Tiger Lake იწყებს Unify Postgres და Lakehouse რეალურ დროის ანალიტიკა და AI

თანამედროვე განაცხადების უფრო დინამიური, უფრო ინტელექტუალური და უფრო რეალურ დროში. Dashboards განახლენ ინტელექტურობის გამოყენებით. მონიტორინგის სისტემები პასუხისმგებლობა გადარჩენა საწყობი ხაზები. მენეჯები გადაწყვეტილებები კონტექსტში, არა დაზოლუტურად. თითოეული დამოკიდებულია იგივე ძირითადი მოთხოვნით: უნარი შეუერთოს სიცოცხლის მოვლენები გრძელვადიანი ისტორიული სტანდარებით. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემები გაფართოებულია. ოპერაციული სისტემები, დამზადებული Postgres- ზე, გაქირავება და მომსახურება. ანალიტიკური სისტემები, დამზადებული Lakehouse- ზე, გაქირავება გაფართოება და მოდულირება. მათ დაკავშირება იმას ნიშნავს, რომ გაქირავება სქემები, pipelines, და საბაჟო სამუშაოები - თითოეული გააჩნია მგრძნობიარე, სქემა და ღირებულება. შედეგად არის სისტემების პატივაცია, რომელიც ცდილობენ სრული სურათის უზრუნველყოფს, არ თქმა უნდა, რეალურ დროში. ეს ფარმაცევტული არ არის მხოლოდ შეზღუდვა გუნდი - ეს შეზღუდვა, რაც განვითარებლები შეუძლიათ შექმნას. თქვენ არ შეგიძლიათ უზრუნველყოს რეალურ დროში dashboards ისტორიული სიხშირის ან ground agents ახალი ოპერაციული კონტაქტში, როდესაც მონაცემები განკუთვნილია. ეს არქიტექტურ სიზუსტე არ არის უფრო მგრძნობიარე. ამჟამად, ფართო ბეტაში, იგი იძლევა ახალი მონაცემთა loop - მუდმივი, ორიგინალური, და გრძელვადიანი ინტეგრირებული - შორის Postgres და Lakehouse. იგი შეესაბამება stack, შენარჩუნებს ღია ფორმატები, და აძლევს ოპერაციული და ანალიტიკური კონტაქტი იგივე სისტემაში. Tiger გზის Tiger გზის Tiger Lake: რეალურ დროში მონაცემები, სრული კონტექსტის სისტემები Tiger Lake შეამციროს საჭიროება გარე pipelines, კომპლექსური orchestration frameworks, და კონფიდენციალურობის middleware. იგი ინტეგრირებული პირდაპირი Tiger Cloud და ინტეგრირებული Tiger Postgres, ჩვენი წარმოების დონეზე Postgres საავტომობილო transactional, ანალიტიკური, და საავტომობილო workloads. არქიტექტურა იყენებს Open Standards from end to end: Apache Iceberg ტაბლეები Amazon S3 ტაბლეებში შეინახება Lakehouse ინტეგრირებისთვის მუდმივი რეპლიკაცია Postgres ტაბლეებში ან ჰიპერტაბილებში Iceberg- ში Streaming ingestion დაბრუნება Postgres დაბალი თარიღი მომსახურება და ოპერაციები Postgres- სდან Iceberg- ს მიწოდება ეფექტური rollups ეს შესაძლებლობები მოიცავს ინტეგრირებული. რა ადრე საჭიროა Flink სამუშაოები, DAG გრაფიკორები, და საბაჟო კლიმა ახლა მუშაობს ნაქსოვი. სინამდვილეობის ქცევა და გრაფიკული თავსებადი განკუთვნილია სისტემაში დასაწყისში. Tiger Lake- ის მონაცემთა არქიტექტურა განკუთვნილია როგორ, ეს დაგეხმარებათ და განიხილეთ, თუ როგორ განვითარება, როდესაც რეალურ დროში კონტაქტი გახდა ძირითადი დიზაინის პრინციპი. შეამოწმეთ Medallion მოდელი შეამოწმეთ Medallion მოდელი თქვენ შეგიძლიათ ვფიქრობ, რომ ეს არის : operational medallion architecture Bronze: Raw მონაცემები დასაწყისში Iceberg მხარს უჭერს S3. ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის ფოლადის. Gold: Aggregates განკუთვნილია Postgres- ში რეალურ დროში მომსახურებისთვის, შემდეგ გადაცემა Iceberg- ში ფუნქციური ანალიზისთვის. ტრადიციული Bronze–Silver–Gold workflows განკუთვნილია batch სისტემები. Tiger Lake საშუალებას იძლევა მუდმივი წნევა, სადაც გაფართოება და მომსახურება ხდება რეალურ დროში. ეს გადაზიდვა შეიცავს ძალიან მოკლე pipeline დინამიკური და მარტივი რეალურ დროში მონაცემთა loop. კონტაქტი და მონაცემები გადაზიდვა თავისუფლად სისტემები შორის. ოპერაციული და ანალიტიკური ფართობი გაგრძელება დაკავშირებული გარეშე redundant სამუშაოები ან duplicated ინფრასტრუქტურა. Tiger Lake მხარს უჭერს ერთ-ერთი წერილის გზა, რომელიც რეალურ დროში განაცხადებს, დისბორები და Lakehouse- ს მხარს უჭერს, გამოყენებით სტრუქტურა, რომელიც საუკეთესო შეესაბამება განვითარებელს. მომხმარებელს შეუძლია მონაცემებს Postgres- ში და შემდეგ განკუთვნილია მონაცემები და rollups ავტომატურად სინქრონიზირებული მათი Lakehouse- ში; გარდა ამისა, მომხმარებლები, რომლებიც იღებენ ნედლეული მონაცემები Lakehouse- ში, ავტომატურად იღებენ მას Postgres- ში ოპერაციული მომსახურებისთვის. ახლა, პროგრამები შეუძლიათ განკუთვნილია ახლა და შემდეგ – არ აქვს ოპერაციული კოდი ან სინქრონიზაციის overhead. "მართობთ Kafka, Flink და საბაჟო კოდი, რათა გადარჩენა მონაცემები Postgres to Iceberg. ეს მუშაობს, მაგრამ ეს იყო რბილი და მაღალი შენარჩუნება," ვთქვა Kevin Otten, დირექტორი ტექნიკური არქიტექტურა Speedcast. "Tiger Lake შეცვალოს ყველა ეს ინფრასტრუქტურის. ეს არის არქიტექტურა, რომ ჩვენ გსურთ, რომ ჩვენ უკვე პირველი დღეში. " "მართობთ Kafka, Flink და საბაჟო კოდი, რათა გადარჩენა მონაცემები Postgres to Iceberg. ეს მუშაობს, მაგრამ ეს იყო რბილი და მაღალი შენარჩუნება," ვთქვა Kevin Otten, დირექტორი ტექნიკური არქიტექტურა Speedcast. ვთქვა Kevin Otten, დირექტორი ტექნიკური არქიტექტურა Speedcast. "Tiger Lake შეცვალოს ყველა ეს ინფრასტრუქტურის. ეს არის არქიტექტურა, რომ ჩვენ გსურთ, რომ ჩვენ უკვე პირველი დღეში. " არქიტექტურა შედეგებს Tiger Lake საშუალებას იძლევა რეალურ დროში სისტემები, რომლებიც ადრე ძალიან მოკლეა ოპერაციისთვის ან ძალიან ღირებულა შექმნას. Customer-facing დისბორები ამჟამად, Tiger Lake მხარს უჭერს მაღალი მოცულობის მოცულობის წარმოების სიზუსტით, იძლევა მილები, რომლებიც რეალურ დროში ვიზიტებს მილიარდი ხაზები. ყველაფერი ცხოვრობს ერთი სისტემაში, მუდმივად გაუმჯობესებული და ამჟამად შეამოწმება შესაძლებელია. "ს Tiger Lake- ს ერთად, ჩვენ finalmente შეუერთდა ჩვენი რეალურ დროში და ისტორიული მონაცემები." Maxwell Carritt, Lead IoT ინჟინერი Pfeifer & Langen. "საწყისში Tiger Postgres- სდან Iceberg- ს მუდმივად გააუმჯობესებთ, რათა ჩვენი ანალიტიკებს საშუალებას გაძლევთ S3, Athena და TigerData- ის მონაცემების გაუმჯობესებას, მოდელის გაუმჯობესებას და მონაცემების გაუმჯობესებას." "ს Tiger Lake- ს ერთად, ჩვენ finalmente შეუერთდა ჩვენი რეალურ დროში და ისტორიული მონაცემები." Maxwell Carritt, Lead IoT ინჟინერი Pfeifer & Langen. Maxwell Carritt, Lead IoT ინჟინერი Pfeifer & Langen. "საწყისში Tiger Postgres- სდან Iceberg- ს მუდმივად გააუმჯობესებთ, რათა ჩვენი ანალიტიკებს საშუალებას გაძლევთ S3, Athena და TigerData- ის მონაცემების გაუმჯობესებას, მოდელის გაუმჯობესებას და მონაცემების გაუმჯობესებას." Monitoring სისტემები ერთ-ერთი ფაქტის წყარო და მუდმივი მონაცემთა loop- ის გამოყენებით, შეტყობინება უფრო სწრაფად და უფრო საიმედოა. ინჟინრები შეუძლია ერთ-ერთი SQL კითხვებს იძლევა, რათა შეამოწმონ ახალი ტელამეტრი და ისტორიული ინტენსიენტებს – გაუმჯობესოს ტრიალაციის სიჩქარე, შეამციროს ფსიქიკური პოტენციები და გააგრძელდეს, რაც მნიშვნელოვანია. Tiger Lake საშუალებას იძლევა მონიტორინგი სისტემები მუშაობა იგივე Live ოპერაციული ქსელის, სადაც Iceberg უზრუნველყოფს ისტორიული სიზუსტით და Tiger Postgres უზრუნველყოფს დაბალი წნევის ხელმისაწვდომობა. ოპერაციები Tiger Lake საშუალებას იძლევა grounding გარეშე დამატებითი ინფრასტრუქტურა. Developer შეუძლია შეფუთვა უახლესი მომხმარებლის საქმიანობის და ხანგრძლივი ურთიერთობების ისტორია პირდაპირი Postgres. არ არის საჭირო orchestration, vector drift management ან Custom AI pipelines. იმიტომ, რომ მხარდაჭერა მენეჯერი მიიღებს ახალი კვლევა. ისტორიული მხარდაჭერა მოვლენების დიდი რაოდენობა იძლევა Iceberg- ში, ხოლო Tiger Lake- ში ავტომატური ნაწილები და ვიქტორები Postgres- ში შეიქმნა. ახლა ვიქტორების კვლევა ოპერაციული მონაცემთა ბაზარზე შეუძლია სწრაფად პასუხს AI ჩატი კითხვებს, ხოლო უზრუნველყოფს, რომ შეფუთვა მახასიათებელია და მახასიათებელია, გარეშე კომპლექსური არქიტრაციის მილები. ამით, Tiger Lake არის ასევე ძირითადი ბლოკზე ის, რაც ჩვენ ვთქვათ Agentic Postgres, Postgres საფუძველზე ინტელექტუალური სისტემები, რომლებიც სწავლობენ, გადაწყვეტილებებს და ქმედება. "Tiger Lake- სთან ერთად ჩვენ ვფიქრობთ, რომ TigerData დააყენებს ძლიერი საფუძველზე Postgres- ის ოპერაციული საავტომობილო გადარჩენა Open Lakehouse- ში განაცხადებისთვის." ეს ამბობს Ken Yoshioka, CTO, Lumia Health. ეს საშუალებას გაძლევთ მოქნილი გაზრდის ჩვენი ბიოტექნოლოგიური სტრუქტურა სწრაფად ინფრასტრუქტურის განკუთვნილია ორივე ანალიტიკა და agentic AI. " "Tiger Lake- სთან ერთად ჩვენ ვფიქრობთ, რომ TigerData დააყენებს ძლიერი საფუძველზე Postgres- ის ოპერაციული საავტომობილო გადარჩენა Open Lakehouse- ში განაცხადებისთვის." ეს ამბობს Ken Yoshioka, CTO, Lumia Health. ეს ამბობს Ken Yoshioka, CTO, Lumia Health. ეს საშუალებას გაძლევთ მოქნილი გაზრდის ჩვენი ბიოტექნოლოგიური სტრუქტურა სწრაფად ინფრასტრუქტურის განკუთვნილია ორივე ანალიტიკა და agentic AI. " კომპანიები, როგორიცაა Speedcast, Lumia