ការវិស្វកម្មនៅទំហំ: ពីប្រព័ន្ធស្វែងរកទៅនឹងប្លាស្ទិច AI-native និងផលិតផលទិន្នន័យ

ប្រព័ន្ធទាំងអស់បានផ្លាស់ប្តូរនៅពេលដែលវាមានកម្រិតខុសគ្នានឹង។ ការដឹកជញ្ជូនមានកម្រិតខុសគ្នានឹងកើនឡើងខុសគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើងគ្នានឹងកើនឡើង។ សៀវភៅនេះបង្ហាញពីការធ្វើការវិស្វកម្មរបស់ Sai Sreenivas Kodur ពីការបង្កើតប្រព័ន្ធស្រាវជ្រាវនិងការណែនាំទំហំធំទូលំទូលាយនៅក្នុងអេឡិចត្រូនិទៅនឹងប្លាស្ទិចអេឡិចត្រូនិអាជីវកម្មចម្បងនិងផលិតផលទិន្នន័យឯកជន។ នៅពេលនេះវាមើលឃើញពីរបៀបដែលការធ្វើការនៅទំហំផ្លាស់ប្តូរការផ្តោតលើវិស្វករពីផ្នែកមួយចំនួនទៅលើមូលដ្ឋានប្លាស្ទិចដំណើរការការងារទិន្នន័យនិងរចនាសម្ព័ន្ធក្រុម, ជាពិសេសនៅពេលដែល AI ធ្វើការផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលកម្មវិធីត្រូវបានបង្កើតឡើង។ មជ្ឈមណ្ឌលប្រព័ន្ធនិងម៉ាស៊ីនអប់រំ លោក Sai Sreenivas Kodur បានបញ្ចប់បច្ចេកវិទ្យានិងមជ្ឈមណ្ឌលរបស់គាត់នៅសាកលវិទ្យាល័យបច្ចេកវិទ្យានិងមជ្ឈមណ្ឌលបច្ចេកវិទ្យានិងមជ្ឈមណ្ឌលបច្ចេកវិទ្យានិងមជ្ឈមណ្ឌលបច្ចេកវិទ្យានិងមជ្ឈមណ្ឌលបច្ចេកវិទ្យានិងមជ្ឈមណ្ឌល។ ក្នុងអំឡុងពេលនៃការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សានិងការសិក្សាន។ ការធ្វើការនេះតម្រូវឱ្យមានការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍តាមរយៈខ្សែភាពយន្ត។ ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងគឺជាដំណោះស្រាយនៃកម្រិតប្រព័ន្ធដែលត្រូវបានរចនាឡើងដោយអេឡិចត្រូនិក, ម៉ូដែលការអនុវត្តនិងតម្រូវការឧបករណ៍ដែលធ្វើការជាមួយគ្នា។ ការជ្រើសរើសការអនុវត្តតម្រូវឱ្យមានទំហំទូលំទូលំទូលាយ។ សាកលវិទ្យាល័យបានផ្តោតលើការគណនានិងការគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនានិងគណនាន។ ប្រព័ន្ធស្រាវជ្រាវនិងការណែនាំនៅទំហំ សកម្មភាពឧស្សាហកម្មដំបូងរបស់ Sai បានរួមបញ្ចូលទាំងការបង្កើតនិងនាំមុខគេនៃប្រព័ន្ធស្រាវជ្រាវនិងការណែនាំនៅលើបណ្តាញអ៊ីនធឺណិតធំទូលំទូលាយរួមទាំង Myntra និង Zomato ។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះគាំទ្រការកំណត់តម្លៃ, ការស្វែងរកនិងការកំណត់តម្លៃតាមរយៈកាតាឡុកនៃច្រើនជាង 1 លានអត្ថបទដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងទូលំទូលំទូលាយ។ ពួកគេដំណើរការប្រហែល 300,000 ការស្វែងរកក្នុងមួយ នាទី។ នៅមន្ទីរពិសោធន៍នេះការអនុវត្តនៃប្រព័ន្ធនេះបានបង្ហាញពីការកាត់បន្ថយទំហំជាច្រើននៃការប្រកួតប្រជែង។ ការកាត់បន្ថយប្រសិទ្ធិភាពនៃឧបករណ៍នេះគួរតែត្រូវបានកាត់បន្ថយជាមួយនឹងតម្រូវការនៃការបំបែក។ គុណភាពនៃការកាត់បន្ថយការអនុវត្តរបស់ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានផ្អែកលើបំពង់ទិន្នន័យ, សមត្ថភាពវិជ្ជាជីវៈនិងការអនុវត្តរបស់គំរូដែលធ្វើការជាមួយគ្នា។ គម្រោងរចនាសម្ព័ន្ធដែលគួរឱ្យត្រឹមត្រូវក្នុងការកាត់បន្ថយការរចនាសម្ព័ន្ធបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងផ្សេងគ្នានេះនៅពេលដែលត្រូវបានបង្ហាញដល់គំរូការដឹកជញ្ជូនពិតប្រាកដ, សញ្ញាបនប័ត្ររលាយនិងការផ្លាស់ប្តូរផ្ទុកមិនត្រឹមត្រូវ។ ការធ្វើការនេះបានបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពនៃការដោះស្រាយការរចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកទេសជាមួយនឹងគំរូប្រើប្រាស់ផលិតផល។ ការបង្កើនសមត្ថភាពឬសមត្ថភាពតម្រូវឱ្យមានការត្រួតពិនិត្យតាមរយៈប្រព័ន្ធផ្លាស់ប្តូរការទាញយកទិន្នន័យនិងលក្ខណៈពិសេសកម្មវិធីជាច្រើនជាងការផ្លាស់ប្តូរក្នុងផ្នែកមួយចំនួន។ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ Startup Environments និង Engineering Exposure នៅពេលចាប់ផ្តើមនៃការជោគជ័យរបស់គាត់លោក Sai បានជ្រើសរើសដើម្បីធ្វើការជាលើកដំបូងនៅក្នុងបរិស្ថានចាប់ផ្តើម។ សកម្មភាពទាំងនេះបានផ្តល់ជូននូវការបង្ហាញដល់កម្រិតខ្ពស់នៃតម្រូវការវិស្វកម្មរួមទាំងការរចនាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការផលិតកម្មនិងកិច្ចសហប្រតិបត្តិការរឹងមាំជាមួយក្រុមផលិតផលនិងអាជីវកម្ម។ ការដោះស្រាយបច្ចេកទេសត្រូវបានទាក់ទងទៅនឹងតម្រូវការរបស់អតិថិជននិងតម្រូវការប្រតិបត្តិការ។ នៅក្នុងការកំណត់ទាំងនេះផលប៉ះពាល់នៃការជ្រើសរើសអ៊ីនធឺណិតបានបង្ហាញយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ប្រព័ន្ធដែលមានមូលដ្ឋានខុសត្រូវត្រូវការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពនៅពេលដែលការប្រើប្រាស់បានកើនឡើង។ ប្រព័ន្ធដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងជាមួយនឹងការបង្វិលត្រឹមត្រូវនិងបំពង់ដែលមានសុវត្ថិភាពគឺមានភាពងាយស្រួលក្នុងការបន្ថែមតាមពេលវេលា។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានកំណត់ដោយមិនគ្រាន់តែដោយកូដនិងវិជ្ជាជីវៈទេប៉ុន្តែផងដែរដោយរបៀបដែលក្រុមការងារបានធ្វើការរបៀបដែលការសម្រេចបាននិងរបៀបដែលប្លាស្ទិចត្រូវបានរក្សាទុកនៅពេលដែលពួកគេបានកើនឡើង។ ការបង្កើតប្រព័ន្ធពិសោធន៍អាហារនៅ Spoonshot លោក Sai បន្ទាប់មកបានបង្កើត Spoonshot និងជាអ្នកគ្រប់គ្រងបច្ចេកវិទ្យារបស់វា។ Spoonshot បានផ្តោតលើការសាងសង់ប្លាស្ទិចទិន្នន័យទិន្នន័យសម្រាប់ឧស្សាហកម្មអាហារនិងអាហារ។ ប្រព័ន្ធសំខាន់, Foodbrain, បានរួមបញ្ចូលច្រើនជាង 100 terabytes នៃទិន្នន័យផ្លាស់ប្តូរពីប្រភពជាង 30,000 ជាមួយនឹងម៉ូដែល AI និងពិសោធន៍អាហារឯកទេស។ មជ្ឈមណ្ឌលនេះបានបង្កើត Genesis ដែលជាផលិតផលដែលត្រូវបានប្រើដោយម៉ាកអាហារទូទាំងពិភពលោកដូចជា PepsiCo, Coca-Cola និង Heinz ដើម្បីគាំទ្រការបង្កើតថ្មីនិងការអភិវឌ្ឍផលិតផល។ Building Foodbrain បានរួមបញ្ចូលទាំងការធ្វើការជាមួយប្រភពទិន្នន័យធ្លាក់ចុះ, ការអភិវឌ្ឍតម្រូវការតំបន់និងការតម្រូវការនៃការសាកល្បងរបស់អាជីវកម្ម។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវការដើម្បីអនុវត្តការផ្លាស់ប្តូរការចូលដោយគ្មានការផ្លាស់ប្តូរអ៊ីនធឺណិតធម្មតា។ Under Sai's Technical Leadership, Spoonshot បានកើនឡើងច្រើនជាង 4 លានដុល្លារក្នុងការវិនិយោគវិជ្ជាជីវៈនិងកើនឡើងទៅក្រុមច្រើនជាង 50 នៅសហរដ្ឋអាមេរិកនិងប្រទេសឥណ្ឌា។ ក្នុងអំឡុងពេលនេះគាត់បានបង្កើតកម្មវិធី AI ដែលមានមូលដ្ឋានលើទិន្នន័យដោយបង្កើតកម្មវិធីប្រតិបត្តិការទិន្នន័យដែលមានមូលដ្ឋានជាមួយក្រុមអ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ។ នេះបានកាត់បន្ថយពេលដំណើរការសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍម៉ូដែលថ្មីដោយ 60% ខណៈពេលដែលការរក្សាទុកភាពត្រឹមត្រូវជាង 90% ។ ប្លាស្ទិចអេឡិចត្រូនិ Enterprise AI និងភាពងាយស្រួល លោក Sai បានបន្ទាប់មកធ្វើការជាមជ្ឈមណ្ឌលវិស្វកម្មនៅ ObserveAI ដែលជាមជ្ឈមណ្ឌលនៃក្រុមវិស្វកម្មប្លាស្ទិចអេឡិចត្រូនិនិងក្រុមផលិតផលអាជីវកម្ម។ វាត្រូវបានគាំទ្រដល់អតិថិជនឧស្សាហកម្មដូចជា DoorDash, Uber, Swiggy និង Asurion ។ អតិថិជនទាំងនេះមានតម្រូវការខុសគ្នានៃការសាកល្បង, សមត្ថភាពនិងភាពងាយស្រួលប្រតិបត្តិការ។ ការកសាងវេទិកាដើម្បីគាំទ្រដល់ការកើនឡើងប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែលប្រហែល លោក Sai បានផ្តោតលើការបង្កើតសមត្ថភាពនៃការគ្រប់គ្រងវិស្វកម្ម។ លោកបានជួយកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធការធ្វើការ, បានធ្វើការជាង 130 សាកលវិទ្យាល័យនិងបានកំសាន្តអ្នកគ្រប់គ្រងវិស្វកម្មខ្ពស់ដើម្បីគាំទ្រការអភិវឌ្ឍប្លាស្ទិចរយៈពេលវែង។ ជំហាននេះបានបង្ហាញពីរបៀបដែលរចនាសម្ព័ន្ធសហគ្រាសប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រព័ន្ធ។ នៅពេលដែលប្លាស្ទិចបានកើនឡើងប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាពប្រសិទ្ធិភាព។ ពីវិស្វកម្មប្រព័ន្ធទៅនឹងក្រុម AI-Native នៅទូទាំងតម្រូវការរបស់លោក Sai បានរក្សាទុកការរួមបញ្ចូលផ្ទាល់ខ្លួនរបស់គាត់នៅពេលដែលបានផ្ដល់នូវតម្រូវការគ្រប់គ្រងបច្ចេកទេសជាទូលំទូលាយ។ គោលបំណងរបស់គាត់ត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរកាន់តែច្រើនទៅលើមូលដ្ឋានប្លាស្ទិចនិងដំណើរការការងារដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមការងារធ្វើការប្រសិទ្ធិភាពជាមួយនឹងទិន្នន័យនិងប្រព័ន្ធ AI មានប្រសិទ្ធិភាព។ ការបណ្តុះបណ្តាលនៃវិស្វករខ្ពស់និងការវិនិយោគក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលត្រឹមត្រូវបានក្លាយជាផ្នែកសំខាន់នៃការងារនេះ។ សៀវភៅរបស់គាត់អំពីការស្រាវជ្រាវរបស់គាត់បង្ហាញពីការផ្តោតលើបច្ចុប្បន្ននេះ។ សៀវភៅដូចជា " និង » វាត្រូវបានពិនិត្យឡើងវិញពីរបៀបដែល AI អាចជួយផលិតផលនិងដំណើរការវិស្វកម្ម។ Genesis: Innovation Intelligence ការអភិវឌ្ឍន៍អាហារ » Debugmate: ឧបករណ៍ AI សម្រាប់ការ debugging on-call ដែលមានប្រសិទ្ធិភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធផលិតកម្មមានប្រសិទ្ធិភាព" Debugmate បានបង្ហាញនូវការកាត់បន្ថយ 77% នៃការផ្ទុកនៅលើការទូទាត់ដោយការជួយវិស្វករក្នុងការដំឡើងបញ្ហាដោយប្រើទិន្នន័យនៃការស្រាវជ្រាវនិងបញ្ហាប្រព័ន្ធ។ មជ្ឈមណ្ឌលវិស្វកម្មរយៈពេលវែង ប្រសិនបើអ្នកមើលពីជីវិតរបស់លោក Sai Sreenivas Kodur, ជាគំនិតសំខាន់មួយគឺការផ្តោតលើការសាងសង់ប្រព័ន្ធដែលមានសុវត្ថិភាពនៅពេលដែលមានកម្រិតខ្ពស់។ ក្នុងនាមជាការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី AI បានកើនឡើងយ៉ាងឆាប់រហ័ស, ការផ្លាស់ប្តូរនេះបានក្លាយជាការសំខាន់ជាងមុន, ជាពិសេសនៅពេលដែលក្រុមហ៊ុនបានចាប់ផ្តើមបង្កើតកម្មវិធីពិតប្រាកដ។ មិនមែនជាការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល ក្រុមប្រឹក្សាភិបាលកម្មវិធី AI-native ក្រុមប្រឹក្សាភិបាលកម្មវិធី AI-native ដូចគ្នានេះមិនមែនជាការផ្តោតលើការកើនឡើងនៃផលិតផលផ្ទាល់ខ្លួនទេប៉ុន្តែការងារនេះផ្តោតលើមូលដ្ឋានប្លាស្ទិចដំណើរការទិន្នន័យនិងរចនាសម្ព័ន្ធក្រុមដែលអាចកើនឡើងតាមរយៈពេលវេលា។ ការជួបប្រជុំគ្នានេះបង្ហាញពីវិធីសាស្រ្តវិស្វកម្មដែលមានមូលដ្ឋាននៅលើភាពច្បាស់លាស់, ភាពរឹងមាំនិងផលប៉ះពាល់ចុងពេលវេលា។ ហ្វេសប៊ុកអ៊ីនធឺណិត ហ្វេសប៊ុក - រូបថត ហ្គេម LinkedIn ហ្គេម LinkedIn ហ្គេម LinkedIn