در چشم‌انداز مهندسی داده مدرن، مرز بین دریاچه‌های داده و انبارهای داده در حال محو شدن است. ما در آستانه عصر Data Lakehouse هستیم، معماری ترکیبی که به دنبال ارائه کارایی هزینه‌ای یک دریاچه با ویژگی‌های مدیریتی یک انبار داده است. در قلب این همگرایی معماری، اجزایی نهفته است که اغلب دست‌کم گرفته می‌شوند اما کاملاً حیاتی هستند: متاستور Apache Hive (HMS).
با بلوغ برنامه‌ها، سوال نحوه مدیریت بار افزایش‌یافته حیاتی می‌شود. برای معماران سیستم و توسعه‌دهندگان بک‌اند، این انتخاب نه تنها یک ترجیح، بلکه یک تصمیم معماری بنیادین است که هزینه، قابلیت اطمینان و بدهی فنی را تعیین می‌کند. انتخاب بین مقیاس‌بندی افقی...
با افزایش پیچیدگی برنامه‌ها، ساختار سنتی «کد اسپاگتی» غیرقابل مدیریت می‌شود. منطق کسب‌وکار با فریم‌ورک‌های رابط کاربری و کوئری‌های پایگاه داده در هم می‌آمیزد که تست‌کردن را کابوس و تغییر را دشوار می‌کند. معماری شش‌ضلعی (معروف به پورت‌ها و آداپتورها) و معماری لایه‌ای وارد میدان می‌شوند...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از تولیدکنندگان متن غیرفعال به عامل‌های خودمختار، منظر امنیت به شدت تغییر کرده است. ما دیگر تنها از مدل محافظت نمی‌کنیم، بلکه از جریان‌های کاری عامل‌محور...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) توسعه نرم‌افزار را متحول کرده‌اند، اما چالش‌های قابل توجهی از نظر تأخیر و هزینه‌های عملیاتی ایجاد می‌کنند. هر درخواست به API LLM هزینه مالی دارد و زمان‌بر است. برای برنامه‌هایی با ترافیک بالا، این هزینه‌ها...
برای بسیاری از توسعه‌دهندگان، اولین برخورد با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) جادویی به نظر می‌رسد. شما سوالی می‌پرسید و پاسخی منسوخ ظاهر می‌شود. با این حال، تکیه بر پرامپت‌های ساده‌انگارانه به ندرت برای برنامه‌های در سطح تولید کافی است. برای بهره‌برداری واقعی از قدرت هوش مصنوعی مولد، باید از پرسش ساده به طراحی عمدی پرامپت...
منظره استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در حال تجربه یک تغییر چشمگیر است. برای سال‌ها، صنعت بر تعداد پارامترهای خام و دقت اوج تمرکز داشت، اغلب به قیمت هزینه‌های استنتاج و تأخیر. با این حال، با حرکت به سمت ادغام گسترده هوش مصنوعی در محیط‌های محدود از نظر منابع...