Blog

នៅក្នុងការផ្លាស់ប្តូរដ៏អស្ចារ្យមួយដែលបានកំណត់ដើម្បីធ្វើបដិវត្តទេសភាព DevOps JFrog និង GitHub បានប្រកាសពីភាពជាដៃគូដ៏ទូលំទូលាយមួយក្នុងគោលបំណងរួមបញ្ចូលវេទិការៀងៗខ្លួនរបស់ពួកគេ។ កិច្ចសហការនេះត្រូវបានបង្ហាញនៅថ្ងៃទី 29 ខែឧសភា ឆ្នាំ 2024 សន្យាថានឹងសម្រួលដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងបង្កើនវិធានការសុវត្ថិភាពនៅទូទាំងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កម្មវិធីទាំងមូល។

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

កិច្ចសហការនេះនឹងផ្តោតលើការកែលម្  ផលប៉ះពាល់ស អសុវត្ថិភាពពេញមួយវដ្តនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។ JFrog CTO Yoav Landman បានសង្កត់ធ្ងន់ថាភាពជាដៃគូនេះនឹងធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អង្គការនានាក្នុងការអនុវត្តការអនុវត្ត DevSecOps ដ៏ល្អបំផុតតាមការប្រកាស។ 

ការអភិវឌ្ឍន៍នាពេលអនាគត

ជំនាន់ SBOM ថាមវន្ត

ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានខែខាងមុខនេះ JFr og និង GitHub ផលប៉ះពាល់ស  គ្រោងនឹងផ្តល់នូវការមើលឃើញសុវត្ថិភាពពេញលេញពីកូដប្រភពទៅបរិយាកាសផលិតកម្ម។ ការរីកចម្រើននេះនឹងសម្រួលដល់ការបង្កើតវិក្កយបត្រផ្នែកទន់នៃសម្ភារៈ (SBOMs) ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការថែរក្សាតម្លាភាព និងសុវត្ថិភាពនៅក្នុងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កម្មវិធី។

ការគ្រប់គ្រងគម្រោងបង្រួបបង្រួម

ភាពជាដៃគូនឹងណែនាំសមត្ថភាពនៃ លេខអាហ្សង់ទីន ការចុះហត្ថលេខាតែមួយរួមបញ្ចូលគ្នា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យក្រុម DevOps កាន់តែងាយស្រួលបង្រួបបង្រួមគម្រោងនៅទូទាំងវេទិកាជាច្រើន។ លក្ខណៈពិសេសនេះត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវសុវត្ថិភាពនៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់កម្មវិធី។

ផលប៉ះពាល់លើទេសភាព DevOps

ស្តង់ដារនៃលំហូរការងារ

Landman បានកត់សម្គាល់ថាសម្ព័ន្ធភាពនេះបង្ហាញពីការបញ្ចប់នៃយុគសម័យ “Wild West” នៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។ អង្គការកំពុងបង្កើនស្តង់ដារលើវេទិកាដែលសម្រួលដល់លំហូរការងាររបស់ DevOps ដោយហេតុនេះកាត់បន្ថយហានិភ័យដែលទាក់ទងនឹងការកសាង និងថែទាំកម្មវិធី។

ការផ្លាស់ប្តូរដែលជំរុញដោយ AI

ភាពជាដៃគូកើតឡើងនៅពេលដែល ផលប៉ះពាល់ស  AI ត្រៀមខ្លួនជាស្រេចដើម្បីផ្លាស់ប្តូរជាមូលដ្ឋាននៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងដំណើរការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់។ ទាំង JFrog និង GitHub ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងបញ្ចូលសមត្ថភាព AI ជំនាន់ជាច្រើនទៅក្នុងវេទិការបស់ពួកគេ ដែលធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់ក្រុម DevOps ក្នុងការសាងសង់ ប្រើប្រាស់ និងគ្រប់គ្រងកម្មវិធីដែលមានសុវត្ថិភាពក្នុងកម្រិតដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក។

លទ្ធិប្រជាធិបតេយ្យនៃ DevOps

នៅពេលដែលសមត្ថភាព AI កាន់តែរីករាលដាលនៅក្នុងវេទិកា DevOps ឧបសគ្គក្នុងការចូលសម្រាប់អង្គការដែលកំពុងស្វែងរកការទទួលយកការអនុវត្ត DevOps ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំង។ ប្រជាធិបតេយ្យភាវូបនីយកម្មនេះអាចនាំឱ្យមានការកើនឡើងយ៉ាងច្រើននៃចំនួនអង្គការដែលអាចបង្កើត និងប្រើប្រាស់កម្មវិធីផ្ទាល់ខ្លួន។.

នៅក្នុងអាណាចក្រនៃការធ្វើតេស្តការអនុវត្ត Apache JMeter លេចធ្លោជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់បង្កើតបន្ទុកយ៉ាងច្រើនដល់កម្មវិធីតេស្តស្ត្រេស។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ករណី JMeter តែមួយអាចមិនគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់សេណារីយ៉ូការធ្វើតេស្តខ្នាតធំនោះទេ។ នេះគឺជាកន្លែងដែលការធ្វើតេស្តផ្ទុកចែកចាយចូលមកលេង ហើយ Docker លេចចេញជាដំណោះស្រាយផ្លាស់ប្តូរហ្គេម ដើម្បីសម្រួលដំណើរការ។

ការយល់ដឹងអំពីស្ថាបត្យកម្មតេស្តចែកចាយរបស់ JMeter

ការរៀបចំការធ្វើតេស្តចែកចាយរបស់ JMeter ពាក់ព័ន្ធនឹងវត្ថុសំខាន់ដែលគ្រប់គ្រងវត្ថុ JMeter ពីចម្ងាយជាច្រើន ដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា ទិន្នន័យ telegramទាសករ។ ស្ថាបត្យកម្មនេះអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតបន្ទុកធំជាងនេះ ជំរុញកម្មវិធីដល់ដែនកំណត់របស់វា។

ការទំនាក់ទំនង Master-Slave

ការទំនាក់ទំនងរវាងមេ JMeter និងទាសករពឹងផ្អែកលើ Java RMI (Remote Method Invocation) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានអន្តរកម្មជាមួយវត្ថុ 7 កម្មវិធីជំនួយលក់ឆ្លង និងលក់បន្តល្អបំផុតសម្រាប់ WooCommerce នៅក្នុងបណ្តាញចែកចាយ។ ការដំឡើងនេះតម្រូវឱ្យមានការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធច្រកជាក់លាក់៖

• ច្រកម៉ាស៊ីនមេ៖ ១០៩៩
• ច្រកក្នុងស្រុករបស់ម៉ាស៊ីនមេ RMI: 50000
• ច្រកក្នុងស្រុក RMI របស់អតិថិជន៖ 60000 (សម្រាប់ទាសករផ្ញើលទ្ធផលទៅមេ)

តាមរយៈការដាក់ពង្រាយ JMeter ការធានាគុណភាព  ជាច្រើនជាម៉ាស៊ីនមេនៅទូទាំងម៉ាស៊ីនផ្សេងៗ អ្នកសាកល្បងអាចបង្កើនសមត្ថភាពបង្កើតបន្ទុកដើម្បីបំពេញតម្រូវការសាកល្បងរបស់ពួកគេ។

បញ្ចូល Docker៖ ធ្វើឱ្យហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ JMeter សាមញ្ញ

Docker ណែនាំការផ្លាស់ប្តូរគំរូក្នុងការគ្រប់ លេខអាហ្សង់ទីន គ្រងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធការធ្វើតេស្តចែកចាយរបស់ JMeter ។ មិនដូចម៉ាស៊ីននិម្មិតប្រពៃណី Docker អនុញ្ ការធានាគុណភាព  ញាតឱ្យកម្មវិធីចែករំលែកខឺណែលលីនុចរបស់ប្រព័ន្ធម៉ាស៊ីន ដែលបណ្តាលឱ្យមានដំណើរការប្រសើរឡើង និងកាត់បន្ថយទំហំកម្មវិធី។

តួនាទីរបស់ Docker ក្នុងការធ្វើតេស្តចែកចាយ JMeter

ការដំឡើងម៉ាស៊ីនបម្រើ JMeter ជាច្រើនដោយដៃ ការធានាគុណភាព  អាចជាកិច្ចការដ៏គួរឱ្យភ័យខ្លាច ជាពិសេសនៅពេលដោះស្រាយជាមួយការដាក់ពង្រាយទ្រង់ទ្រាយធំ។ Docker សម្រួលដំណើរការនេះដោយបិទបាំងបរិស្ថាន JMeter ទាំងមូល រួមទាំងកំណែ Java និង JMeter ជាក់លាក់នៅក្នុងកុងតឺន័រមួយ។.

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការវិវឌ្ឍដែលមិនធ្លាប់មាននៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ការធ្វើតេស្តនៅតែជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់សម្រាប់ធានាគុណភាព និងភាពជឿជាក់នៃផលិតផល។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដំណើរការនៃការបង្កើតផែនការសាកល្បង និងលក្ខណៈបច្ចេកទេសជាប្រពៃណីគឺជាការងារដែលចំណាយពេលច្រើន និងពឹងផ្អែកលើកម្លាំងពលកម្ម។ បញ្ចូល Hephaestus (HEPH) ដែលជាក្របខ័ណ្ឌ AI បង្កើតថ្មីដែលបង្កើតឡើងដោយក្រុម DriveOS របស់ NVIDIA ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និងសម្រួលដំណើរការបង្កើតការធ្វើតេស្ត។

អំណាចនៃ AI នៅក្នុងការធ្វើតេស្តកម្មវិធី

HEPH ប្រើប្រាស់គំរូភាសាធំ (LLMs) ដើម្បីវិភា អ្នកដឹកនាំពិសេស គឯកសារបញ្ចូល និងគំរូកូដ បង្កើតការសាកល្បងការយល់ដឹងអំពីបរិបទដែលតម្រូវតាមតម្រូវការជាក់លាក់។ វិធីសាស្រ្តដែលជំរុញដោយ AI នេះកាត់បន្ថយយ៉ាងខ្លាំងនូវពេលវេលាដែលបានចំណាយលើការបង្កើតករណីសាកល្បង ដោយផ្តល់នូវដំណោះស្រាយបដិវត្តចំពោះបញ្ហាប្រឈមដ៏យូរអង្វែងក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី។

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលមានល្បឿនលឿននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ តួនាទីនៃការធានាគុណភាព (QA) កាន់តែមានសារៈសំខាន់។ នៅពេលដែលអង្គការខិតខំបញ្ចេញកម្មវិធីដែលមានគុណភាពខ្ពស់យ៉ាងឆាប់រហ័ស ការរួមបញ្ចូលការធ្វើតេស្តយ៉ាងរលូនទៅក្នុងបណ្តាញភ្ជាប់ជាបន្តបន្ទាប់ និងការដាក់ពង្រាយជាបន្តបន្ទាប់ (CI/CD) បានក្លាយជាភាពចាំបាច់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្រុម QA តែងតែប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមដែលលើសពីជំនាញការធ្វើតេស្តបែបប្រពៃណីរបស់ពួកគេ ជាពិសេសនៅពេលនិយាយអំពីបញ្ហាទាក់ទងនឹងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។

ការប្រឈមមុខនឹង QA នៅក្នុងពិភព CI/CD

អ្នកជំនាញ QA ពូកែយល់អំពីមុខងារកម្មវិធី កំណត់អត្តសញ្ញាណករណីគែម និងវិភាគឥរិយាបថអ្នកប្រើប្រាស់។ ការផ្តោតសំខាន់របស់ពួ បណ្ណាល័យលេខទូរស័ព្ទ កគេគឺលើការរចនាករណីសាកល្បងដ៏ទូលំទូលាយ ការវិភាគលទ្ធផល និងការធានាគុណភាពកូដមុនពេលចេញផលិត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ នៅក្នុងបរិយាកាសដែលគ្របដណ្ដប់ដោយការដាក់ពង្រាយដោយស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងឆាប់រហ័ស វិស្វករ QA តែងតែជួបប្រទះនឹងឧបសគ្គទាក់ទងនឹងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងការគ្រប់គ្រងវេទិកា។

ការពឹងផ្អែកលើវិស្វកម្មវេទិកា

បញ្ហាប្រឈមចម្បងមួយដែលក្រុម QA ប្រឈមមុខគឺការពឹងផ្អែករបស់ពួកគេលើវិស្វកម្មវេទិកាសម្រាប់បំពង់ CI/CD ។ ខណៈពេលដែលបំពង់ប ការធានាគុណភាព (QA)សំបុត្រព័ត៌មាន ង្ហូរប្រេងទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការរួមបញ្ចូល និងការដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់កម្មវិធីទំនើប ការកសាង និងថែទាំពួកវាតម្រូវឱ្យមានជំនាញហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធជាធម្មតានៅខាងក្រៅដែន QA ។ ភាពអាស្រ័យនេះអាចបង្កើតការរាំងស្ទះ និងបន្ថយដំណើរការសាកល្បង។

សាកល្បងការផ្តល់បរិស្ថាន

តាមឧត្ដមគតិ បរិយាកាសសាកល្បងគួរតែឆ្លុះបញ្ចាំងយ៉ាងជិ របៀបស្វែងរកកាលបរិច្ឆេទនៃការបង្កើតគេហទំព័រ និងសារៈសំខាន់របស់វានៅក្នុង seo តស្និទ្ធនូវការកំណត់ផលិតកម្ម ហើយអាចចូលប្រើបានយ៉ាងងាយស្រួល។ ទោះជា ការធានាគុណភាព (QA)សំបុត្រព័ត៌មាន យ៉ាងណាក៏ដោយ ការផ្តល់ និងការថែរក្សាបរិស្ថានបែបនេះទាមទារចំណេះដឹងផ្នែកហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដ៏រឹងមាំ រួមទាំងការរៀបចំកុងតឺន័រ ការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធបណ្តាញ។ កង្វះស្វ័យភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងបរិស្ថានរារាំងសមត្ថភាពរបស់ក្រុម QA ក្នុងការធ្វើតេស្ដយ៉ាងម៉ត់ចត់ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

ភាពស្មុគស្មាញនៃការអនុវត្តកម្មវិធី

ការ​ដាក់​ឱ្យ​ប្រើ​ប្រាស់​កម្មវិធី​សម្រាប់ លេខអាហ្សង់ទីន ​ការ​សាកល្បង​មាន​ច្រើន​ជាង​ការ​ដំណើរការ​កូដ។ វាទាមទារការគ្រប់គ្រងភាពអាស្រ័យ ការគ្រប់គ្រងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ និងធានាឱ្យមានការដាក់ពង្រាយដាច់ដោយឡែក។ វិស្វករ QA ជាច្រើនរកឃើញភាពស្មុគ្រស្មាញនៃការដាក់ពង្រាយទាំងនេះនៅខាងក្រៅជំនាញស្នូលរបស់ពួកគេ ដោយធ្វើឱ្យពួកគេពឹងផ្អែកលើក្រុម DevOps ។ ការពឹងផ្អែកនេះអាចនាំឱ្យមានការពន្យារពេល ជាពិសេសនៅពេលដែលធនធាន DevOps មានកម្រិត។.

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពវិវត្តន៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៃដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) Nvidia បានបង្ហាញការអភិវឌ្ឍន៍ផ្លាស់ប្តូរហ្គេមដែលសន្យាថានឹងធ្វើបដិវត្តអន្តរកម្មរវាងមនុស្ស និងកុំព្យូទ័រ។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្សមួយនេះបានបញ្ចេញនូវគំរូបទភ្លេង Llama3-70b QA/RAG ដែលមានលក្ខណៈប្រកួតប្រជែង ដែលបង្ហាញពីព្រឹត្តិការណ៍ដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងអាណាចក្រនៃ Retrieval-Augmented Generation (RAG) និងប្រព័ន្ធសំណួរ-ចម្លើយសន្ទនា (QA) ។

ការណែនាំ Llama3-ChatQA-1.5៖ ស្តង់ដារថ្មីក្នុងការសន្ទនា AI

ចំណុចសំខាន់នៃរបកគំហើញនេះគឺម៉ូដែល Llama3-ChatQA-1.5 ដែលជាការរីកចំរើនដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយដែលបានបង្កើតឡើងនៅលើមូ បញ្ជីលេខ whatsapp លដ្ឋាននៃអ្នកកាន់តំណែងមុនរបស់ខ្លួនគឺ ChatQA (1.0)។ ការធ្វើឡើងវិញថ្មីនេះប្រើប្រាស់នូវគំរូមូលដ្ឋាន Llama-3 ដ៏រឹងមាំ និងរួមបញ្ចូលនូវរូបមន្តបណ្តុះបណ្តាលដែលប្រសើរឡើង ដើម្បីផ្តល់នូវដំណើរការដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក។

លក្ខណៈសំខាន់ៗ និងការកែលម្អ

1. សមត្ថភាពបន្ថែម ៖ ម៉ូដែលនេះមានសមត្ថភាពក្នុងការគណនាតារាង និងនព្វន្ធដែលប្រសើរឡើង ដោយសារការរួមបញ្ចូលនៃសំណុំទិន្នន័ Nvidia ធ្វើបដិវត្តការសន្ទនា  យ QA សន្ទនាខ្នាតធំ។
2. កំណែពីរ ៖ Llama3-ChatQA-1.5 មានពីរប្រភេទ៖
   • Llama3-ChatQA-1.5-8B (8 ពាន់លានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ)
   • Llama3-ChatQA-1.5-70B (70 ពាន់លានប៉ារ៉ាម៉ែត្រ)
3. ភាពងាយស្រួល ៖ ដំបូងឡើយត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមួយ Megatron-LM កំណែទាំងពីរត្រូវបានបំប្លែងទៅជាទម្រង់ Hugging Face ដែលធានានូវភាពងាយស្រួល និងភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកស្រាវជ្រាវ។

ការវិវត្តន៍ពី ChatQA ទៅ Llama3-ChatQA-1.5

ការអភិវឌ្ឍន៍របស់ Llama3-ChatQA-1.5 ផ្អែកលើភា វិធីជំរុញវេទិកាទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។ ពជោគជ័យរបស់ ChatQA ដែលជាក្រុមគ្រួសារនៃគំរូ QA សន្ទនាដែលបានបង្ហាញកម្រិតប្រតិបត្តិការដែលប្រៀបធៀបទៅនឹង GPT-4 ។ ChatQA បានណែនាំយុទ្ធសាស្ត្រកែសំរួលការណែនាំពីរដំណាក់កាលប្រលោមលោក ដែលជួយបង្កើនលទ្ធផល QA នៃការសន្ទនាសូន្យយ៉ាងសំខាន់ជាមួយនឹងគំរូភាសាធំ (LLMs)។

ការបង្កើតឡើងវិញ – បង្កើនភាពច្នៃប្រឌិត

មុខងារសំខាន់របស់ ChatQA គឺការប្រើប្រាស់របស់វានូវឧបករណ៍ទាញយកក្រាស់ ដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនៅលើសំណុំទិន្នន័យ QA ច្រើនវេន។ វិធីសាស្រ្តនេះអនុញ្ញាតឱ្យមានការគ្រប់គ្រងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពនៃជំនាន់ដែលបន្ថែមការទាញយកមកវិញ កាត់បន្ Nvidia ធ្វើបដិវត្តការសន្ទនា  ថយការចំណាយលើការអនុវត្តយ៉ាងច្រើន ខណៈពេលដែលសម្រេចបានលទ្ធផលស្មើរនឹងបច្ចេកទេសសរសេរសំណួរឡើងវិញដែលទំនើបបំផុត។

បដិវត្តន៍ Llama 3: ការកំណត់ស្តង់ដារថ្មី។

ការផ្លាស់ប្តូរទៅម៉ូដែល Llama 3 តំណាងឱ្យពេលវេលា លេខអាហ្សង់ទីន ដ៏សំខាន់នៅក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍ AI ។ ម៉ូដែលទាំងនេះ ជាមួយនឹងកំណែប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 8B និង 70B របស់ពួកគេ បង្ហាញពីដំណើរការពិសេសនៅទូទាំងស្តង់ដារឧស្សាហកម្មផ្សេងៗ ហើយមានអំនួតតាមរយៈសមត្ថភាពសមហេតុផលដែលប្រសើរឡើង។

ទិសដៅអនាគតសម្រាប់ឡាម៉ា ៣

ក្រុម Llama បានគូសបញ្ជាក់ពីគោលដៅមហិច្ឆតាសម្រាប់អនាគត៖

1. ពង្រីកទៅក្នុងពហុភាសា និងពហុម៉ូឌុល
2. បង្កើនការយល់ដឹងតាមបរិបទ
3. បន្តកែលម្អមុខងារស្នូល LLM ដូចជាការបង្កើតកូដ និងការវែកញែក

គោលបំណងសំខាន់គឺដើម្បីផ្តល់នូវគំរូប្រភពបើកចំហកម្រិតខ្ពស់បំផុត និងអាចចូលដំណើរការបាន ជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងការសហការនៅក្នុងសហគមន៍ AI ។

Llama 3 ទល់នឹង Llama 2: A Quantum Leap ក្នុងការសម្តែង

ទិន្នផលរបស់ Llama 3 លើសពីអ្នកកាន់តំណែងមុនរបស់ខ្លួន Llama 2 យ៉ាងខ្លាំង ដោយបង្កើតស្តង់ដារថ្មីសម្រាប់ LLMs នៅមាត្រដ្ឋានប៉ា Nvidia ធ្វើបដិវត្តការសន្ទនា  រ៉ាម៉ែត្រ 8B និង 70B ។ ការកែលម្អគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងពិធីការមុន និងក្រោយការបណ្តុះបណ្តាលបាននាំឱ្យមាន៖

• ភាពចម្រុះនៃការឆ្លើយតបប្រសើរឡើង
• ការតម្រឹមគំរូប្រសើរឡើង
• ពង្រឹងសមត្ថភាពរិះគន់ រួមទាំងការវែកញែក និងការណែនាំដូចខាងក្រោម

ផលប៉ះពាល់នៃ Llama3-ChatQA-1.5 លើ NLP និង AI

សេចក្តីណែនាំនៃ Llama3-ChatQA-1.5 តំណាងឱ្យគែមនៃការរីកចម្រើន NLP និងកំណត់ស្តង់ដារថ្មីសម្រាប់ការងារនាពេលអនាគតលើម៉ូដែល AI ប្រភពបើកចំហ។ ការអភិវឌ្ឍន៍នេះឈានទៅដល់យុគសម័យថ្មីនៃការសន្ទនា QA និងជំនាន់ដែលបានបន្ថែមការទាញយក ដោយមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់វិស័យផ្សេងៗ។.

នៅក្នុងយុគសម័យឌីជីថល ការផ្សាយផ្ទាល់ព្រឹត្តិការណ៍កីឡាទៅកាន់អ្នកទស្សនារាប់លាននាក់ក្នុងពេលដំណាលគ្នាមិនមែនជារឿងតូចតាចទេ។ JioCinema ដែលជាវេទិកាស្ទ្រីមដ៏ពេញនិយមបានគ្រប់គ្រងដើម្បីសម្រេចបាននូវព្រឹត្តិការណ៍ដ៏អស្ចារ្យនេះក្នុងអំឡុងពេលការប្រកួតកីឡា cricket របស់ Indian Premier League (IPL) ។ ចូរយើងស្វែងយល់អំពីហេដ្ឋារច បច្ចេកវិទ្យាស្ទ្រីម IPL របស់  នាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យាដ៏ស្មុគស្មាញដែលអាចឱ្យ JioCinema ផ្តល់នូវបទពិសោធន៍នៃការផ្សាយប្រកបដោយភាពរលូនទៅកាន់អ្នកចូលចិត្តកីឡា cricket ជាង 20 លាននាក់នៅទូទាំងប្រទេសឥណ្ឌា។

បណ្តាញចែកចាយមាតិការឹងមាំ

ចំនុចសំខាន់នៃសមត្ថភាពស្ទ្រីមរបស់ JioCinema គឺបណ្តាញចែកចាយខ្លឹមសារដ៏រឹងមាំ (CDN)។ បណ្តាញចែកចាយនៃម៉ាស៊ីនមេនេះត្រូវបានដាក់ បានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពបញ្ជីលេខទូរស័ព្ទពីទូទាំងពិភពលោក បច្ចេកវិទ្យាស្ទ្រីម IPL របស់  ជាយុទ្ធសាស្រ្តនៅទូទាំងទីតាំងភូមិសាស្ត្រនានាធានាថាមាតិកាវីដេអូត្រូវបានបញ្ជូនទៅអ្នកមើលជាមួយនឹងភាពយឺតយ៉ាវតិចតួចបំផុត។ តាមរយៈការរក្សាទុកមាតិកាឱ្យកាន់តែជិតអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ CDN កាត់បន្ថយពេលវេលាផ្ទុកទិន្នន័យយ៉ាងច្រើន និងបង្កើនបទពិសោធន៍នៃការមើលទាំងមូល។

ការអ៊ិនកូដវីដេអូកម្រិតខ្ពស់ និងការស្ទ្រីមអត្រាប៊ីតអាដាប់ធ័រ

JioCinema ប្រើបច្ចេកទេសអ៊ិនកូដវីដេអូទំនើប ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពគុណភាពនៃមាតិកាដែលបានផ្សាយ ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់កម្រិតបញ្ជូន។ វេទិកានេះប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាស្ទ្រីមអត្រាប៊ីតអាដាប់ធ័រ ដែលកែតម្រូវគុណភាពវីដេអូយ៉ាងស្វាហាប់ដោយផ្អែកលើល្បឿនភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតរបស់អ្នកមើល។ វិធីសាស្រ្តឆ្លាតវៃនេះធានាថា អ្នកប្រើប្រាស់ដែលមានការតភ្ជាប់យឺតជាងនេះ នៅតែអាចរីករាយនឹងការផ្សាយដោយមិនមានការរំខាន ទោះបីជាមានកម្រិតភាពច្បាស់ទាបក៏ដោយ ខណៈពេលដែលអ្នកដែលមានការតភ្ជាប់លឿនជាង ទទួលបានមាតិកានិយមន័យខ្ពស់។

ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធពពកដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបាន។

ដើម្បីគ្រប់គ្រងលំហូរចូលនៃអ្នកទស្សនា វិធីជំរុញវេទិកាទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។ យ៉ាងច្រើនក្នុងអំឡុងពេលការប្រកួត IPL JioCinema ពឹងផ្អែកលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធពពក   ដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានខ្ពស់។ ស្ថាបត្យកម្មយឺតនេះអនុញ្ញាតឱ្យវេទិកាពង្រីកធនធានរបស់ខ្លួនយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដើម្បីបំពេញតម្រូវការកើនឡើងភ្លាមៗ។ តាមរយៈការប្រើប្រាស់សេវាកម្មពពក JioCinema អាចគ្រប់គ្រងការផ្ទុកម៉ាស៊ីនមេប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងធានាថាបទពិសោធន៍នៃការផ្សាយនៅតែរលូន ទោះបីជាក្នុងអំឡុងពេលនៃការមើលកំពូលក៏ដោយ។

ការវិភាគ និងតាមដានពេលវេលាពិត

នៅពីក្រោយឆាក ក្រុមប្រតិបត្តិការរបស់ JioCinema ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍វិភាគ និងតាមដានពេលវេលាជាក់ស្តែងដ៏ទំនើប។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះផ្តល់នូវការយល់ដឹងដ៏ លេខអាហ្សង់ទីន មានតម្លៃចំពោះដំណើរការរបស់វេទិកា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យវិស្វករកំណត់អត្តសញ្ញាណយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងដោះស្រាយបញ្ហាដែលអាចកើតមានណាមួយ។ តាមរយៈការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់នូវម៉ែត្រសំខាន់ៗដូចជាការផ្ទុកម៉ាស៊ីនមេ ចរាចរណ៍បណ្តាញ និងការចូលរួមរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ក្រុមការងារអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពបទពិសោធន៍នៃការផ្សាយយ៉ាងសកម្ម។.

នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការវិវត្តន៍យ៉ា បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ  ងឆាប់រហ័សនៃការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ Uber បានបង្កើតឧបករណ៍ឈានមុខគេមួយដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលវិស្វករ អ្នកគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការ និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យធ្វើអន្តរកម្មជាមួយឃ្លាំងទិន្នន័យដ៏ធំរបស់ពួកគេ។ QueryGPT ដែលជាកម្មវិធីប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតនៃ AI ជំនាន់ថ្មី កំពុងបិទគម្លាតរវាងភាសាធម្មជាតិ និងសំណួរ SQL ដ៏ស្មុគស្មាញ ដោយបង្កើនផលិតភាពយ៉ាងសំខាន់នៅទូទាំងស្ថាប័ន។

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 Hackdays របស់ Uber ក្នុងខែឧសភា ឆ្នាំ 2023។ ចាប់តាំងពីការចាប់ផ្តើមរបស់វា ឧបករណ៍នេះបានដំណើរការឡើងវិញជាច្រើន ដោយបានវិវត្តន៍ពីភស្តុតាងនៃគំនិតទៅជាសេវាកម្មដែលត្រៀមរួចជាស្រេចដែលកំពុងផលិត ដែលកំពុងផ្លាស់ប្តូររបៀបដែលបុគ្គលិក Uber ធ្វើអន្តរកម្មជាមួយទិន្នន័យ។

ស្ថាបត្យកម្ម និងការវិវត្តន៍

កំណែដំបូងនៃ QueryGPT បានប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ត្រង់ដើម្បីទៅយកគំរូដែលពាក់ព័ន្ធសម្រាប់ការបង្កើតសំ បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ  ណួរ។ វា​បាន​បំផុសគំនិត​អ្នក​ប្រើ​ជា​វ៉ិចទ័រ និង​ធ្វើ​ការ​ស្វែងរក​ភាព​ស្រដៀងគ្នា​លើ​គំរូ SQL និង​គ្រោងការណ៍​ដើម្បី​កំណត់​អត្តសញ្ញាណ​តារាង​ពាក់ព័ន្ធ និង​ឧទាហរណ៍​សំណួរ។

ស្ថាបត្យកម្មបច្ចុប្បន្ន

នៅពេលដែល QueryGPT មានភាពចាស់ទុំ ស្ថាបត្យកម្មរបស់វាកាន់តែទំនើប៖

1. កន្លែងធ្វើការ ៖ បណ្តុំនៃគំរូ SQL និងតារាងដែលបានរៀបចំសម្រាប់ដែនអាជីវកម្មជាក់លាក់។
2. ភ្នាក់ងារចេតនា ៖ សំណួរអ្នកប្រើប្រា វិធីជំរុញវេទិកាទិន្នន័យអតិថិជនរបស់អ្នក។ ស់ផែនទីទៅកាន់ដែនអាជីវកម្មដែលសមស្រប។
3. ភ្នាក់ងារតារាង ៖ ជ្រើសរើស និងផ្ទៀងផ្ទាត់តារាងត្រឹមត្រូវសម្រាប់ការបង្កើតសំណួរ។
4. Column Prune Agent ៖ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការបញ្ចូលគ្រោងការណ៍ដោយយកជួរឈរដែលមិនពាក់ព័ន្ធចេញ។

រចនាសម្ព័ន្ធចម្រាញ់នេះបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពពាក់ព័ន្ធនៃសំណួរដែលបានបង្កើត ខណៈពេលដែលគ្រប់គ្រងដែនកំណត់និមិត្តសញ្ញា និងកាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវ។

កន្លែងធ្វើការ

ការណែនាំនៃកន្លែងធ្វើការគឺជាការផ្លាស់ប្តូរហ្គេមសម្រាប់ QueryGPT ។ តាមរយៈការបែងចែកគំរូ និងតារាង SQL ទៅក្នុងដែនអាជីវកម្មជាក់លាក់ដូចជា Mobility, Core Services, និង Ads ឥឡូវនេះប្រព័ន្ធអាចផ្តល់នូវសំណើសំណួរដែលផ្តោត និងត្រឹមត្រូវជាងមុន។

ចំណាត់ថ្នាក់នៃចេតនា

ភ្នាក់ងារចេតនាដើរតួនាទីយ៉ាងសំខា លេខអាហ្សង់ទីន បដិវត្តការបង្កើតសំណួរ ន់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីសំណួររបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ តាមរយៈការគូសផែនទីការជម្រុញភាសាធម្មជាតិទៅកាន់ដែនអាជីវកម្មជាក់លាក់ វាបង្រួមវិសាលភាពស្វែងរក និងកែលម្អភាពពាក់ព័ន្ធនៃ SQL ដែលបានបង្កើត។ 

ការជ្រើសរើសតារាង និងការផ្ទៀងផ្ទាត់

ភ្នាក់ងារតារាងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទៀងផ្ទាត់ និងកែប្រែតារាងដែលបានជ្រើសរើសសម្រាប់ការបង្កើតសំណួរ ដោយធានាថាប្រភពទិន្នន័យសមស្របបំផុតត្រូវបានប្រើប្រាស់។

ការធ្វើឱ្យប្រសើរគ្រោងការណ៍

ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាដែនកំណត់និមិត្តសញ្ញាជាមួយគ្រោងការណ៍ធំ ភ្នាក់ងារ Column Prune Agent កាត់បន្ថយទំហំគ្រោងការណ៍ដោយឆ្លាតវៃដោយដកចេញនូវជួរឈរដែលមិនពាក់ព័ន្ធ ធ្វើអោយប្រសើរឡើងទាំងប្រសិទ្ធភាព និងប្រសិទ្ធភាព។.

ಗೋಲಾಂಗ್, ಅಥವಾ ಸರಳವಾಗಿ ಗೋ, ಆಧುನಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ. ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದರ ಸ ಗೋ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭವಿಷ್ಯ ರಳತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ, Go 2009 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾದಾಗಿನಿಂದ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಅಪಾರ ಜನಪ್ರಿಯತೆಯನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ. Google ನಿಂದ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ವೆಬ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಷೆ ಪ್ರವರ್ಧಮಾನಕ್ಕೆ ಬಂದಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಟ್ಟಡ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ: Go ನ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಬೆಂಬಲಿಗರಾದ Google ಹಿಂದೆ ಸರಿದರೆ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಗೋ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಇದರ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿರಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನವು ಗೋ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಹೇಗೆ ತಯಾರಿ ನಡೆಸಬಹುದು.

ಗೋಲಾಂಗ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ Google ನ ಪಾತ್ರ

ಅದರ ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೂ, ಗೋ ಫ್ಯಾಕ್ಸ್ ಪಟ್ಟಿಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಾಗಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ನಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. Google ನ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ:

• ಭಾಷೆಗೆ ನಿಯಮಿತ ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಗಳು
• ದೃಢವಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಗ್ರಂಥಾಲಯ ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ಚೈನ್
• ಆವೃತ್ತಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಹಿಮ್ಮುಖ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ
• ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರತೆ

ಈ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಮೊಬೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್-ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು Go ಅನ್ನು ಆದ್ಯತೆಯ ಭಾಷೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದೆ. ಮೆಮೊರಿ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಏಕಕಾಲೀನ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಬೆಂಬಲದಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಆಧುನಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಗೋ-ಟು ಭಾಷೆಯಾಗಿ ಅದರ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಗಟ್ಟಿಗೊಳಿಸಿದೆ.

ತೆರೆದ ಮೂಲದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಗೋವಿನ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಸ್ವಭಾವವು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ರೋಮಾಂಚಕ ಸಮುದಾಯವನ್ನು ಬೆಳೆಸಿದೆ. Google ಇಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಕೊಡುಗೆಗಳು ಭಾಷೆಯ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಶ್ರೀಮಂತಗೊಳಿಸಿವೆ, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು. ಈ ಸಹಯೋಗದ ವಾತಾವರಣವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ Go ಅನ್ನು ಪ್ರಬಲ ಸ್ಪರ್ಧಿ ಗೋ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭವಿಷ್ಯ ಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದೆ. ಸಮುದಾಯ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನವು ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಾಧನವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, Google ನ ಪ್ರಭಾವವಿಲ್ಲದೆ, ಈ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತವೆ.

Google ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಂಡರೆ ಏನು?

Go ಗೆ ತನ್ನ ಬೆಂಬಲವನ್ನು Google ಥಟ್ಟನೆ ನಿಲ್ಲಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಸಂಭಾವ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ತಯಾರಾಗಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.

ಸನ್ನಿವೇಶ 1: ಸಮುದಾಯ-ಚಾಲಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ

ಗೂಗಲ್ ಹಿಂದೆ ಸರಿಯುವುದಾದರೆ, ಜಾಗತಿಕ woocommerce ಗಾಗಿ 7 ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ರಾಸ್-ಸೆಲ್ ಮತ್ತು ಅಪ್‌ಸೆಲ್ ಪ್ಲಗಿನ್‌ಗಳು  ಡೆವಲಪರ್ ಸಮುದಾಯವು ಗೋ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಅನೇಕ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗಳು ಸಮುದಾಯ-ಚಾಲಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತನೆಗೊಂಡಿವೆ, ಅನುಸರಿಸಲು Go ಗೆ ಪೂರ್ವನಿದರ್ಶನವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ:

• ಪರ್ಯಾಯ ನಿಧಿಯ ಮಾದರಿಗಳು : ಸಮುದಾಯವು ಪೈಥಾನ್‌ನಂತಹ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವಂತಹ ನಿಧಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ನಿಗಮಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.
• ಕ್ರೌಡ್‌ಸೋರ್ಸ್‌ಡ್ ಸುಧಾರಣೆಗ ಗೋ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭವಿಷ್ಯ ಳು : ಬಲವಾದ ಡೆವಲಪರ್ ಬೇಸ್ ನವೀನ ವರ್ಧನೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು Go ಗಾಗಿ ನಿರಂತರ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
• ಸವಾಲುಗಳು : Google ನಿಂದ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದೆ, ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳ ವಿಘಟನೆಯಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉದ್ಭವಿಸಬಹುದು. ಇದು ಆವೃತ್ತಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಈ ಸವಾಲುಗಳು ಹೊಸ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ Go ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರಾದ ನುರಿತ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳ ಲಭ್ಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.

ಸನ್ನಿವೇಶ 2: ಮತ್ತೊಂದು ಟೆಕ್ ದೈತ್ಯರಿಂದ ದತ್ತು

ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಧ್ಯತೆಯೆಂದರೆ, ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿ ಅಥವಾ ಒಕ್ಕೂಟವು ಗೋ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವಹಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಅಥವಾ ಅಮೆಜಾನ್‌ನಂತಹ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಅಥವಾ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಪರಿಹಾರಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದ ಕಂಪನಿಗಳ ಒಕ್ಕೂಟವೂ ಸಹ ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೆಜ್ಜೆ ಹಾಕಬಹುದು. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವು ತರಬಹುದು:

• ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು : ನಿರ್ದಿಷ್ಟ  ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ ಡೇಟಾ ಉದ್ಯಮ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವರ್ಧಿತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು
• ವಿಶಾಲವಾದ ಅಳವಡಿಕೆ : ವಿಸ್ತರಿತ ಬೆಂಬಲದಿಂದಾಗಿ ವಲಯಗಳಾದ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚಿದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು
• ಅಪಾಯಗಳು : ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಯಶಸ್ಸು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಹಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಿಂದುಳಿದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಗೋ ಮೂಲ ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಇನ್ನೊಬ್ಬ ಪ್ರಾಯೋಜಕರ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ಗೋದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಪುನಶ್ಚೇತನಗೊಳಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ಅ ಗೋ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭವಿಷ್ಯ ದರ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಯನ್ನು ದೂರವಿಡುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ವ್ಯಾಪಾರಗಳು ಹೇಗೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು

Go ನ ಭವಿಷ್ಯವು ಹೇಗೆ ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಭಾಷೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು:

1. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಬೆಂಬಲ ತಂತ್ರಗಳು : ಗೋ-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನವೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಅನುಭವಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪಾಲುದಾರ.
2. ಕಸ್ಟಮ್ ಪರಿಹಾರಗಳು : ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವ್ಯಾಪಾರ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕ್ರಾಸ್-ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.
3. ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣ : ಏಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯ ಮೇಲಿನ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪರ್ಯಾಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಕ್ರಮೇಣ ಅನ್ವೇಷಿಸಿ.
4. ಸಮುದಾಯ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ : ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅದರ ವಿಕಾಸಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಗೋ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಭಾಗವಹಿಸಿ.

ಅಪಾಚೆ ಪಲ್ಸರ್, ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಡ್ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಈವೆಂಟ್-ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್, ಅದರ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗಾಗಿ ಟೆಕ್ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಎಳೆತವನ್ನು ಗಳಿಸಿದೆ. ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಪಲ್ಸರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ, ಅದರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನವು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಪಾಚೆ ಪಲ್ಸರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಗಣನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಪಲ್ಸರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಶ್ರುತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಒಳಪಡುವ ಮೊದಲು, ಪಲ್ಸರ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ:

1. ಬ್ರೋಕರ್ : ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಉದ್ಯಮದ ಇಮೇಲ್ ಪಟ್ಟಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ, ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪದರ.
2. ಬುಕ್‌ಕೀಪರ್ : ಶೇಖರಣಾ ಪದರವು ಬಾಳಿಕೆ ಬರುವ ಸಂದೇಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
3. ZooKeeper : ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ನೀತಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಮನ್ವಯ ಪದರ.

ಹೆಚ್ಚಿನ-ಥ್ರೋಪುಟ್, ಕಡಿಮೆ-ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಸನ್ನಿ ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಪಾಚೆ ಪಲ್ಸರ್  ವೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ದೃಢವಾದ ಸಂದೇಶ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಈ ಘಟಕಗಳು ಒಟ್ಟಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಶ್ರುತಿ ವಿಧಾನ

ಪಲ್ಸರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು, ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ:

1. ಪ್ರಸ್ತುತ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ ನಿಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು ಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೇಸ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ
2. ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಿರಿ
3. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ
4. ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ
5. ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ
6. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ

ಈ ವಿಧಾನವು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗೆ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಬ್ರೋಕರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್

ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಲೆಡ್ಜರ್ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹ

ಮ್ಯಾನೇಜ್ಡ್ ಲೆಡ್ಜರ್ ಪಲ್ಸರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ ಡೇಟಾ  ನಿರ್ಣಾಯಕ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಅದರ ನೀತಿಯನ್ನು ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು EnsembleSize, WriteQu ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಪಾಚೆ ಪಲ್ಸರ್  orum ಮತ್ತು AckQuorum ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು ಡೇಟಾ ಬಾಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತವೆ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಸಹಿಷ್ಣುತೆ ಎರಡರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ. ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಲೆಡ್ಜರ್ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂದೇಶ ಬಳಕೆಗೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಸಂರಚನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ:

• managedLedgerCacheSizeMB
• managedLedgerCacheEvictionWatermark
• managedLedgerCacheEvictionIntervalMs

ಸರಿಯಾದ ಕ್ಯಾಶ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಡಿಸ್ಕ್ I/O ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಓದುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಬಂಡಲ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು

ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪಲ್ಸರ್ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಬಂಡಲ್‌ಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಬಂಡಲ್ ಸ್ಪ್ಲಿಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಂಗ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳು ಹಾಟ್‌ಸ್ಪಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಸಂದೇಶ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಥ್ರೊಟ್ಲಿಂಗ್

ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ (ದಲ್ಲಾಳಿ, ವಿಷಯ, ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಅಪಾಚೆ ಪಲ್ಸರ್  ಚಂದಾದಾರಿಕೆ) ಥ್ರೊಟ್ಲಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಥ್ರೊಟ್ಲಿಂಗ್ ಸಂದೇಶದ ಹರಿವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತೆ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ.

JVM ಕಸ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಶ್ರುತಿ

ಸ್ಥಿರವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಕಸ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು (ಜಿಸಿ) ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಇದು ಸೂಕ್ತವಾದ GC ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಉದಾ, G1GC ಅಥವಾ ZGC), ಸೂಕ್ತವಾದ ರಾಶಿ ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೆಮೊರಿ ಬಳಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು.

ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ! ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪೂರ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಅನುಷ್ಠಾನಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿವೆ. ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಒಂದು ಒತ್ತುವ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಬೆಳಕಿಗೆ ತಂದಿದೆ: ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (LLM ಗಳು) ಬಳಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಗಣನೀಯ ವೆಚ್ಚಗಳು. ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ! Amazon Web Services (AWS) ತನ್ನ ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ LLM ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಸೇವೆಗೆ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಅದ್ಭುತ ವರ್ಧನೆಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಿದೆ.

ಗೆ ಹೋಗು

• ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು: ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರ

• ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಟಿಂಗ್: ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

• ದಿ ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಪ್ಲೇಸ್: ಎಕ್ಸ್‌ಪಾಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆಕ್ಸೆಸಿಬಿಲಿಟಿ

• AI ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು: ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರ

AWS ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳ ಉದ್ಯೋಗ ಕಾರ್ಯ ಇಮೇಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಹೃದಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ಗಾಗಿ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಸೇವೆಯ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವು LLM ಬಳಕೆಯ ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಸಮಸ್ಯೆ

ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ನ ಉತ್ಪನ್ನದ ನಿರ್ದೇಶಕರಾದ ಅತುಲ್ ಡಿಯೋ ಅವರು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ: “ಒಂದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಇದೆ ಎಂದು ಹೇಳಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಜನರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ನೀವು ಪಾವತಿಸುತ್ತಿರುವಿರಿ. LLM ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಂದರ್ಭದ ವಿಂಡೋಗಳ ಗಾತ್ರವನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು! “ಈ ಸಂದರ್ಭದ ಕಿಟಕಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಉದ್ದವಾಗುತ್ತಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ! Nova ಜೊತೆಗೆ! ನಾವು 300k [ಟೋಕನ್‌ಗಳು] ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು 2 ಮಿಲಿಯನ್ [ಟೋಕನ್‌ಗಳ] ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹೊಂದಲಿದ್ದೇವೆ. ಮುಂದಿನ ವರ್ಷದ ವೇಳೆಗೆ ಇದು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೋಗಬಹುದು ಎಂದು ನಾನು ಭಾವಿಸುತ್ತೇನೆ.

ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರ

ಹೊಸದಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾದ seo ನಲ್ಲಿ ಸೈಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ರಚನೆಯ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಹೇಗೆ ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಭರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಅಥವಾ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ! ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ! ಸಂಬಂಧಿತ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು

ಈ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪ್ರಭಾವವು ಗಣನೀಯವಾಗಿದೆ:

• ವೆಚ್ಚ ಕಡಿತ: ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು 90% ವರೆಗೆ ಕಡಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು ಎಂದು AWS ವರದಿ ಮಾಡಿದೆ.

• ಸುಪ್ತತೆ ಸುಧಾರಣೆ: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು 85% ವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಈ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಕೇವಲ ಸೈದ್ಧಾಂ ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ ಡೇಟಾ ತಿಕ AWS ವೆಚ್ಚ-ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ವ ಲ್ಲ. ಅಡೋಬ್! ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಆರಂಭಿಕ ಅಳವಡಿಕೆ! ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ 72% ಕಡಿತವನ್ನು ಕಂಡಿತು.

ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಟಿಂಗ್: ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಸೇವೆಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿ! AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ಗಾಗಿ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ರೂಟಿಂಗ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒಂದೇ ಕುಟುಂಬದ ವಿವಿಧ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ನಿರ್ದೇಶಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ! ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ನಡುವಿನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಹೊಡೆಯುತ್ತದೆ.

ರೂಟಿಂಗ್ ಹಿಂದಿನ ತಾರ್ಕಿಕತೆ

ಡಿಯೋ ತರ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ: “ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ! ನನ್ನ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ತುಂಬಾ ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು. ನಾನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಆ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ನಿಧಾನವಾದ ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಬೇಕೇ? ಬಹುಶಃ ಇಲ್ಲ. ಆದ್ದರಿಂದ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ! ನೀವು ಈ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ‘ಹೇ! ರನ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ! ಒಳಬರುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ! ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಮಾದರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ನೀಡಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂ AWS ವೆಚ್ಚ-ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ದು  ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ರೂಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ! ಇದು ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ! ಸರಳವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ! ಆದರೆ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥ (ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ) ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಯೋಜನೆಗಳು

ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂ ರೂಟಿಂಗ್‌ನ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು ನವೀನವಲ್ಲದಿದ್ದರೂ! ಮಾರ್ಟಿಯನ್‌ನಂತಹ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ತೆರೆದ ಮೂಲ ಯೋಜನೆಗಳು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತವೆ! ಕನಿಷ್ಠ ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದೊಂದಿಗೆ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಅದರ ಕೊಡುಗೆಯು ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂದು AWS ವಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ! ಪ್ರಸ್ತುತ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಕುಟುಂಬದಲ್ಲಿ ರೂಟಿಂಗ್‌ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ.

ಮುಂದೆ ನೋಡುತ್ತಿರುವಾಗ! ಡಿಯೋ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ! ಇದು ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಮ್ಯತೆಗೆ ಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ದಿ ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಪ್ಲೇಸ್: ಎಕ್ಸ್‌ಪಾಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್ ಆಕ್ಸೆಸಿಬಿಲಿಟಿ

ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾದರಿಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ! AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ಗಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಉಪಕ್ರಮವು ಸೀಮಿ AWS ವೆಚ್ಚ-ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ತ  ಆದರೆ ಮೀಸಲಾದ ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಲೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳದ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣಗಳು

• ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಆಯ್ಕೆ: ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಸರಿಸುಮಾರು 100 ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ! ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಯೋಜನೆಗಳೊಂದಿಗೆ.

• ಬಳಕೆದಾರ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ಕೊಡುಗೆಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ! ಈ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಮಾದರಿಗಳ ಬಳಕೆದಾರರು ತಮ್ಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಒದಗಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸ್ಥಳದ ಹಿಂದಿನ ತಾರ್ಕಿಕತೆ

ಅನೇಕ ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ AWS ಪಾಲುದಾರರಾಗಿರುವಾಗ! ಸ್ಥಾಪಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಈಗ ನೂರಾರು ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಗಳಿವೆ ಎಂದು ಡಿಯೋ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಈ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.

AI ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮಗಳು

AWS ಬೆಡ್‌ರಾಕ್‌ಗೆ ಈ ವರ್ಧನೆಗಳು LLM ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಾ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವದ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯ ಕುರಿತಾದ ಪ್ರಮುಖ ಕಾಳಜಿಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ! ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು AWS ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತಿದೆ.

ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಇಂಟೆಲಿಜೆಂಟ್ ರೂಟಿಂ AWS ವೆಚ್ಚ-ಸಮರ್ಥ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗ್‌ ನ ಪರಿಚಯವು AI ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಸವಾಲುಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದಲ್ಲದೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ! ವಿವಿಧ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಯ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದಲ್ಲದೆ! ಬೆಡ್‌ರಾಕ್ ಮಾರ್ಕೆಟ್‌ಪ್ಲೇಸ್‌ನ ಉಡಾವಣೆಯು AI ಸಮುದಾಯದೊಳಗಿನ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಅಗತ್ಯಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಥಾಪಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ! AWS ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಅವರ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

 

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷಿಪ್ರವಾಗಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಮಾದರಿಗಳು ಗೇಮ್-ಚೇಂಜರ್‌ಗಳಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ: OpenAI’s ChatGPT ಮತ್ತು Anthropic’s Claude. ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ಸಹಾಯಕರು ನಾವು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಅದರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಗ್ರ ಪರಿಶೋಧನೆಯು ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಜಟಿಲತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ChatGPT: ದಕ್ಷತೆಯ ಮೆಸ್ಟ್ರೋ

OpenAI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ChatGPT ತ್ವರಿತವಾಗಿ AI-ಚಾಲಿತ ಸಹಾಯಕ್ಕೆ ಸಮಾನಾರ್ಥಕವಾಗಿದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು b2b ಇಮೇಲ್ ಪಟ್ಟಿ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬೇಡುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಮಾದರಿಯು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಇದರ ಪರಾಕ್ರಮವು ಇದರಲ್ಲಿ ಅಡಗಿದೆ:

• ತ್ವರಿತ, ನಿಖರವಾದ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದು
• ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದು
• ತಾಂತ್ರಿಕ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ರಚಿಸುವುದು
• ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಡೆಸುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

GPT-3.5 ಆವೃತ್ತಿಯು ಅದರ ಮಿಂಚಿನ-ವೇಗದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಹೆಸರುವಾಸಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.  AI ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, GPT-4 ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಆಳವಾದ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟು.

ಕ್ಲೌಡ್: ಕ್ರಿಯೇಟಿವ್ ಪ್ರಾಬ್ಲಮ್-ಸಾಲ್ವರ್

ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್ಸ್ ಕ್ಲೌಡ್ AI ಭೂದೃಶ್ಯಕ್ಕೆ ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಮಳವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ:

• ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಕಥೆ ಹೇಳುವುದು ಮತ್ತು ಸೃಜನಶೀಲ ಬರವಣಿಗೆ
• ಸಹಾನುಭೂತಿ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸಂವಹನ
• ಸಂಕೀರ್ಣ, ಬಹುಮುಖಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು
• ನೈತಿಕ ತಾರ್ಕಿಕತೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಚರ್ಚೆಗಳಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಕ್ಲೌಡ್ ಸಾನೆಟ್ ನಂತಹ ವಿಶೇಷ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಕವನ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಅಸಾಧಾರಣ ಪರಾಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ, ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಭಾಷಾ ಸೃಜನಶೀಲತೆಗೆ ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ.

ChatGPT ಯ ಸಂಭಾವ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನ್‌ಲಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ChatGPT ಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು   ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

1. ನಿಖರತೆಯು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ : ಅಪೇಕ್ಷಿತ seo ನಲ್ಲಿ ಸೈಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ರಚನೆಯ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಹೇಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪ, ಉದ್ದ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ, ವಿವರವಾದ ಸೂಚನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಾಫ್ಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
2. ಬ್ರೇಕ್ ಇಟ್ ಡೌನ್ : ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ಮಾದರಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಹಂತ-ಹಂತದ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.
3. ಉದಾಹರಣೆಯಿಂದ ಮುನ್ನಡೆ : ಮಾದರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ ಅಥವಾ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಯಾದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲು ಬಯಸಿ AI ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು ದ ಟೋನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
4. ಗುಣಮಟ್ಟ ಪರಿಶೀಲನೆ : ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಾಗಿ ChatGPT ತನ್ನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಂತೆ ವಿನಂತಿಸಿ.
5. ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಮಾಡಿ : ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ.

ಕ್ಲೌಡ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವುದು

ಕ್ಲೌಡ್ ಅವರ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ:

1. ಮುಕ್ತ ಅನ್ವೇಷಣೆ : “ನಿಮ್ಮ ದೃಷ್ಟಿ ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ ಡೇಟಾ ಕೋನಗಳು ಯಾವುವು…?” ನಂತಹ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಿಂತನಶೀಲ ಚರ್ಚೆಯನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ
2. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಸಂವಾದ : “ನಮ್ಮ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ…” ಎಂಬಂತಹ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫ್ರೇಮ್ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮುಂದುವರಿಕೆ : ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ.
4. ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಸವಾಲುಗಳು : ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಕ್ಲೌಡ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
5. ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ : ಅತಿಯಾದ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾವಯವ, ಒಳನೋಟವುಳ್ಳ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಕ್ಲೌಡ್ ಕೊಠಡಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸಿ.

ಆದರ್ಶ AI ಪಾಲುದಾರರನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ChatGPT ಮತ್ತು Claude ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ, ಈ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ:

ChatGPT ರೂಪಾಂತರಗಳು

• GPT-3.5 : ಅತ್ಯಂತ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿ AI ಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುವುದು ಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ದಕ್ಷತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
• GPT-4 : ವರ್ಧಿತ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಅರಿವು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಹಣಕಾಸು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ! ಸ್ಟ್ರೈಪ್ ಪಾವತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂಚೂಣಿಯಲ್ಲಿದೆ. ಅಸಾಧಾರಣವಾದ 99.999% ಅಪ್‌ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು 2023 ರಲ್ಲಿ $1 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ USD ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಂಪನಿಯ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಾಧನೆಯು ಅದರ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪರಾಕ್ರಮಕ್ಕೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ MongoDB ಯ ಅಡಿಪಾಯದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸೇವೆಯಾಗಿ (DBaaS) ಸ್ಟ್ರೈಪ್‌ನ ನವೀನ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿ ಇದೆ.

ಗೆ ಹೋಗು

• ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯ ಜೆನೆಸಿಸ್
• ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ: ಸ್ಟ್ರೈಪ್ಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಯ ಮೂಲೆಗಲ್ಲು
• ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ
• ಡೇಟಾ ಮೂವ್‌ಮೆಂಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್: ದಿ ಹಾರ್ಟ್ ಆಫ್ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿ
• ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು

ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯ ಜೆನೆಸಿಸ್

ಸ್ಟ್ರೈಪ್‌ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಯಾಣವು 2011 ರಲ್ಲಿ ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯನ್ನು ತಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರೊಂದಿಗೆ ದೇಶದ ಇಮೇಲ್ ಪಟ್ಟಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಯಿತು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯ ಬಳಕೆಯ ಸುಲಭತೆಯಿಂದ ಈ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ! ಸ್ಟ್ರೈಪ್ ಘಾತೀಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದಂತೆ! ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಹಾರದ ಅಗತ್ಯವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಯಿತು. ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣವು ನೂರಾರು ಟೆರಾಬೈಟ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಿತು! ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಯ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯನ್ನು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಪದರವಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿತು.

ಅಂತಹ ಬೃಹತ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು DocDB ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಚೂರುಗಳ ನಡುವೆ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಮರುಸಮತೋಲನ! ಡೇಟಾ ವಿತರಣೆಯ ಮೇಲೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ವಲಸೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವಂತಹ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು. ಈ ವರ್ಧನೆಗಳು ಸ್ಟ್ರೈಪ್ ತನ್ನ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಲಭಗೊಳಿಸಿದವು.

ಮೊಂಗೋಡಿಬಿ: ಸ್ಟ್ರೈಪ್ಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿಯ ಮೂಲೆಗಲ್ಲು

ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯನ್ನು ಆಳವಾಗಿ seo ನಲ್ಲಿ ಸೈಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯ ರಚನೆಯ ದಿನಾಂಕವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಹೇಗೆ  ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೊದಲು! ಅದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಅಡಿಪಾಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. MongoDB! ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್! BSON (JSON ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಬೈನರಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್) ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. 2007 ರಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು 2009 ರಲ್ಲಿ ಮುಕ್ತ ಮೂಲವಾಗಿ ಬಿಡುಗಡೆಯಾಯಿತು! ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ ಡಬಲ್‌ಕ್ಲಿಕ್‌ನ ಸಂಸ್ಥಾಪಕರು ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯ ವಿನ್ಯಾಸ ತತ್ತ್ವಶಾಸ್ತ್ರವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ:

1. ಡೆವಲಪರ್-ಸ್ನೇಹಿ ವಿಧಾನ : ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ! ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್-ರಿಲೇಶನಲ್ ಇಂಪೆಡೆನ್ಸ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ! ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾಗಿದೆ.
2. ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ : ಸಮತಲ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮೊಂಗೊಡಿಬಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ! ಶ್ರೇಣಿ! ಹ್ಯಾಶ್ ಮತ್ತು ವಲಯ-ಆಧಾರಿತ ಶಾರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅಸಾಧಾರಣೀಕರಣವನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ! ಅಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ! ಸೇರ್ಪಡೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ಕೀಮಾ : ಮೊಂಗೋಡಿಬಿಯ ಸ್ಕೀಮಾಲೆಸ್ ಸ್ವಭಾವವು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಮ್ಯತೆಯು ಸಂಬಂಧಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿದೆ! ಇದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಗೆ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಲಸೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.

ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ

ಸ್ಟ್ರೈಪ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು API ಮೂಲಕ ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ ಡೇಟಾ  ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸೇವೆಯಾಗಿ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಹಲವಾರು ಅಂತರ್ಸಂಪರ್ಕಿತ ಘಟಕಗಳಿಂದ ಕೂಡಿದೆ:

1. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಾಕ್ಸಿ : ಈ ಸರ್ವರ್ ಓದಲು/ಬರೆಯಲು ವಿನಂತಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕದ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು! ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
2. ಚಂಕ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸೇವೆ : ಈ ಕೇಂದ್ರ ಸೇವೆಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಚೂರುಗಳ ಸ್ಥಳಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
3. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಚೂರುಗಳು : ಇವುಗಳು ವಿತರಿಸಿದ ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣಾ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ! ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಡೇಟಾ ಪುನರುಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಹು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
4. ಡೇಟಾ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ (ಸಿಡಿಸಿ) ಸೇವೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ : ಈ ಘಟಕವು ಚೂರು ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳ ನಡುವೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೆವಲಪರ್ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಗೆ ಓದಲು/ಬರೆಯಲು ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ! ಅದು ಮೊದಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯನ್ನು ತಲುಪು ಸ್ಟ್ರೈಪ್ಸ್ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿ: ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ತ್ತ ದೆ. ಅಗತ್ಯ ತಪಾಸಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದ ನಂತರ! ಪ್ರಾಕ್ಸಿಯು ಯಾವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಚಂಕ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸೇವೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ! ಪ್ರಾಕ್ಸಿ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಚೂರುಗಳಿಗೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ಮೂವ್‌ಮೆಂಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್: ದಿ ಹಾರ್ಟ್ ಆಫ್ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿ

ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದರ ಡೇಟಾ ಮೂವ್‌ಮೆಂಟ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್. ಸ್ಟ್ರೈಪ್‌ನ ಡೇಟಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ಸಾವಿರಾರು ಚೂರುಗಳಿಗೆ ಬೆಳೆದಂತೆ! ಈ ಚೂರುಗಳ ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವರ್ಗಾಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅತಿಮುಖ್ಯವಾಯಿತು. ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಗಮನದಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ:

1. ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆ : ವಲಸೆ ಬಂದ ಡೇಟಾವು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಚೂರುಗಳ ನಡುವೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ! ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹಣಕಾಸಿನ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ.
2. ಶೂನ್ಯ ಡೌನ್‌ಟೈಮ್ : ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು! ಗ್ರಾಹಕರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಕೆಲವೇ ಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಬೇಕು.
3. ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿ : ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ವಿಮಾನದಲ್ಲಿನ ವರ್ಗಾವಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಅಥವಾ ಏಕಕಾಲಿಕ ವಲಸೆಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಲ್ಲದೆ ಚೂರುಗಳ ನಡುವೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಡೇಟಾ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಸಂಘಟಿತ ಕ್ರಮಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ:

1. ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸೂಚ್ಯಂಕ ನಿರ್ಮಾಣ : ಚಂಕ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ವಲಸೆಯನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು  ಸ್ಟ್ರೈಪ್ಸ್ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿ: ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗು ರಿ ಚೂರುಗಳ ಮೇಲೆ ಅಗತ್ಯ ಸೂಚಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
2. ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾ ಆಮದು : ಡೇಟಾ ಚಂಕ್‌ನ ಸ್ನ್ಯಾಪ್‌ಶಾಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲ ಚೂರುಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುರಿ ಚೂರುಗಳಿಗೆ ನಕಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
3. ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಪುನರಾವರ್ತನೆ : ವಲಸೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಚೂರುಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಬರಹಗಳು ಗುರಿ ಚೂರುಗಳಿಗೆ ಅಸಮಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.
4. ನಿಖರತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ : ಡೇಟಾ ಸಂಪೂರ್ಣತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮೂಲ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಚೂರುಗಳ ಪಾಯಿಂಟ್-ಇನ್-ಟೈಮ್ ಸ್ನ್ಯಾಪ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
5. ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಸ್ವಿಚ್‌ಓವರ್ : ಡೇಟಾ ಆಮದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕೃತಿಯನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ! ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅನ್ನು ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಶಾರ್ಡ್‌ಗೆ ಮರುನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮೂಲ ಶಾರ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಬರಹಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವುದು! ಯಾವುದೇ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಬರಹಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಚಂಕ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ನವೀಕರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
6. ವಲಸೆ ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆ : ವಲಸೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮೂಲ ಚೂರುಗಳಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು.

ಪರಿಣಾಮ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು

ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿಯ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅದರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸ್ಟ್ರೈಪ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. 2023 ರಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ! ಕಂಪನಿಯು ಚೂರುಗಳ ನಡುವೆ ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಿತು! ಇದು ಅವರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿತ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು.

ಡೇಟಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಟ್ರೈಪ್‌ನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ API ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಮೂಲಕ! ಸ್ಟ್ರೈಪ್ಸ್ ಡಾಕ್‌ಡಿಬಿ: ಸುಧಾರಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್  ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಜಟಿಲತೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಳ್ಳದೆ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು DocDB ಅವರನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದೆ. ಇದು ನಿಸ್ಸಂದೇಹವಾಗಿ ಅಸಾಧಾರಣ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ಪಾವತಿಗಳಲ್ಲಿ ಟ್ರಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಡಾಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಸ್ಟ್ರೈಪ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.