Maombi ya kisasa yanaendelea kuwa yenye nguvu zaidi, yenye akili zaidi, na zaidi katika muda halisi. Dashboards hupya na telemetry ya kuingia. Mifumo ya ufuatiliaji inatoa jibu kwa mabadiliko ya misingi ya msingi. Wafanyabiashara hufanya maamuzi katika mazingira, sio peke yao. Kila mmoja hutegemea mahitaji ya msingi sawa: uwezo wa kuunganisha matukio ya kuishi na hali ya kihistoria ya kina. Hata hivyo, takwimu zinaendelea kuwa tofauti. Mifumo ya uendeshaji, iliyoundwa juu ya Postgres, inashughulikia unyevu na utoaji. Mifumo ya uchambuzi, iliyoundwa juu ya nyumba ya ziwa, inashughulikia utajiri na modeling. Kuunganisha kwao inamaanisha kuunganisha mtiririko, vifaa vya mafuta, na kazi za kibinafsi - kila moja iliyoanzisha upungufu, upungufu, na gharama. Matokeo ni patchwork ya mifumo ambayo inajaribu kutoa picha kamili, isipo kuwa na kufanya hivyo katika muda halisi. Uharibifu huu hauwezi tu kupunguza kasi ya timu - hupunguza kile watengenezaji wanaweza kujenga.Huwezi kutoa dashboards ya wakati halisi na kina cha kihistoria au wafanyakazi wa ardhi katika mazingira mapya ya uendeshaji wakati data inashirikiwa kwa kubuni. Uharibifu huu wa kiuchumi hauwezi tena kuwa endelevu. sasa katika beta ya umma, inachukua mzunguko mpya wa data - unaoendelea, bidirectional, na kuunganishwa kwa kina - kati ya Postgres na lakehouse. Inapunguza mkusanyiko, inahifadhi muundo wa wazi, na hutoa mazingira ya uendeshaji na uchambuzi katika mfumo mmoja. Mto wa Tiger Mto wa Tiger Maelezo ya Tiger Lake: Data ya wakati halisi, mifumo ya mazingira kamili Tiger Lake hupunguza haja ya miundombinu ya nje, mifumo ngumu ya orchestration, na middleware ya kibinafsi. Ni iliyoundwa moja kwa moja katika Cloud ya Tiger na imeunganishwa na Tiger Postgres, injini yetu ya uzalishaji wa Postgres kwa kazi za shughuli, uchambuzi, na wafanyabiashara. Usanifu hutumia viwango vya wazi kutoka mwisho hadi mwisho: Meza za Apache Iceberg zilizohifadhiwa katika Meza za Amazon S3 kwa ushirikiano wa jengo la bahari Utaratibu wa kuendelea kutoka kwa meza za Postgres au hypertables katika Iceberg Streaming ingestion nyuma katika Postgres kwa utoaji wa muda wa chini na shughuli Kuondoa maswali kutoka Postgres hadi Iceberg kwa rollups yenye ufanisi Uwezo huu unakuja ndani. Kile kilichohitajika hapo awali kazi ya Flink, mipangilio ya DAG, na adhesive ya kibinafsi sasa inafanya kazi kwa asili. tabia ya maambukizi na ushirikiano wa mipangilio ni iliyoundwa katika mfumo kutoka mwanzo. Ili kuelewa jinsi Tiger Lake inabadilisha usanifu wa data, inasaidia na kuzingatia jinsi inavyoendelea wakati mazingira ya wakati halisi inakuwa kanuni ya msingi ya kubuni. Tazama mifano ya Medallion Tazama mifano ya Medallion Unaweza kufikiri juu yake kama : operational medallion architecture Bronze: Data nyekundu huingia katika S3 iliyotolewa na Iceberg. Silver: Takwimu zilizosafirishwa na zilizoidhinishwa zitatambuliwa kwa Postgres. Gold: Aggregates ni kuhesabiwa katika Postgres kwa huduma ya wakati halisi, kisha kuhamishwa nyuma kwa Iceberg kwa uchambuzi wa kipengele. Mzunguko wa kazi wa jadi wa Bronze-Silver-Gold umejengwa kwa mifumo ya mfululizo. Tiger Lake inaruhusu mtiririko unaoendelea ambapo utajiri na utoaji hutokea katika muda halisi. Mabadiliko haya huwafanya pipeline ngumu sana kuwa mzunguko wa data wa muda halisi wa nguvu na rahisi. Mzunguko na data hupita kwa uhuru kati ya mifumo. viwango vya uendeshaji na uchambuzi vinaendelea kuunganishwa bila kazi za kutosha au miundombinu ya duplicate. Takwimu zote zinaendelea kuwa za asili, za kisasa, na zinaweza kutafuta kwa SQL ya kawaida. Tiger Lake inasaidia njia moja ya kuandika ambayo inasaidia maombi ya wakati halisi, dashboards, na lakehouse, kwa kutumia usanifu unaofaa zaidi kwa watengenezaji. Watumiaji wanaweza kuandika data kwa Postgres, kisha kuwa na data sahihi na rollups moja kwa moja zilizosambazwa kwa lakehouse yao; kinyume chake, watumiaji ambao tayari wanatoa data nyekundu kwenye lakehouse wanaweza moja kwa moja kuleta Postgres kwa utoaji wa uendeshaji. "Tumeunganisha Kafka, Flink, na msimbo wa kibinafsi ili kuhamisha data kutoka Postgres hadi Iceberg. Ilikuwa kazi, lakini ilikuwa ndogo na ya kudumisha," alisema Kevin Otten, Mkurugenzi wa Usanifu wa Kiufundi wa Speedcast. "Tiger Lake inabadilisha yote hayo na miundombinu ya asili. Ni usanifu tunayotaka kuwa tangu siku ya kwanza." "Tumeunganisha Kafka, Flink, na msimbo wa kibinafsi ili kuhamisha data kutoka Postgres hadi Iceberg. Ilikuwa kazi, lakini ilikuwa ndogo na ya kudumisha," alisema Kevin Otten, Mkurugenzi wa Usanifu wa Kiufundi wa Speedcast. alisema Kevin Otten, Mkurugenzi wa Usanifu wa Kiufundi wa Speedcast. "Tiger Lake inabadilisha yote hayo na miundombinu ya asili. Ni usanifu tunayotaka kuwa tangu siku ya kwanza." Kutoka kwa usanifu hadi matokeo Tiger Lake inaruhusu mifumo ya wakati halisi ambayo hapo awali ilikuwa ngumu sana kuendesha au gharama kubwa sana kujenga. Wateja wa Dashboard Dashboards sasa zinaweza kuunganisha takwimu za kuishi na aggregates za kihistoria katika swali moja. Hakuna haja ya vichaka viwili au ufahamu wa kudumu. Tiger Lake inasaidia upungufu wa upungufu wa juu katika kiwango cha uzalishaji, kuwezesha pipelines ambazo zinaonyesha mabilioni ya mistari katika muda halisi. Kila kitu kinaishi katika mfumo mmoja, upya mara kwa mara na inaweza kutafuta mara moja. "Kwa Tiger Lake, hatimaye tumeunganisha data yetu ya wakati halisi na ya kihistoria." alisema Maxwell Carritt, Mhandisi Mkuu wa IoT katika Pfeifer & Langen. "Sasa tunashughulikia kwa urahisi kutoka Tiger Postgres hadi Iceberg, kuwapa wachambuzi wetu uwezo wa kuchunguza, mifano, na kutenda juu ya data katika S3, Athena, na TigerData." "Kwa Tiger Lake, hatimaye tumeunganisha data yetu ya wakati halisi na ya kihistoria." alisema Maxwell Carritt, Mhandisi Mkuu wa IoT katika Pfeifer & Langen. alisema Maxwell Carritt, Mhandisi Mkuu wa IoT katika Pfeifer & Langen. "Sasa tunashughulikia kwa urahisi kutoka Tiger Postgres hadi Iceberg, kuwapa wachambuzi wetu uwezo wa kuchunguza, mifano, na kutenda juu ya data katika S3, Athena, na TigerData." Mfumo wa Ufuatiliaji Kwa chanzo kimoja cha ukweli na mzunguko wa data unaoendelea, tahadhari inakuwa ya haraka na ya kuaminika zaidi. Watengenezaji wanaweza kuendesha swali moja la SQL ili kuangalia telemetry mpya na matukio ya kihistoria pamoja - kuboresha kasi ya uchambuzi, kupunguza matokeo ya uongo, na kukaa makini juu ya kile kinachohitajika. Ufanisi wa kiwango cha data pia huongeza ujasiri wa mfumo. Tiger Lake inaruhusu mifumo ya ufuatiliaji kuendesha kwenye mfuko huo wa uendeshaji wa moja kwa moja, ambapo Iceberg hutoa kina cha kihistoria na Tiger Postgres hutoa upatikanaji wa muda wa chini. wawakilishi Tiger Lake inawezesha uanzishaji wa ardhi bila miundombinu ya ziada. Watengenezaji wanaweza kuingiza shughuli za hivi karibuni za mtumiaji na historia ya mwingiliano ya muda mrefu moja kwa moja ndani ya Postgres. Hakuna haja ya orchestration, usimamizi wa vektor drift au pipelines za AI. Fikiria mfanyabiashara wa msaada anapokea uchunguzi mpya. Idadi kubwa ya kesi za msaada wa kihistoria zinabaki katika Iceberg, wakati Tiger Lake iliunda uingizaji wa chunk na vektor katika Postgres. Sasa utafutaji wa vektor dhidi ya database ya uendeshaji unaweza kujibu maswali ya chat ya AI haraka, wakati kuhakikisha kwamba uingizaji unabaki mpya na up-to-date bila pipelines ngumu za orchestration. Kwa kufanya hivyo, Tiger Lake pia ni sehemu muhimu ya ujenzi katika kile tunachoita Agentic Postgres, msingi wa Postgres kwa mifumo ya akili ambayo inajifunza, kuamua, na kutenda. "Kwa Tiger Lake, tunaamini TigerData inafanya msingi imara kwa kubadilisha Postgres kuwa injini ya uendeshaji ya jengo la jengo la wazi kwa maombi," alisema Ken Yoshioka, CTO, Lumia Afya. "Hii inatuwezesha kukua kwa haraka uanzishaji wetu wa biotech na miundombinu iliyoundwa kwa ajili ya uchambuzi na agentic AI." "Kwa Tiger Lake, tunaamini TigerData inafanya msingi imara kwa kubadilisha Postgres kuwa injini ya uendeshaji ya jengo la jengo la wazi kwa maombi," alisema Ken Yoshioka, CTO, Lumia Afya. alisema Ken Yoshioka, CTO, Lumia Afya. "Hii inatuwezesha kukua kwa haraka uanzishaji wetu wa biotech na miundombinu iliyoundwa kwa ajili ya uchambuzi na agentic AI." Makampuni kama Speedcast, Lumia Health, na Pfeifer & Langen tayari kujenga mifumo kamili ya uchambuzi na wakati halisi na Tiger Lake. Miundombinu hizi zinawezesha telemetry ya viwanda, harakati za kazi za agensi, na shughuli za wakati halisi, yote kutoka kwenye jukwaa moja la kuhamisha. Inapatikana katika beta ya umma kwenye wingu la Tiger Tiger Lake sasa inapatikana katika beta ya umma , jukwaa letu la kusimamiwa kwa ajili ya maombi ya wakati halisi na mifumo ya uchambuzi. Inasaidia streaming ya kuendelea kutoka Tiger Postgres kwa Tabu za Amazon S3 zinazotolewa na Iceberg kwa kutumia muundo wa wazi. Mlango wa Tiger Mlango wa Tiger Inakuja hivi karibuni: Mawasiliano ya Round-Trip Mwisho wa majira ya joto: Query Iceberg catalogues moja kwa moja kutoka ndani ya Postgres. kuchunguza, kujiunga, na sababu juu ya data lakehouse na uendeshaji kwa kutumia SQL. Mwishoni mwa 2025: Mzunguko kamili wa kazi wa safari: kuchukua Postgres, utajiri katika Iceberg na kurejesha matokeo moja kwa moja. Jinsi ya kuunda Tiger Lake Kuanza ni rahisi. Hakuna orchestration ngumu au ushirikiano wa mikono: Kuunda bucket kwa meza za Iceberg zinazohusiana na S3. Kutoa ruhusa za ARN kwa Cloud ya Tiger. Kuwezesha sync ya meza katika Tiger Postgres: ALTER TABLE my_hypertable SET (
  tigerlake.iceberg_sync = true
);
 Tarehe ya usanifu wa data ni wakati halisi, kontekstual, na wazi Tiger Lake hutoa aina mpya ya usanifu. Ni endelevu kwa kubuni, inaweza kupanuliwa kwa default, na imeongezea kwa maombi ambayo yanahitaji mazingira kamili na data kamili katika muda halisi. Takwimu za uendeshaji zinakuja kwenye uwanja wa mawe kwa ajili ya utajiri na modeling. ufahamu wa utajiri unakuja nyuma kwenye Postgres kwa utoaji wa muda mdogo. Maombi na wafanyabiashara hujaza mzunguko, kujibu kwa usahihi na kasi. Tunaamini hii ni msingi wa kile kinachotokea baadaye: Mfumo unaounganisha kesi za matumizi ya uendeshaji na uchambuzi wa ndani Miundombinu ambayo inapunguza utata badala ya kuunganisha Vifaa vya kazi ambavyo siyo tu vitendo lakini vinazingatiwa na ufahamu Huna haja ya kuchagua kati ya mazingira na urahisi. Huna haja ya kurekebisha mifumo ambayo haijatengenezwa kufanya kazi pamoja. Pamoja na usanifu wa kuhifadhi wa kizazi kipya na zana zetu za AI zilizoanzishwa na Postgres, Tiger Lake huunda msingi wa Agentic Postgres. Hii ni msingi uliojengwa kwa kazi za akili ambazo zinajifunza, kuiga, na kutenda. Tafadhali jaribu leo kwa na kuangalia kwa ajili ya ya kuanza. Mlango wa Tiger Maelezo ya Tiger Lake Docs Mlango wa Tiger Maelezo ya Tiger Lake Docs - ya 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

Sauti hii imetolewa katika lugha asilia ya hadithi!

Tiger Lake huanza kuunganisha Postgres na Lakehouse kwa uchambuzi wa wakati halisi na AI

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

Speed up Swift compile time

A PENDENT WORLD

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

Speed up Swift compile time

A PENDENT WORLD

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps