Teknoloji, endüstrileri gelişmeye zorlama konusunda acımasızdır. Büyük veri, makine öğrenimi ve yapay zeka ile ilgili olarak, büyük hacimli gerçek zamanlı verilerin işlenmesi ve analiz edilmesi, tüm şirketler için kritik bir rekabet avantajı haline geldi. Bununla birlikte, bu kadar büyük bir ölçeği yönetebilecek güvenilir veri platformlarının oluşturulması ve sürdürülmesi zorlu zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Yazılım mühendislerinin artık her zamankinden daha fazla yaratıcı düşünürler ve yenilikçiler olması gerekiyor.  Uber Technologies Inc.'de Kadrolu Yazılım Mühendisi olan Uber Technologies Inc., bu zorlukların gerektirdiği problem çözücünün mükemmel bir örneğidir. Veri altyapısına yönelik yenilikçi yaklaşımları, bugün teknoloji endüstrisindeki geleceğe yönelik tüm standartları karşılıyor.   Rahul Chaturvedi  Yazılım mühendisliğinde neredeyse yirmi yıllık deneyime sahip olan Chaturvedi, büyük veri, akış teknolojileri ve bulut altyapısında kendisini bir otorite olarak kabul ettirdi. Endüstri devlerindeki görevleriyle pekiştirilen ve IIT Kharagpur ve Washington Üniversitesi'ndeki akademik başarılarıyla desteklenen uzmanlığı, modern teknoloji şirketlerinin karşılaştığı en karmaşık veri zorluklarından bazılarının üstesinden gelmede etkili oldu.  Uber'de Chaturvedi, her gün trilyonlarca mesajı ve petabaytlarca veriyi işleyen bir sistem olan dünyanın en büyük Kafka dağıtımlarından birinin optimize edilmesinde ön sıralarda yer aldı. Çalışmaları, gerçek zamanlı veri işlemenin acil ihtiyaçlarını ele alıyor ve bulut ortamlarında verimli bir şekilde ölçeklenebilen güçlü yapay zeka ekosistemlerinin temelini atıyor.  Zorluğun Boyutu: Uber'in Veri Ekosistemi  Rahul Chaturvedi'nin katkılarının önemini gerçekten takdir etmek için öncelikle Uber'in veri ekosisteminin boyutunu kavramak gerekir. Dünyanın önde gelen ulaşım platformlarından biri olan Uber'in operasyonları, astronomik miktarda veri üretiyor: günlük trilyonlarca mesaj; bu, gerçek zamanlı olarak işlenmesi, analiz edilmesi ve buna göre harekete geçilmesi gereken petabaytlarca bilgi anlamına geliyor.  Bu veri akışı çeşitli kaynaklardan kaynaklanıyor: yolculuk talepleri, sürücü konumları, trafik koşulları, ödeme işlemleri ve Uber'in küresel hizmet ağındaki sayısız diğer veri noktaları. Dinamik fiyatlandırma algoritmalarından rota optimizasyonuna ve dolandırıcılık tespitine kadar her şeye güç sağlayan sistemleri besleyen her veri akışı, şirketin operasyonları için kritik öneme sahiptir.  Uber'in veri ortamının karmaşıklığı, gerçek zamanlı işleme gereklilikleri, verilerin küresel dağıtımı, performans veya güvenilirlikten ödün vermeden kusursuz ölçeklenebilirlik ve maliyet verimliliği gibi çeşitli faktörlerle daha da artıyor. Chaturvedi'nin karşılaştığı zorluk, bu sistemi korumak ve önemli bulut geçişine hazırlarken performansını artırmaktı. Bu, dağıtılmış sistemlerde ve veri mühendisliğinde uzun süredir devam eden sorunlara yenilikçi yaklaşımlar ve benzeri görülmemiş bir ölçekte çalışması gereken çözümler gerektiriyordu.  Çözümlerde Yenilik: Kafka Optimizasyon Stratejileri  Rahul Chaturvedi'nin Uber'deki çalışmalarının çoğu, Uber'in gerçek zamanlı veri işleme altyapısının omurgasını oluşturan dağıtılmış bir akış platformu olan Kafka'yı optimize etmeye yönelik yenilikçi yaklaşımıyla tanımlandı. Chaturvedi'nin en önemli katkılarından biri Kafka'yı diğer teknolojilerle aynı ana makinede konumlandırma çabasına öncülük etmesiydi. Teknolojinin kritik doğasından dolayı bu hamle daha önce Uber'de hiç denenmemişti. Bu strateji, Uber'in bulut geçişini mümkün kılarken maliyetleri optimize etmesi açısından çok önemliydi.  Ortak yerleşim, bir hizmetin aynı ana bilgisayardaki diğerlerinin performansını potansiyel olarak etkileyebildiği "gürültülü komşu" sorunu başta olmak üzere yeni zorluklar ortaya çıkardı. Diğer zorluklar arasında kaynak kısıtlamaları ve çekirdek sürümü zorlukları yer alıyordu ancak Chaturvedi bu sorunları çözmek için çeşitli ekiplerle çalıştı.  Bu optimizasyon çabalarının sonuçları önemliydi. Sorunsuz bir bulut geçişinin önünü açmakla kalmadılar, aynı zamanda sistem verimliliği ve güvenilirliğinde de önemli gelişmelere yol açtılar. Tek başına ortak yerleşim stratejisinin, Uber'in altyapı maliyetlerinde yıllık milyonlarca dolar tasarruf sağlayacağı tahmin ediliyor.  Geleceğe Yönelik Sonuçlar: Sağlam Yapay Zeka Ekosistemleri Oluşturmak  Rahul Chaturvedi'nin Uber'deki çalışmaları Kafka'yı optimize etmenin ve bulut geçişini yönetmenin ötesine uzanıyor. Onun çabaları, Uber'in kapsamlı yapay zeka ve makine öğrenimi girişimlerini destekleyen sağlam bir ekosistemin oluşturulmasında etkili oldu. Optimize edilmiş Kafka altyapısı, canlı verilerin yapay zeka modellerine eğitimi ve beslenmesi için gerekli olan büyük veri akışlarının alınmasına ve dağıtımına olanak tanır ve farklı makine öğrenimi modellerinin ve eğitim süreçlerinin değişken ve çoğu zaman öngörülemeyen veri hacmi gereksinimlerini karşılayabilir.  Kafka'nın yanı sıra Chaturvedi'nin çalışmaları Redis'i Uber'in veri altyapısına entegre etmeyi içeriyordu. Bu, ML/AI ekiplerinin sık erişilen verileri veya önceden işlenmiş özellikleri önbelleğe almasına olanak tanıyarak eğitim ve çıkarım sırasında AI modellerinin verimliliğini önemli ölçüde artırır. Chaturvedi'nin ekibi, Redis'i Kafka ile birlikte stratejik olarak kullanarak, gerçek zamanlı yapay zeka uygulamaları için gerekli olan kritik verilere ultra düşük gecikme süreli erişim sağlayan bir sistem oluşturdu.  Redis'in verimli bir şekilde konumlandırılmış Kafka altyapısıyla sorunsuz birleşimi, mühendislerin hedeflemesi gereken geleceğe odaklı inovasyon türüdür. Chaturvedi'nin çalışmaları, ortaya çıkan yeni yapay zeka teknolojilerini ve metodolojilerini birleştirme esnekliğiyle tasarlanmış bir veri platformu sayesinde Uber'in yapay zeka yeteneklerinde gelecekteki gelişmelerin temelini oluşturuyor.  Chaturvedi, Kafka, Redis ve genel veri altyapısı üzerinde yaptığı çalışmalarla yapay zeka ve makine öğreniminin Uber'in devasa ölçeğinde gelişebileceği bir ekosistem yaratmada çok önemli bir rol oynadı.  Endüstri Etkisi: Geleceğin Mühendisliği  Uber'in veri altyapısına yönelik gelişmeler, şirket ve daha geniş anlamda teknoloji endüstrisi için geniş kapsamlı sonuçlar doğurdu. Kafka'nın diğer teknolojilerle birlikte kullanılmasının, Uber'in altyapı maliyetlerinde yıllık milyonlarca dolar tasarruf sağlayacağı öngörülüyor. Kritik Kafka kümelerindeki gecikmenin azaltılması, genel sistem yanıt verme yeteneğini geliştirerek kullanıcı deneyimini doğrudan etkiledi. Optimize edilmiş altyapı artık Uber'in devasa günlük veri hacimlerini (trilyonlarca mesajı) daha verimli bir şekilde yönetebiliyor.   Rahul Chaturvedi'nin katkıları  önemi  dikkatlerden kaçmamıştır. 2023'te Uber Technologies Inc.'de üç gıpta ile bakılan "Arama Depolama Verileri (SSD) Etki Ödülü"nü aldı ve yenilikçi yaklaşımları teknoloji camiasında dikkat çekerek onu büyük veri ve altyapı alanında bir düşünce lideri olarak konumlandırdı.   Chaturvedi'nin çalışması  Rahul Chaturvedi'nin Uber'deki çalışması, yenilikçi veri mühendisliğinin modern teknoloji şirketlerinde oynadığı kritik rolün mükemmel bir örneğidir. Güvenilir, ölçeklenebilir ve verimli veri platformları oluşturmaya yönelik stratejileri, acil zorlukları çözdü ve Uber'i büyük veri ve yapay zeka teknolojilerinde ön sıralara yerleştirdi. Bunun gibi çözümler, ister Uber gibi büyük ölçekte ister iddialı girişimler ve küçük işletmeler tarafından daha küçük ölçeklerde yürütülsün, gelecek yıllarda yeni teknolojilere ve yeni stratejilere ilham verecek.    : Bu yazar, ticari blog programımız aracılığıyla yayın yapan bağımsız bir katkıda bulunan kişidir. HackerNoon raporu kalite açısından inceledi ancak buradaki iddialar yazara aittir. #DYOR. Kazanılmış Menfaat Açıklaması

This writer has a vested interest be it monetary, business, or otherwise, with 1 or more of the products or companies mentioned within.

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Gerçek Zamanlı Verilerde Uzmanlaşmak: Rahul Chaturvedi'nin Güvenilir Veri Platformları Oluşturma Stratejileri

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Sulara Yelken Açmak: Data Lakes ile Üretim Sınıfında RAG Uygulamaları Geliştirme

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Bu 18 Geliştirici Aracıyla Üretkenliğinizi Artırın 🚀🔥

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps