: Այս մասին ասում է Ken Yoshioka, CTO, Lumia Health. Այս մասին ասում է Ken Yoshioka, CTO, Lumia Health. «Դա թույլ է տալիս մեզ հագուստը, որ մեր biotech startup- ը արագ աճել է, ինչպես նաեւ analytics- ի եւ agentic AI- ի համար նախագծված ինտրաթելացիա»: Նման ընկերություններ, ինչպիսիք են Speedcast, Lumia Health, եւ Pfeifer & Langen, այժմ կառուցում են Full-Context եւ Real-Time analytical համակարգեր Tiger Lake- ի հետ: Այս դիզայնները կարող են օգտագործել արդյունաբերական telemetry, agentic workflows, եւ իրական ժամանակի գործառույթները, բոլորը միասնական, անմիջապես պլատֆորմից. Պաշտոնական Beta-ը Tiger Cloud- ում Tiger Lake- ը այժմ հասանելի է Public Beta- ում , մեր կառավարված պլատֆորմը իրական ժամանակի ծրագրերի եւ analytical համակարգերի համար: Այն աջակցում է Tiger Postgres- ից Iceberg- ի աջակցված Amazon S3 Tables- ից open formats- ի օգտագործումը: Tiger Cloud- ը Tiger Cloud- ը Հաջորդ հոդված՝ Round-Trip Intelligence Հաջորդ անգամ այս սեւում: Query Iceberg կատեգորիաները ուղղակիորեն Postgres- ում: Ուսանել, միանալ եւ խոսել Lakehouse- ի եւ օպերացիոն տվյալների հետ, օգտագործելով SQL- ը: Ապրիլ 2025: Full round-trip workflows: ingest in Postgres, enrich in Iceberg and stream results back automatically. Սա թույլ է տալիս մշակողներին փոխել գործառույթից analytics- ի հետ գործառույթը մեկ դիզայնում. Ինչպես ստեղծել Tiger Lake Պարզ է սկսել: Չնայած պլաստիկ օպերացիոն կամ մանրաձայնային ինտեգրման: Iceberg- ի համատեղելի S3- ի տուփների համար ստեղծեք բուխը: ARN- ի իրավունքները Tiger Cloud- ի համար: Tiger Postgres- ում սեղմեք TABLE SYNC: ALTER TABLE my_hypertable SET (
  tigerlake.iceberg_sync = true
);
 Data Architecture- ի مستقبلը իրական ժամանակն է, Kontextual եւ Open Tiger Lake- ը առաջարկում է նոր տեսակի դիզայնը: Այս դիզայնը միասնական է, ստանդարտորեն կախված է եւ optimized է ծրագրերի համար, որոնք պահանջում են ամբողջական առեւտրի եւ ամբողջական տվյալները իրական ժամանակում: Օպերացիոն տվյալները բեռնում են նավահանգիստին բեռնել եւ մոդելելելու համար: Բարձրացված գիտելիքները բեռնում են Postgres- ում ցածր տեւողության ծառայելու համար: Ապրանքներ եւ գործիչներ կատարում են բեռը, պատասխանել են ճշգրտությամբ եւ արագությամբ: Մենք հավատում ենք, որ այսն է այն, ինչ հետո է: Ծրագրեր, որոնք համատեղում են օպերացիոն օգտագործման Case- ը եւ ներքին analytics- ը Արդյունաբերություններ, որոնք նվազեցնում են հարմարավետությունը, այլեւ կախված են այն Աշխատանքային վարձակներ, որոնք ոչ միայն реактив են, այլեւ հասկանում են Դուք չեք պետք է ընտրել միասնական եւ պարզության միջեւ: Դուք չեք պետք է միասին փաթեթավորել համակարգեր, որոնք երբեք չի նախագծված միասին աշխատելու համար: Դուք չեք պետք է վերլուծել, որպեսզի զարգանալ: Հաջորդgeneration storage architecture- ի հետ եւ մեր Postgres- ի բնական AI գործիքների հետ Tiger Lake- ը ստեղծում է Agentic Postgres- ի բաղադրիչը: Դա բաղադրիչն է, որը կառուցված է բաղադրիչների բաղադրիչների համար, որոնք ուսուցում են, մոդելում են եւ գործում են: Մենք կասկածենք ավելի արագ: Տեսեք այն այսօր եւ ստուգեք այն Դա սկսելու համար. Tiger Cloud- ը Tiger Lake Docs- ը Tiger Cloud- ը Tiger Lake Docs- ը - Մինչեւ Mike

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Stop database overprovisioning with Dynamic PostgreSQL. Try it out for free

Stop database overprovisioning with Dynamic PostgreSQL Try it out for free

Այս աուդիոն պատրաստվել է պատմության բնօրինակ լեզվով:

Tiger Lake- ը սկսում է միավորել Postgres- ը եւ Lakehouse- ը Real-Time Analytics- ի եւ AI- ի համար

About Author

ՄԵԿՆԱԲԱՆՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐ

ԿԱԽՎԵԼ ՏԵԳՍԵՐ

ԱՅՍ ՀՈԴՎԱԾԸ ՆԵՐԿԱՅԱՑՎԵԼ Է Մ

Related Stories

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

How HyperCycle Is Building the Internet for AI: A Deep Dive with Toufi Saliba

Hypernative Bolsters Bitcoin L2 Security as Stacks Ecosystem Gets Real-Time Protection

What is Hyperthreading and How Do You Enable It?

HyveDA Secures $50 Million in Pre-Deposits After Symbiotic Mainnet Launch

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps