文章:超越延迟问题:在拍字节级别的数据量下,计算Apache Hudi数据湖管道中的排队等待时间
在这篇文章中,作者斯里坎特·马米达拉探讨了用于数据分析、报告生成以及机器学习的数据湖架构,并说明了在使用Kafka和Apache Hudi时如何管理消费者延迟相关的指标。 作者:斯里坎特·马米达拉

在这篇文章中,作者斯里坎特·马米达拉探讨了用于数据分析、报告生成以及机器学习的数据湖架构,并说明了在使用Kafka和Apache Hudi时如何管理消费者延迟相关的指标。
作者:斯里坎特·马米达拉相关文章
GitLab 19.4版本新增了目标驱动型功能模块,并进一步强化了成本控制机制
GitLab发布了其DevSecOps平台的19.4版本,此次更新为GitLab Duo CLI添加了目标驱动模式,同时还提供了三种托管型的开放权重模型、更丰富的Model Context Protocol工具,以及对人工智能相关支出的更为细致的控制机制。 作者:Matt Saunders
阅读全文
演讲主题:你不能信任自己收到的人工智能生成的账单——我也一样无法相信。
埃里克·彼得森探讨了为何人工智能相关支出的规模正在超过云服务的费用,这一现象是如何引发一场重大的软件工程成本危机的。他解释了“tokenmaxxing”机制、单位经济效益的概念、开发者被强制提升职位的现象,以及为什么到2028年,完全自主的人工智能系统将能够自行编写代码、部署系统并管理相关流程。 作者:埃里克·彼得森
阅读全文
Spanner Omni已正式投入实际使用,它通过软件替代了谷歌原有的原子钟及文件系统。
谷歌已正式推出Spanner Omni,使得人们能够在本地环境、云环境中或笔记本电脑上使用这一分布式SQL数据库。为实现这一目标,谷歌用类似Colossus的抽象层替换了原有的Colossus架构,并采用基于软件的时间同步技术来替代TrueTime系统。目前,谷歌并未为Spanner Omni提供任何服务水平保证;因此,用户需要承担由此带来的延迟问题以及额外的运营维护成本。 作者:Steef-Jan Wiggers
阅读全文
2027年伦敦QCon大会宣布将设置15个专题环节,重点讨论大规模应用场景下的AI技术、系统架构以及相关工程技术。
这是QCon London 2027议程的预览内容,该会议共包含15个主题环节,涉及智能体评估与安全机制、人工智能时代的架构设计、分布式系统的调试技术、现代数据平台的应用、高性能工程开发以及Staff+领导力培养等相关议题。 作者:Artenisa Chatziou
阅读全文