ໃນສະຖານທີ່ທີ່ທຸກຄົນຄວນຄວນຄົ້ນບໍ່ແຮ່ – ຂໍຂອບໃຈກັບລະບົບພະລັງງານ, ໂຮງງານຜະລິດອຸດສາຫະກໍາ, ຫຼືຫ້ອງການຄວບຄຸມອຸດສາຫະກໍາ – ຂໍ້ມູນບໍ່ເສຍຄ່າໄປບ່ອນ. ແຕ່ຄວາມຮູ້ສຶກ? ມັນເປັນປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ທໍ່ ETL messy, ປະເພດຂໍ້ມູນ dispersed, ແລະ orchestration ອັດຕະໂນມັດຢ່າງງ່າຍດາຍເປັນສິ່ງທີ່ວ່າໃນເວລາທີ່ທ່ານກໍາລັງຊອກຫາການທົດສອບທີ່ແທ້ຈິງ, ອັດຕະໂນມັດທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບການເຮັດວຽກໄດ້ກາຍເປັນໄປໄດ້. ມັນເປັນສິ່ງທີ່ Purva Desai ກາຍໃນ. ມີຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນ Python, SQL, PySpark, Airflow, Terraform, ແລະອຸປະກອນອຸປະກອນອຸປະກອນອຸປະກອນອຸປະກອນອຸປະກອນອຸປະກອນ, Purva ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນ - ມັນກໍ່ສ້າງອຸດສາຫະກໍາອຸດສາຫະກໍາ. ມັນປ່ຽນແປງອຸປະກອນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການເຊື່ອມໂລຫະໃນຮູບເງື່ອນໄຂໃນຮູບເງື່ອນໄຂທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການປະຕິບັດໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ. ຄາສິໂນຂອງຕົນ? ມັນຕິດຕາມການຄົ້ນຄວ້າຂໍ້ມູນ, idempotence pipeline, ແລະ linage metadata ທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະ centered, ດັ່ງນັ້ນຄອບຄົວສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຈໍານວນແລະປະຕິບັດຢ່າງວ່ອງໄວ. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! Purva ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນວິສະວະກອນຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ. ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາມີປະສົບການຫຼາຍກ່ວາ 100,000 ສະບັບການທົດສອບຈາກລະບົບການຄວບຄຸມທີ່ຖືກສົ່ງອອກ, ມັນກໍ່ສ້າງຮູບແບບ clustering ຄວາມປອດໄພໂດຍໃຊ້ການຝຶກອົບຮົມທີ່ບໍ່ໄດ້ຮັບການຄວບຄຸມ. ມັນໄດ້ປັບປຸງຄວາມປອດໄພຂອງຄຸນນະພາບແລະໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ຄວາມປອດໄພ. ຜົນປະໂຫຍດ? ຄວາມປອດໄພຫຼັງຈາກການດາວໂຫລດໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນ 30%. ແລະທັງຫມົດໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍຜ່ານການທົດສອບ CI / CD ກັບ Jenkins, ດັ່ງນັ້ນການກໍ່ສ້າງທັງຫມົດໄດ້ຮັບການທົດສອບ regression ອັດຕະໂນມັດໃຫມ່. ຄວາມປອດໄພຕ່ໍາ, ຄວາມປອດໄພຕ່ໍາ, ແລະການ ການເຮັດວຽກຂອງລາວກ່ຽວກັບການຢັ້ງຢືນຄອມພິວເຕີແລະການຄົ້ນຄວ້າຄອມພິວເຕີສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມັນເປັນຕົວແທນສໍາລັບການສ້າງຄວາມຄິດສ້າງສັນຢ່າງງ່າຍດາຍ. ມີອຸປະກອນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກ່ວາອຸປະກອນ GPU ທີ່ບໍ່ມີປະສິດທິພາບສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງ, ນາງໄດ້ສ້າງລະບົບການຢັ້ງຢືນຄອມພິວເຕີ multi-stage - ການເຊື່ອມຕໍ່ການເຂົ້າເຖິງຄຸນນະສົມບັດ Adaptive Feature Extraction, PCA, ແລະ K-means clustering. ມັນມີຄວາມຖືກຕ້ອງ 93% ແຕ່ກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍການຄອມພິວເຕີປົກກະຕິ. ທີມງານໄດ້ນໍາໃຊ້ມັນສໍາລັບການເຂົ້າເຖິງຄວາມປອດໄພແລະການນໍາໃຊ້ IoT ພະລັງງານຕ່ໍາ, ເຮັດໃຫ້ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບທີ່ເຂັ ມັນໄດ້ສ້າງຮູບແບບການກວດສອບ occupation based on IoT ໂດຍໃຊ້ accelerometers ແລະການປິ່ນປົວ Edge, ມີຄວາມຖືກຕ້ອງການກວດສອບ 95%. ການເຮັດວຽກທີ່ເລີ່ມຕົ້ນໃນ sensors fusion ແລະ edge inference? ມັນໄດ້ຖືກກວດສອບໃນ DNA ຂອງລະບົບ IoT ອຸດສາຫະກໍາໃນທົ່ວໂລກ. Even during her time at the University of Houston, Texas, Purva was already thinking a step ahead.  ໃນຖານະເປັນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງເຂົາເຈົ້າແມ່ນໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ: ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະໃຫ້ພະລັງງານໃນຂອບເຂດຂອງຜູ້ໃຊ້. ທັງຫມົດຂອງອຸປະກອນຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນອັດຕະໂນມັດ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ແລະການອອກແບບ API-first ເພື່ອໃຫ້ບໍລິສັດ downstream ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍ. ນາງໄດ້ນໍາໃຊ້ Docker ແລະ Kubernetes ເພື່ອບັນທຶກ pipelines, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າສິ່ງທີ່ເຮັດວຽກໃນການພັດທະນາໄດ້ເຮັດວຽກຢ່າງງ່າຍດາຍໃນການຜະລິດ. ການປິ່ນປົວຂໍ້ມູນເປັນຜະລິດຕະພັນທີ່ຖືກຄຸ້ມຄອງ, versioned ໄດ້ເພີ່ມການ adoption ການ analytics ໃນທົ່ວໂລກ. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈກໍໂດຍການບໍລິການລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາ, ຂ້າພະເຈົ້າຫວັງວ່າຈະໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບທ່ານອີກເທື່ອຫນຶ່ງ! ການເຮັດວຽກຂອງ Purva ແມ່ນຮູບແບບຫນຶ່ງທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງການປ່ຽນແປງສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນ fragile ແລະ chaotic ໃນລະບົບການເຄື່ອນໄຫວ. She has designed federated data layers, tuned Snowflake performance with clustering keys and micro-partitioning, and automated cloud infrastructure with Terraform. Wherever she goes, she finds ways to push efficiency higher and make analytics easier, just at the crossroads of cloud and data. ຂ້າພະເຈົ້າສືບຕໍ່ໄດ້ຮັບການປະທັບໃຈ ສໍາ ລັບທ່ານ ການວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການທົດລອງ - ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ. ລະບົບທີ່ພວກເຮົາມີການສ້າງຄົ້ນຄ້ວາ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານຂໍ້ມູນ, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການຄົ້ນຄ້ວາທີ່ພວກເຂົາເຈົ້າສາມາດສະຫນັບສະຫນູນ, ໃນລະດັບໃດໆ.

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

ສຽງນີ້ຖືກຜະລິດເປັນພາສາຕົ້ນສະບັບຂອງເລື່ອງ!

ຈາກ Chaos ກັບ Clarity: ການວິສະວະກອນຄວາມຄິດສ້າງສັນພາຍໃຕ້ Platforms Data ຂອງ Purva Desai

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ

Related Stories

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

Microsoft's AI Bet Fails to Dent Google's Search Dominance

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

Meet Surfshark: HackerNoon Company of the Week

How to Mint Your Name.HackerNoon Web3 Identity Namespace

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ຈາກ Chaos ກັບ Clarity: ການວິສະວະກອນຄວາມຄິດສ້າງສັນພາຍໃຕ້ Platforms Data ຂອງ Purva Desai

About Author

ຄຳເຫັນ

ວາງປ້າຍ

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ໄດ້​ຖືກ​ນໍາ​ສະ​ເຫນີ​ໃນ

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps

ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີໃນ