ទីផ្សារឌីជីថល

Walmart ដំណើរការការដាក់ពង្រាយ Apache Kafka ដ៏ធំដែលដំណើរការសាររាប់ពាន់លានជារៀងរាល់ថ្ងៃជាមួយនឹងភាពអាចរកបាន 99.99% ។ ការរៀបចំដ៏រឹងមាំនេះគាំទ្រដល់ប្រតិបត្តិការសំខាន់ៗដូចជា ចលនាទិន្នន័យ សេវាកម្មមីក្រូដែលជំរុញដោយព្រឹត្តិការណ៍ និងការផ្សាយការវិភាគលើបរិស្ថានពពកឯកជន និងសាធារណៈ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការគ្រប់គ្រង Kafka នៅមាត្រដ្ឋានរបស់ Walmart បង្ហាញពីបញ្ហាប្រឈមពិសេស រួមទាំងការដោះស្រាយការកើនឡើងនៃចរាចរណ៍ និងការគាំទ្រកម្មវិធីអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើនភាសា ខណៈពេលដែលរក្សាបាននូវភាពជឿជាក់ខ្ពស់ និងប្រសិទ្ធភាពនៃការចំណាយ។ លោតទៅ បញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗ សេវាប្រូកស៊ីសារ (MPS) ការពិចារណាបន្ថែម សេចក្តីសន្និដ្ឋាន បញ្ហាប្រឈមសំខាន់ៗ 1. តុល្យភាពអ្នកប្រើប្រាស់ឡើងវិញ តុល្យភាពអ្នកប្រើប្រាស់នៅក្នុង Kafka កើតឡើងនៅពេលដែ បញ្ជីទូរសារ លចំនួនករណីអ្នកប្រើប្រាស់នៅក្នុងក្រុមផ្លាស់ប្តូរ។ គន្លឹះទូទៅរួមមានការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ Kubernetes ការចាប់ផ្តើមឡើងវិញ ការវិលជុំ ឬការធ្វើមាត្រដ្ឋានដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ លើសពីនេះ បញ្ហាដូចជាការខកខានចង្វាក់បេះដូង (ដោយសារតែការផ្អាក JVM ឬការប្រមូលសំរាម) ឬការពន្យារពេលក្នុងការដំណើរការបណ្តុំអាចបណ្តាលឱ្យឈ្មួញកណ្តាលសន្មត់ថាអ្នកប្រើប្រាស់មិនឆ្លើយតប ដែលជំរុញឱ្យមានតុល្យភាពឡើងវិញ។ ខណៈពេលដែលការធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពឡើងវិញធានាសូម្បីតែការចែកចាយភាគថាស វារំខានដល់ប្រតិបត្តិការ និងបន្ថែមភាពយឺតយ៉ាវ ជាពិសេសនៅក្នុងបរិយាកាសពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិចដែលមានល្បឿនលឿនរបស់ Walmart ។ 2. សារថ្នាំពុល “ថ្នាំពុល”…

នៅក្នុងការផ្លាស់ប្តូរដ៏អស្ចារ្យមួយដែលបានកំណត់ដើម្បីធ្វើបដិវត្តទេសភាព DevOps JFrog និង GitHub បានប្រកាសពីភាពជាដៃគូដ៏ទូលំទូលាយមួយក្នុងគោលបំណងរួមបញ្ចូលវេទិការៀងៗខ្លួនរបស់ពួកគេ។ កិច្ចសហការនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅថ្ងៃទី 29 ខែឧសភា ឆ្នាំ 2024 សន្យាថានឹងសម្រួលដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងបង្កើនវិធានការសុវត្ថិភាពនៅទូទាំងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កម្មវិធីទាំងមូល។ លោតទៅ លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃភាពជាដៃគូ ការអភិវឌ្ឍន៍នាពេលអនាគត ផលប៉ះពាល់លើទេសភាព DevOps ផលប៉ះពាល់សម្រាប់អង្គការ បញ្ហាប្រឈម និងឱកាស សេចក្តីសន្និដ្ឋាន លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃភាពជាដៃគូ ការរួមបញ្ចូលដោយគ្មានថ្នេរ សម្ព័ន្ធភាពនឹងអនុញ្ញាតឱ្យមានការត មូលដ្ឋានទិន្នន័យអ៊ីមែលមុខងារមុខងារ ភ្ជាប់ទ្វេទិសពីកំណើតរវាងកូដប្រភពនៅក្នុងឃ្លាំង GitHub និងកញ្ចប់ដែលបានបង្កើតដែលរក្សាទុកនៅក្នុងវេទិកា JFrog ។ សមាហរណកម្មនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផ្តល់ឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវទិដ្ឋភាពរួមនៃគម្រោងរបស់ពួកគេ សម្របសម្រួលការរុករកកាន់តែងាយស្រួល និងតាមដានរវាងកូដប្រភព និងប្រព័ន្ធគោលពីរ។ ការអភិវឌ្ឍន៍ដោយ AI ទិដ្ឋភាពសំខាន់នៃភាពជាដៃគូនេះគឺការរួមបញ្ចូលជាមួយ GitHub Copilot ដែលជាក្របខ័ណ្ឌ AI ជំនាន់ចុងក្រោយដែលផ្អែកលើគំរូភាសាធំ (LLMs) ដែ ផលប៉ះពាល់លើទេ លបង្កើតឡើងដោយ OpenAI ។ សមាហរណកម្មនេះមានគោលបំណងបង្កើនបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងផលិតភាពនៃការសរសេរកូដ។ វិធានការសន្តិសុខដែលបានពង្រឹង កិច្ចសហការនេះនឹងផ្តោតលើការកែល វិធីជំរុញវេទិកាទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។…

នៅក្នុងពិភពនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ការរួមបញ្ចូលជាបន្តបន្ទាប់ និងការចែកចាយបន្ត (CI/CD) ដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការធានាឱ្យមានការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់កូដប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្សពីរគឺ Amazon និង Google បានទទួលយកវិធីសាស្រ្តផ្សេងគ្នាយ៉ាងធំធេងចំពោះ CI/CD ដែលនីមួយៗមានភាពខ្លាំង និងបញ្ហាប្រឈមផ្ទាល់ខ្លួន ។ លោតទៅ Monorepo ទល់នឹង Microrepos: មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃភាពខុសគ្នា សមត្ថភាពបញ្ជូនមុនរបស់ Google ឧត្តមភាពក្រោយការបញ្ជូនរបស់ Amazon ការដោះដូរពាណិជ្ជកម្ម សេចក្តីសន្និដ្ឋាន Monorepo ទល់នឹង Microrepos: មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃភាពខុសគ្នា ចំណុចសំខាន់នៃភាពផ្ទុយគ្នានេះគឺភា បញ្ជីអ៊ីម៉ែល b2bពខុសគ្នាជាមូលដ្ឋាននៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធឃ្លាំង។ Google ប្រើប្រព័ន្ធ monorepo ដែលវិស្វករជាង 120,000 នាក់ចែករំលែកឃ្លាំងតែមួយដោយគ្មានសាខា។ ម៉្យាងវិញទៀត Amazon ប្រើប្រាស់ microrepos រាប់ពាន់ ដោយសេវាកម្មនីមួយៗជាធម្មតាមានឃ្លាំងផ្ទាល់ខ្លួន ។ សមត្ថភាពបញ្ជូនមុនរបស់ Google វិធីសាស្រ្ត monorepo របស់ Google ត្រូវការហេដ្ឋា របៀបស្វែងរកកាលបរិច្ឆេទនៃការបង្កើតគេហទំព័រ និងសារៈសំខាន់របស់វានៅក្នុង seo ធីសាស្រ្តផ្ទុយគ្នាទៅនឹង …

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពឌីជីថលដែលមានល្បឿនលឿននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ការត្រួតពិនិត្យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងការមើលឃើញទិន្នន័យបានក្លាយទៅជារឿងសំខាន់សម្រាប់អាជីវកម្មដើម្បីរក្សាបាននូវប្រតិបត្តិការដ៏ល្អប្រសើរ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយការយល់ដឹង។ ឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពពីរដែលបានធ្វើបដិវត្តអវកាសនេះគឺ Grafana និង Docker ។ នៅពេលបញ្ចូលគ្នា ពួកគេបង្កើតដំណោះស្រាយដ៏គួរឱ្យទាក់ទាញមួយសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ និងមើលឃើញទិន្នន័យនៅក្នុងបរិយាកាសផ្ទុក។ លោតទៅ ការយល់ដឹងអំពី Grafana និង Docker គុណសម្បត្តិនៃការដំណើរការ Grafana នៅក្នុង Docker គោលគំនិត Docker គន្លឹះសម្រាប់ការដាក់ពង្រាយ Grafana ការដំឡើង Grafana នៅក្នុង Docker បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការអនុវត្ត Grafana នៅក្នុង Docker ការរួមបញ្ចូលកម្រិតខ្ពស់ ការអនុវត្តល្អបំផុត និងការដោះស្រាយបញ្ហា សេចក្តីសន្និដ្ឋាន ការយល់ដឹងអំពី Grafana និង Docker Grafana គឺជាវេទិកាត្រួតពិនិត្យ បញ្ជីអ៊ីមែលរបស់ប្រទេសនិងវិភាគប្រភពបើកចំហ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់សាកសួរ មើលឃើញ និងដាស់តឿនលើម៉ែត្រពីប្រភពទិន្នន័យផ្សេងៗ។ ម៉្យាងវិញទៀត Docker គឺជាវេទិកាមួយដែលអាចឱ្យអ្នកបង្កើតកញ្ចប់កម្មវិធី និងភាព បញ្ចេញថាមពលនៃការ អាស្រ័យរបស់ពួកគេចូលទៅក្នុងកុងតឺន័រ ដោយធានាបាននូវភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៅទូទាំងបរិយាកាសផ្សេងៗគ្នា។ នៅពេលដែល…

នៅក្នុងការផ្លាស់ប្តូរដ៏អស្ចារ្យមួយដែលបានកំណត់ដើម្បីធ្វើបដិវត្តទេសភាព DevOps JFrog និង GitHub បានប្រកាសពីភាពជាដៃគូដ៏ទូលំទូលាយមួយក្នុងគោលបំណងរួមបញ្ចូលវេទិការៀងៗខ្លួនរបស់ពួកគេ។ កិច្ចសហការនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅថ្ងៃទី 29 ខែឧសភា ឆ្នាំ 2024 សន្យាថានឹងសម្រួលដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងបង្កើនវិធានការសុវត្ថិភាពនៅទូទាំងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កម្មវិធីទាំងមូល។ លោតទៅ លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃភាពជាដៃគូ ការអភិវឌ្ឍន៍នាពេលអនាគត ផលប៉ះពាល់លើទេសភាព DevOps ផលប៉ះពាល់សម្រាប់អង្គការ បញ្ហាប្រឈម និងឱកាស សេចក្តីសន្និដ្ឋាន លក្ខណៈសំខាន់ៗនៃភាពជាដៃគូ សម្ព័ន្ធភាពនឹងអនុញ្ញាតឱ្យមានកា ទិញសេវា sms ច្រើន រតភ្ជាប់ទ្វេទិសពីកំណើតរវាងកូដប្រភពនៅក្នុងឃ្លាំង GitHub និងកញ្ចប់ដែលបានបង្កើតដែលរក្សាទុកនៅក្នុងវេទិកា JFrog ។ សមាហរណកម្មនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផ្តល់ឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវទិដ្ឋភាពរួមនៃគម្រោងរបស់ពួកគេ សម្របសម្រួលការរុករកកាន់តែងាយស្រួល និងតាមដានរវាងកូដប្រភព និងប្រព័ន្ធគោលពីរ។ ការអភិវឌ្ឍន៍ដោយ AI ទិដ្ឋភាពសំខាន់នៃភាពជាដៃគូនេះគឺការរួមប វិធីជំរុញវេទិកាទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។ ញ្ចូលជាមួយ GitHub Copilot ដែលជាក្របខ័ណ្ឌ AI ជំនាន់ចុងក្រោយដែលផ្អែកលើគំរូភាសាធំ (LLMs) ដែលបង្កើតឡើងដោយ OpenAI ។ ការធ្វើសមាហរណកម្មនេះ មានគោលបំណងប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងផលិតភាពនៃការសរសេរកូដ។ វិធានការសន្តិសុខដែលបានពង្រឹង…

នៅក្នុងអាណាចក្រនៃការធ្វើតេស្តការអនុវត្ត Apache JMeter លេចធ្លោជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់បង្កើតបន្ទុកយ៉ាងច្រើនដល់កម្មវិធីតេស្តស្ត្រេស។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ករណី JMeter តែមួយអាចមិនគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់សេណារីយ៉ូការធ្វើតេស្តខ្នាតធំនោះទេ។ នេះគឺជាកន្លែងដែលការធ្វើតេស្តផ្ទុកចែកចាយចូលមកលេង ហើយ Docker លេចចេញជាដំណោះស្រាយផ្លាស់ប្តូរហ្គេម ដើម្បីសម្រួលដំណើរការ។ លោតទៅ ការយល់ដឹងអំពីស្ថាបត្យកម្មតេស្តចែកចាយរបស់ JMeter ការទំនាក់ទំនង Master-Slave បញ្ចូល Docker៖ ធ្វើឱ្យហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ JMeter សាមញ្ញ តួនាទីរបស់ Docker ក្នុងការធ្វើតេស្តចែកចាយ JMeter Dockerizing JMeter: វិធីសាស្រ្តមួយជំហានដោយជំហាន ការបង្កើតបរិស្ថាន JMeter កំពុងដំណើរការការធ្វើតេស្តចែកចាយជាមួយ Docker ដែនកំណត់ និងការពិចារណានាពេលអនាគត សេចក្តីសន្និដ្ឋាន ការយល់ដឹងអំពីស្ថាបត្យកម្មតេស្តចែកចាយរបស់ JMeter ការរៀបចំការធ្វើតេស្តចែកចាយរបស់ JMeter ពាក់ព័ន្ធនឹងវត្ថុសំខាន់ដែលគ្រប់គ្រងវត្ថុ JMeter ពីចម្ងាយជាច្រើន ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា ទិន្នន័យ telegramទាសករ។ ស្ថាបត្យកម្មនេះអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតបន្ទុកធំជាងនេះ ជំរុញកម្មវិធីដល់ដែនកំណត់របស់វា។ ការទំនាក់ទំនង Master-Slave ការទំនាក់ទំនងរវាងមេ JMeter និងទាសករពឹងផ្អែកលើ Java…

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការវិវឌ្ឍដែលមិនធ្លាប់មាននៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ការធ្វើតេស្តនៅតែជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់សម្រាប់ធានាគុណភាព និងភាពជឿជាក់នៃផលិតផល។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដំណើរការនៃការបង្កើតផែនការសាកល្បង និងលក្ខណៈបច្ចេកទេសជាប្រពៃណីគឺជាការងារដែលចំណាយពេលច្រើន និងពឹងផ្អែកលើកម្លាំងពលកម្ម។ បញ្ចូល Hephaestus (HEPH) ដែលជាក្របខ័ណ្ឌ AI បង្កើតថ្មីដែលបង្កើតឡើងដោយក្រុម DriveOS របស់ NVIDIA ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងសម្រួលដំណើរការបង្កើតការធ្វើតេស្ត។ លោតទៅ អំណាចនៃ AI នៅក្នុងការធ្វើតេស្តកម្មវិធី លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ HEPH លំហូរការងារ HEPH កម្មវិធីពិភពលោកពិត អនាគតនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្មសាកល្បង សេចក្តីសន្និដ្ឋាន អំណាចនៃ AI នៅក្នុងការធ្វើតេស្តកម្មវិធី HEPH ប្រើប្រាស់គំរូភាសាធំ (LLMs) ដើម្បីវិភា អ្នកដឹកនាំពិសេស គឯកសារបញ្ចូល និងគំរូកូដ បង្កើតការសាកល្បងការយល់ដឹងអំពីបរិបទដែលតម្រូវតាមតម្រូវការជាក់លាក់។ វិធីសាស្រ្តដែលជំរុញដោយ AI នេះកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនូវពេលវេលាដែលបានចំណាយលើការបង្កើតករណីសាកល្បង ដោយផ្តល់នូវដំណោះស្រាយបដិវត្តចំពោះបញ្ហាប្រឈមដ៏យូរអង្វែងក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។ លក្ខណៈសំខាន់ៗរបស់ HEPH ស្វ័យប្រវត្តិកម្មគ្រប់ជ្រុងជ្រោយ ៖ HEPH ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មលំហូរការងារសាកល្បងទាំងមូល ចាប់ពីការតាមដានឯកសាររហូតដល់ការបង្កើតកូដ ដោយរក្សាទុកក្រុមវិស្វកម្មពេលវេលាអភិវឌ្ឍន៍យ៉ាងច្រើន។ Context-Aware Test Generation ៖ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ឯកសារគម្រោង…

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលមានល្បឿនលឿននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ តួនាទីនៃការធានាគុណភាព (QA) កាន់តែមានសារៈសំខាន់។ នៅពេលដែលអង្គការខិតខំបញ្ចេញកម្មវិធីដែលមានគុណភាពខ្ពស់យ៉ាងឆាប់រហ័ស ការរួមបញ្ចូលការធ្វើតេស្តយ៉ាងរលូនទៅក្នុងបណ្តាញភ្ជាប់ជាបន្តបន្ទាប់ និងការដាក់ពង្រាយជាបន្តបន្ទាប់ (CI/CD) បានក្លាយជាភាពចាំបាច់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្រុម QA តែងតែប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមដែលលើសពីជំនាញការធ្វើតេស្តបែបប្រពៃណីរបស់ពួកគេ ជាពិសេសនៅពេលនិយាយអំពីបញ្ហាទាក់ទងនឹងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។ លោតទៅ ការប្រឈមមុខនឹង QA នៅក្នុងពិភព CI/CD ការពឹងផ្អែកលើវិស្វកម្មវេទិកា សាកល្បងការផ្តល់បរិស្ថាន ភាពស្មុគស្មាញនៃការអនុវត្តកម្មវិធី ការពង្រឹងក្រុម QA៖ យុទ្ ការធានាគុណភាព (QA)សំបុត្រព័ត៌មាន ធសាស្ត្រសម្រាប់ស្វ័យភាព ការភ្ជាប់គម្លាតជាមួយនឹងឧបករណ៍ឯកទេស ជំរុញវប្បធម៌សាកល្បងស្វ័យភាព កិច្ចសហប្រតិបត្តិការ សេចក្តីសន្និដ្ឋាន ការប្រឈមមុខនឹង QA នៅក្នុងពិភព CI/CD អ្នកជំនាញ QA ពូកែយល់អំពីមុខងារកម្មវិធី កំណត់អត្តសញ្ញាណករណីគែម និងវិភាគឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់។ ការផ្តោតសំខាន់របស់ពួ បណ្ណាល័យលេខទូរស័ព្ទ កគេគឺលើការរចនាករណីសាកល្បងដ៏ទូលំទូលាយ ការវិភាគលទ្ធផល និងការធានាគុណភាពកូដមុនពេលចេញផលិត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅក្នុងបរិយាកាសដែលគ្របដណ្ដប់ដោយការដាក់ពង្រាយដោយស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងឆាប់រហ័ស វិស្វករ QA តែងតែជួបប្រទះនឹងឧបសគ្គទាក់ទងនឹងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងការគ្រប់គ្រងវេទិកា។ ការពឹងផ្អែកលើវិស្វកម្មវេទិកា បញ្ហាប្រឈមចម្បងមួយដែលក្រុម QA…

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពវិវត្តន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៃដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) Nvidia បានបង្ហាញការអភិវឌ្ឍន៍ផ្លាស់ប្តូរហ្គេមដែលសន្យាថានឹងធ្វើបដិវត្តអន្តរកម្មរវាងមនុស្ស និងកុំព្យូទ័រ។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្សមួយនេះបានបញ្ចេញនូវគំរូបទភ្លេង Llama3-70b QA/RAG ដែលមានលក្ខណៈប្រកួតប្រជែង ដែលបង្ហាញពីព្រឹត្តិការណ៍ដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងអាណាចក្រនៃ Retrieval-Augmented Generation (RAG) និងប្រព័ន្ធសំណួរ-ចម្លើយសន្ទនា (QA) ។ លោតទៅ ការណែនាំ Llama3-ChatQA-1.5៖ ស្តង់ដារថ្មីក្នុងការសន្ទនា AI លក្ខណៈសំខាន់ៗ និងការកែលម្អ ការវិវត្តន៍ពី ChatQA ទៅ Llama3-ChatQA-1.5 ការបង្កើតឡើងវិញ – បង្កើនភាពច្នៃប្រឌិត បដិវត្តន៍ Llama 3: ការកំណត់ស្តង់ដារថ្មី។ ទិសដៅអនាគតសម្រាប់ឡាម៉ា ៣ Llama 3 ទល់នឹង Llama 2: A Quantum Leap ក្នុងការសម្តែង ផលប៉ះពាល់នៃ Llama3-ChatQA-1.5 លើ NLP និង AI កម្មវិធីសក្តានុពល និងអត្ថប្រយោជន៍ ផ្លូវឆ្ពោះទៅមុខ៖ ទទួលខុសត្រូវ…

នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថល ការផ្សាយផ្ទាល់ព្រឹត្តិការណ៍កីឡាទៅកាន់អ្នកទស្សនារាប់លាននាក់ក្នុងពេលដំណាលគ្នាមិនមែនជារឿងតូចតាចទេ។ JioCinema ដែលជាវេទិកាស្ទ្រីមដ៏ពេញនិយមបានគ្រប់គ្រងដើម្បីសម្រេចបាននូវព្រឹត្តិការណ៍ដ៏អស្ចារ្យនេះក្នុងអំឡុងពេលការប្រកួតកីឡា cricket របស់ Indian Premier League (IPL) ។ ចូរយើងស្វែងយល់អំពីហេដ្ឋារច បច្ចេកវិទ្យាស្ទ្រីម IPL របស់  នាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យាដ៏ស្មុគស្មាញដែលអាចឱ្យ JioCinema ផ្តល់នូវបទពិសោធន៍នៃការផ្សាយប្រកបដោយភាពរលូនទៅកាន់អ្នកចូលចិត្តកីឡា cricket ជាង 20 លាននាក់នៅទូទាំងប្រទេសឥណ្ឌា។ លោតទៅ បណ្តាញចែកចាយមាតិការឹងមាំ ការអ៊ិនកូដវីដេអូកម្រិតខ្ពស់ និងការស្ទ្រីមអត្រាប៊ីតអាដាប់ធ័រ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធពពកដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។ ការវិភាគ និងតាមដានពេលវេលាពិត ពិធីការស្ទ្រីមភាពយឺតយ៉ាវទាប យុទ្ធសាស្ត្រពហុ CDN តុល្យភាពផ្ទុកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពចល័ត ការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួន និងបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ វិធានការសន្តិសុខរឹងមាំ ការច្នៃប្រឌិត និងការកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់ សេចក្តីសន្និដ្ឋាន បណ្តាញចែកចាយមាតិការឹងមាំ ចំនុចសំខាន់នៃសមត្ថភាពស្ទ្រីមរបស់ JioCinema គឺបណ្តាញចែកចាយខ្លឹមសារដ៏រឹងមាំ (CDN)។ បណ្តាញចែកចាយនៃម៉ាស៊ីនមេនេះត្រូវបានដាក់ បានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពបញ្ជីលេខទូរស័ព្ទពីទូទាំងពិភពលោក បច្ចេកវិទ្យាស្ទ្រីម IPL របស់  ជាយុទ្ធសាស្រ្តនៅទូទាំងទីតាំងភូមិសាស្ត្រនានាធានាថាមាតិកាវីដេអូត្រូវបានបញ្ជូនទៅអ្នកមើលជាមួយនឹងភាពយឺតយ៉ាវតិចតួចបំផុត។ តាមរយៈការរក្សាទុកមាតិកាឱ្យកាន់តែជិតអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ CDN កាត់បន្ថយពេលវេលាផ្ទុកទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន និងបង្កើនបទពិសោធន៍នៃការមើលទាំងមូល។…

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការវិវត្តន៍យ៉ា បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ  ងឆាប់រហ័សនៃការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ Uber បានបង្កើតឧបករណ៍ឈានមុខគេមួយដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលវិស្វករ អ្នកគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យធ្វើអន្តរកម្មជាមួយឃ្លាំងទិន្នន័យដ៏ធំរបស់ពួកគេ។ QueryGPT ដែលជាកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតនៃ AI ជំនាន់ថ្មី កំពុងបិទគម្លាតរវាងភាសាធម្មជាតិ និងសំណួរ SQL ដ៏ស្មុគស្មាញ ដោយបង្កើនផលិតភាពយ៉ាងសំខាន់នៅទូទាំងស្ថាប័ន។ លោតទៅ លោកុប្បត្តិនៃ QueryGPT ស្ថាបត្យកម្ម និងការវិវត្តន៍ លក្ខណៈសំខាន់ៗ និងការកែលម្អ ការវាយតម្លៃ និងការធានាគុណភាព បញ្ហាប្រឈម និងការរៀនសូត្រ ផលប៉ះពាល់ និងទិសដៅអនាគត សេចក្តីសន្និដ្ឋាន លោកុប្បត្តិនៃ QueryGPT នៅ Uber ដែលជាកន្លែងដែលសំណួរអន្តរកម្មប្រហែល 1.2 លានត្រូវបានដំណើរការប្រចាំខែ តម្រូវការសម្រាប់ការបង្កើតសំណួរប្រក ទិញបញ្ជីលេខទូរស័ព្ទ បដោយប្រសិទ្ធភាពកាន់តែច្បាស់ឡើង។ ជាមួយនឹងក្រុមប្រតិបត្តិការតែម្នាក់ឯងដែលរួមចំណែកដល់ 36% នៃសំណួរទាំងនេះ សក្ដានុពលសម្រាប់ការសន្សំពេលវេលាគឺមានច្រើនណាស់។ QueryGPT បានលេចចេញជាដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាប្រឈមនេះ ដោយសន្យាថានឹងកាត់បន្ថយពេលវេលាសរសេរសំណួរពីជាមធ្យម 10 នាទីមកត្រឹមតែ 3 នាទីប៉ុណ្ណោះ។ គោលគំនិតនៃ QueryGPT បានកើតក្នុងអំឡុងពេលនៃការបង្កើត AI…