Health და Pfeifer & Langen უკვე შექმნათ სრული კონტაქტიური და რეალურ დროში ანალიტიკური სისტემები Tiger Lake. ეს არქიტექტურა მხარს უჭერს ინდუსტრიული ტელამეტრიას, მექანიკური სამუშაო ოპერაციებს და რეალურ დროში ოპერაციებს, ყველა ერთობლივი, მუდმივად გადაცემის პლატფორმადან. Public Beta ხელმისაწვდომია Tiger Cloud- ში Tiger Lake ახლა ხელმისაწვდომია საზოგადოებრივი ბეტაზე ჩვენი მართული პლატფორმა რეალურ დროში პროგრამები და ანალიტიკური სისტემები. იგი მხარს უჭერს მუდმივი streaming from Tiger Postgres to Iceberg- მხარს უჭერს Amazon S3 Tables გამოყენებით open formats. Tiger Cloud Tiger Cloud დასაწყისში: Round-trip intelligence შემდეგი თებერვალი: Query Iceberg catalogues პირდაპირი Postgres. განიხილეთ, შეუერთეთ და განიხილეთ Lakehouse და ოპერაციული მონაცემები გამოყენებით SQL. დასავლეთ 2025: Full round-trip workflows: იღებს Postgres, გაფართოება Iceberg და გაფართოება შედეგები ავტომატურად. ეს საშუალებას გაძლევთ განვითარებლები გადაწყვიტოს მოვლენების ანალიზიში ოპერაციაში ერთი არქიტექტურა. როგორ დააყენოთ Tiger Lake დაწყება ადვილია. არ არსებობს კომპლექსური orchestration ან manual ინტეგრირება: Iceberg-compatible S3 ტაბლეების შექმნა. Tiger Cloud- ს გაძლევთ ARN-ის საშუალებას. Tiger Postgres- ში ტაბლეტის სინქრონიზაციის საშუალებას აძლევს: ALTER TABLE my_hypertable SET ( tigerlake.iceberg_sync = true ); Future of Data Architecture არის რეალურ დროში, კონტექსტალური და Open Tiger Lake გთავაზობთ ახალი სახის არქიტექტურა. ეს არის მუდმივი დიზაინი, სტანდარტულად გაფართოებული და ოპტიმიზირებული განაცხადებისთვის, სადაც საჭიროა სრული კონტაქტი და სრული მონაცემები რეალურ დროში. ოპერაციული მონაცემები შევიდა Lakehouse გაფართოების და მოდულებისთვის. გაფართოებული მიმოხილვა გაფართოება Postgres- ში ქვემოთ დაბალი დატენვის მომსახურებისთვის. პროგრამები და მექანიზები დასრულებენ loop, პასუხისმგებლობა სიზუსტით და სიჩქარით. ჩვენ ვფიქრობ, რომ ეს არის საფუძველზე, რაც შემდეგი: სისტემები, რომლებიც შეუერთებენ ოპერაციული გამოყენების შემთხვევაში და შიდა ანალიტიკა არქიტექტურა, რომელიც შეამციროს კომბინაცია, ვიდრე კომბინაცია Workloads, რომელიც არ არის მხოლოდ რეაქტიული, არამედ დაარსდა შეკითხვაში თქვენ არ უნდა აირჩიოთ კონტექსტის და მარტივიობის შორის. თქვენ არ უნდა აირჩიოთ სისტემები, რომლებიც არასდროს არ განკუთვნილია მუშაობა ერთად. და თქვენ არ უნდა აირჩიოთ replatform გააუმჯობესოს. Tiger Lake- ს ერთად შემდეგი გენერაციის შენახვის არქიტექტურა და ჩვენი Postgres- ის ინდივიდუალური AI ინსტრუმენტები აშენებენ Agentic Postgres- ის ქსოვილის. ეს არის საფუძველი, რომელიც შექმნილია ინტელექტუალური სამუშაო სიჩქარით, რომელიც იპოვებს, შედუღებს და მოქმედებს. ჩვენ შემდგომი გაზიარება. ტესტირება დღეს და შეამოწმეთ ეს უნდა დაიწყოს Tiger Cloud Tiger Lake დოკუმენტები Tiger Cloud Tiger Lake დოკუმენტები - და Mike