جدید ایپلی کیشنز زیادہ متحرک، زیادہ ذہین، اور زیادہ حقیقی وقت ہو رہے ہیں. ڈسپلے پینل داخلہ ٹیلی میٹری کے ساتھ اپ ڈیٹ کرتے ہیں. نگرانی کے نظام بدلنے والی بنیادی لائنوں پر ردعمل کرتے ہیں. ایجنٹس تناظر میں فیصلہ کرتے ہیں، انفرادی طور پر نہیں. ہر ایک ایک ہی بنیادی ضروریات پر منحصر ہے: گہری تاریخی حالت کے ساتھ لائیو واقعات کو متحد کرنے کی صلاحیت. تاہم، اعداد و شمار تباہ رہتے ہیں. آپریٹنگ سسٹمز، Postgres پر تعمیر کیا گیا ہے، ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہنی ذہین ذہنی ذہنی ذہنی یہ فٹنسنگ صرف ٹیموں کو کم نہیں کرتا - یہ ڈویلپرز کو پیدا کر سکتے ہیں کیا حد تک محدود کرتا ہے. آپ ڈیٹا کو ڈیزائن کی طرف سے تقسیم کیا جاتا ہے جب جدید آپریٹنگ کنٹیکٹ میں تاریخی گہرائی یا زمین ایجنٹس کے ساتھ حقیقی وقت ڈسپلے فراہم نہیں کرسکتے ہیں. اس آرکائیوٹک فرق اب نہیں ہے. اب عوامی بیٹا میں، یہ Postgres اور Lakehouse کے درمیان ایک نیا ڈیٹا چیلنج - مسلسل، دو طرفہ، اور گہری انضمام - پیش کرتا ہے. یہ اسٹاک کو سادہ کرتا ہے، کھلی فارمیٹس کو برقرار رکھتا ہے، اور ایک ہی نظام میں آپریٹنگ اور تجزیہ کنکشن کو لے جاتا ہے. ٹائیر کے دریا ٹائیر کے دریا Tiger Lake: حقیقی وقت کے اعداد و شمار، مکمل کنٹیکٹ سسٹمز Tiger Lake بیرونی پائپ لائنز، پیچیدہ آرکسٹریشن فریم ورک اور نجی ماڈلر کی ضرورت کو ختم کرتا ہے. یہ براہ راست Tiger Cloud میں تعمیر کیا جاتا ہے اور Tiger Postgres، ٹرانسمیشن، تجزیاتی، تجزیاتی اور ایجنٹک کام لوڈ کے لئے ہماری پیداوار کی سطح کے Postgres انجن کے ساتھ منسلک کیا جاتا ہے. اس آرکیٹیکل کو ختم سے ختم تک کھلے معیار کا استعمال کرتا ہے: Apache Iceberg ٹیبلز Amazon S3 ٹیبلز میں Lakehouse انٹرویو کے لئے ذخیرہ Postgres ٹیبلز یا Hypertables سے Iceberg میں مسلسل ریپنگ کم تاخیر کی خدمت اور آپریشن کے لئے Postgres میں دوبارہ انجن سٹریمنگ موثر رولپ کے لئے Postgres سے Iceberg تک سوالات کو نیچے دباؤ یہ صلاحیتیں ان میں شامل ہیں. اس سے پہلے کی ضرورت Flink کاموں، DAG پلانٹرز، اور اپنی مرضی کے لامحدود اب اصل میں کام کرتا ہے. سٹریمنگ رویے اور شیڈول متوافقیت کو شروع سے نظام میں ڈیزائن کیا جاتا ہے. یہ سمجھنے کے لئے کہ Tiger Lake ڈیٹا آرکیٹیکل کو کیسے تبدیل کرتا ہے، یہ مدد کرتا ہے کہ اور غور کریں کہ یہ کس طرح ترقی کرتا ہے جب حقیقی وقت کنکٹ ایک بنیادی ڈیزائن اصول بن جاتا ہے. Medallion ماڈل دوبارہ دیکھیں Medallion ماڈل دوبارہ دیکھیں آپ اسے ایک کے طور پر سوچ سکتے ہیں : operational medallion architecture برتن: Iceberg-backed S3 میں خام ڈیٹا زمینیں. Silver: صاف اور تصدیق کردہ ڈیٹا Postgres میں متعارف کرایا جاتا ہے. سونے: آسٹریلیا میں حقیقی وقت کی خدمت کے لئے Postgres میں شمار کیا جاتا ہے، پھر خصوصیات کا تجزیہ کرنے کے لئے Iceberg واپس اسٹریم کیا جاتا ہے. روایتی برونس – سلور – سونے کے کام کی رفتاروں کو بیٹری سسٹموں کے لئے تعمیر کیا گیا تھا. Tiger Lake ایک مسلسل بہاؤ کی اجازت دیتا ہے جہاں زراعت اور خدمت حقیقی وقت میں ہوتا ہے. یہ تبدیلی ایک انتہائی پیچیدہ پائپ لائن کو ایک متحرک اور زیادہ سادہ حقیقی وقت ڈیٹا لنک میں تبدیل کرتی ہے. context and data moves freely between systems. Operational and analytical layers remain connected without redundant jobs or duplicated infrastructure. تمام اعداد و شمار اصل، اپ ڈیٹ، اور معیاری SQL کے ساتھ تلاش کے قابل رہتا ہے. Tiger Lake ایک ہی لکھنے کے راستے کی حمایت کرتا ہے جو حقیقی وقت کے ایپلی کیشنز، ڈسپلے بورڈز، اور Lakehouse کو طاقت دیتا ہے، اس آرکیٹیکل کا استعمال کرتے ہوئے جو ڈویلپر کے لئے سب سے بہتر ہے. صارفین کو Postgres میں اعداد و شمار لکھ سکتے ہیں، پھر مناسب اعداد و شمار اور rollups خود کار طریقے سے ان کے Lakehouse میں سائن اپ کیا جاتا ہے؛ برعکس، صارفین کو پہلے سے ہی Lakehouse میں خام اعداد و شمار فراہم کرنے کے لئے Postgres کو خود کار طریقے سے لے سکتے ہیں. "ہم نے کافکا، فلک اور اپنی مرضی کے مطابق کوڈ کو Postgres سے Iceberg تک ڈیٹا سٹریمنگ کرنے کے لئے ایک دوسرے کے ساتھ پھیلا دیا. کیوین اوٹن، سپیڈکاسٹ کی تکنیکی آرکیٹیکل کے ڈائریکٹر نے کہا. "ٹیر جیک ان تمام چیزوں کو انٹرفیس کے ساتھ تبدیل کرتا ہے. یہ آرکیٹیکل ہے جو ہم نے پہلے دن سے چاہا تھا." "ہم نے کافکا، فلک اور اپنی مرضی کے مطابق کوڈ کو Postgres سے Iceberg تک ڈیٹا سٹریمنگ کرنے کے لئے ایک دوسرے کے ساتھ پھیلا دیا. کیوین اوٹن، سپیڈکاسٹ کی تکنیکی آرکیٹیکل کے ڈائریکٹر نے کہا. کیوین اوٹن، سپیڈکاسٹ کی تکنیکی آرکیٹیکل کے ڈائریکٹر نے کہا. "ٹیر جیک ان تمام چیزوں کو انٹرفیس کے ساتھ تبدیل کرتا ہے. یہ آرکیٹیکل ہے جو ہم نے پہلے دن سے چاہا تھا." آرکیٹیکل سے نتائج تک Tiger Lake حقیقی وقت کے نظام کی اجازت دیتا ہے جو پہلے کام کرنے کے لئے بہت پیچیدہ تھے یا تعمیر کرنے کے لئے بہت قیمتی تھے. گاہکوں کی طرف سے Dashboards ڈسپلے بورڈ اب ایک ہی سوال میں تاریخی مجموعات کے ساتھ لائیو میٹرک کا مجموعہ کرسکتے ہیں. دوہری سٹاک یا غیر معمولی بصیرت کی کوئی ضرورت نہیں ہے. Tiger Lake پیداوار کے پیمانے پر اعلی ٹرانسپورٹ انجن کی حمایت کرتا ہے، بجلی کی پائپ لائنز جو حقیقی وقت میں ہزاروں لائنوں کی بصیرت کرتا ہے. سب کچھ ایک ہی نظام میں رہتا ہے، مسلسل اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے اور فوری طور پر تلاش کی جا سکتی ہے. "Tiger Lake کے ساتھ، ہم آخر میں ہمارے حقیقی وقت اور تاریخی اعداد و شمار کو متحد کر چکے ہیں." Maxwell Carritt، Pfeifer & Langen میں IoT انجینئر. "اب ہم Tiger Postgres سے Iceberg میں لاگ ان کرتے ہیں، ہمارے تجزیہ کاروں کو S3، Athena، اور TigerData پر اعداد و شمار کی جانچ پڑتال، ماڈلنگ اور عمل کرنے کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں." "Tiger Lake کے ساتھ، ہم آخر میں ہمارے حقیقی وقت اور تاریخی اعداد و شمار کو متحد کر چکے ہیں." Maxwell Carritt، Pfeifer & Langen میں IoT انجینئر. Maxwell Carritt، Pfeifer & Langen میں IoT انجینئر. "اب ہم Tiger Postgres سے Iceberg میں لاگ ان کرتے ہیں، ہمارے تجزیہ کاروں کو S3، Athena، اور TigerData پر اعداد و شمار کی جانچ پڑتال، ماڈلنگ اور عمل کرنے کی صلاحیت فراہم کرتے ہیں." نگرانی کے نظام ایک ہی حقیقت کے ذریعہ اور ایک مسلسل ڈیٹا لنک کے ساتھ، خبروں کو تیز اور زیادہ قابل اعتماد بناتا ہے. انجینئرز ایک SQL پوزیشن کو چیک کرسکتے ہیں تاکہ تازہ ٹیلیمٹی اور تاریخی واقعات کو ایک دوسرے کے ساتھ چیک کرسکتے ہیں-سوریج کی رفتار کو بہتر بنانے، جعلی مثبتوں کو کم کرنے اور اہم چیزوں پر توجہ مرکوز کرنے کے لئے. اعداد و شمار کی سطح کو سادہ بنانے میں بھی نظام کی طاقت کو بہتر بناتا ہے. Tiger Lake نگرانی سسٹموں کو ایک ہی لائیو آپریٹنگ کمرے پر کام کرنے کی اجازت دیتا ہے، جہاں Iceberg تاریخی گہرائی فراہم کرتا ہے اور Tiger Postgres کم تاخیر تک رسائی فراہم کرتا ہے. ایجنٹوں Tiger Lake اضافی انٹرفیس کے بغیر زمین بندی کی اجازت دیتا ہے. ڈویلپرز Postgres کے اندر فوری طور پر تازہ ترین صارف کی سرگرمیوں اور طویل مدتی تعامل کی تاریخ کو داخل کرسکتے ہیں. کوئی آرکسٹریشن، ویکٹر ڈرائیو مینجمنٹ یا اپنی مرضی کے مطابق AI پائپ لائنز کی ضرورت نہیں ہے. تصور کریں کہ ایک سپورٹ ایجنٹ ایک نیا سروے حاصل کرتا ہے. تاریخی سپورٹ کیسوں کا بڑا گروپ آئیسبرگ میں رہتا ہے، جبکہ ٹیر جیک Postgres میں خود کار طریقے سے ٹکٹ اور ویکٹر انبساطات پیدا کرتا ہے. اب آپریٹنگ ڈیٹا بیس کے خلاف ویکٹر تلاش AI چیٹ سوالات کو فوری طور پر جواب دے سکتا ہے، جبکہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ انبساطات تازہ اور اپ ڈیٹ رہیں، پیچیدہ آرکسٹریشن پائپ لائنز کے بغیر. ایسا کرنے کے ساتھ، ٹیر جیک یہ بھی ہے کہ ہم Agentic Postgres، سیکھنے، فیصلہ کرنے اور کارروائی کرنے والے ذہین سسٹموں کے لئے Postgres بنیادوں میں ایک اہم عمارت ہے. "Tiger Lake کے ساتھ، ہم یقین رکھتے ہیں کہ TigerData Postgres کو ایپلی کیشنز کے لئے کھلی Lakehouse کے آپریٹنگ انجن میں تبدیل کرنے کے لئے ایک مضبوط بنیاد قائم کر رہا ہے." کین Yoshioka، CTO، Lumia صحت. "یہ ہمیں انٹرفیس اور ایجنٹک AI دونوں کے لئے ڈیزائن شدہ انسٹال کے ساتھ ہماری بائیو ٹیک نیٹ ورک کو تیزی سے بڑھانے کے لئے انعطاف پذیری کی اجازت دیتا ہے." "Tiger Lake کے ساتھ، ہم یقین رکھتے ہیں کہ TigerData Postgres کو ایپلی کیشنز کے لئے کھلی Lakehouse کے آپریٹنگ انجن میں تبدیل کرنے کے لئے ایک مضبوط بنیاد قائم کر رہا ہے." کین Yoshioka، CTO، Lumia صحت. کین Yoshioka، CTO، Lumia صحت. "یہ ہمیں انٹرفیس اور ایجنٹک AI دونوں کے لئے ڈیزائن شدہ انسٹال کے ساتھ ہماری بائیو ٹیک نیٹ ورک کو تیزی سے بڑھانے کے لئے انعطاف پذیری کی اجازت دیتا ہے." Speedcast، Lumia صحت، اور Pfeifer & Langen جیسے کمپنیاں پہلے سے ہی Tiger Lake کے ساتھ مکمل کنکٹیکٹ اور حقیقی وقت کے تجزیات کے نظام کی تعمیر کر رہے ہیں. ان آرکیٹیکلز صنعتی ٹیلیمٹی، ایجنٹک کام کے چیلنجز، اور حقیقی وقت کے آپریشنز کو طاقت رکھتے ہیں، سب ایک متحد، مسلسل سٹریم پلیٹ فارم سے. Tiger Cloud پر Public Beta میں دستیاب Tiger Lake اب عوامی بیٹا میں دستیاب ہے حقیقی وقت کے ایپلی کیشنز اور تجزیات کے نظام کے لئے ہمارے انتظام شدہ پلیٹ فارم. یہ کھلے فارمیٹس کا استعمال کرتے ہوئے Tiger Postgres سے Iceberg کی حمایت کی Amazon S3 ٹیبلز تک مسلسل سٹریم کی حمایت کرتا ہے. Tiger Cloud کے بارے میں Tiger Cloud کے بارے میں جلد ہی آتا ہے: راؤنڈ ٹریپ انٹیلی جنس اس موسم کے اختتام پر: Query Iceberg کیٹیکلز براہ راست Postgres کے اندر سے. SQL کا استعمال کرتے ہوئے Lakehouse اور آپریٹنگ ڈیٹا کے درمیان تحقیق، شامل، اور وجوہات. موسم بہار 2025: مکمل دور کاروباری رفتار: Postgres میں شامل کریں، Iceberg میں غنی کریں اور نتائج کو خود کار طریقے سے دوبارہ اسٹریم کریں. Tiger Lake کیسے بنائیں شروع کرنا آسان ہے. کوئی پیچیدہ آرکسٹریشن یا دستی انضمام: Iceberg متوافق S3 میزوں کے لئے ایک بیکٹ بنائیں. Tiger Cloud کے لئے ARN اجازتیں فراہم کریں. Tiger Postgres میں میز سنکنرن کو فعال کریں: ALTER TABLE my_hypertable SET (
  tigerlake.iceberg_sync = true
);
 ڈیٹا آرکیٹیکل کا مستقبل حقیقی وقت، منسلک، اور کھلی ہے Tiger Lake ایک نئی قسم کی آرکیٹیکل پیش کرتا ہے. یہ ڈیزائن کی طرف سے مسلسل ہے، معیار کی جاتی ہے، اور ان ایپلی کیشنز کے لئے بہتر بنایا گیا ہے جو حقیقی وقت میں مکمل context اور مکمل ڈیٹا کی ضرورت ہے. کارکردگی کے اعداد و شمار غنی سازی اور ماڈلنگ کے لئے دریاؤں میں چلے جاتے ہیں. غنی شدہ نقطہ نظر کم تاخیر کی خدمت کے لئے Postgres میں واپس چلے جاتے ہیں. ایپلی کیشنز اور ایجنٹس چیلنج کو مکمل کرتے ہیں، درستگی اور رفتار سے جواب دیتے ہیں. ہم یقین رکھتے ہیں کہ یہ اگلے کے لئے بنیادی ہے: نظام جو آپریٹنگ استعمال کے کیسز اور اندرونی تجزیہ کو متحد کرتے ہیں آرکیٹیکلز جو پیچیدگی کو کم کرنے کے بجائے اس کو پیچیدہ بنانے کے بجائے کام لوڈز جو نہ صرف ردعمل ہیں بلکہ سمجھ میں مبنی ہیں آپ کو رابطے اور سادگی کے درمیان منتخب کرنے کی ضرورت نہیں ہونا چاہئے. آپ کو ان سسٹموں کو شامل کرنے کی ضرورت نہیں ہے جو کبھی بھی ایک دوسرے کے ساتھ کام کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا تھا. اور آپ کو ترقی کے لئے دوبارہ پلٹ فارم کرنے کی ضرورت نہیں ہونا چاہئے. اگلے نسل کی اسٹوریج آرکیٹیکل اور ہمارے Postgres-Native AI ٹولنگ کے ساتھ ساتھ، Tiger Lake ایجنٹک Postgres کی بنیاد بناتا ہے. یہ سیکھنے، نمائش اور کارروائی کرنے والے ذہین کام لوڈ کے لئے بنایا گیا ایک بنیاد ہے. آج کی کوشش کریں اور اسے چیک کریں شروع کرنے کے لئے. Tiger Cloud کے بارے میں Tiger Lake Docs سے رابطہ کریں Tiger Cloud کے بارے میں Tiger Lake Docs سے رابطہ کریں → 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

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

Tiger Lake Real-Time Analytics اور AI کے لئے Postgres اور Lakehouse کو متحد کرنے کا آغاز کرتا ہے

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

AI Search Traffic Marketshare for Calling HackerNoon Blogs: 52% OpenAI, 30% Amazon & 18% Perplexity

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps