Các ứng dụng hiện đại ngày càng trở nên năng động hơn, thông minh hơn và thời gian thực hơn. Bảng điều khiển làm mới với tính năng viễn thông đến. Hệ thống giám sát phản ứng với sự thay đổi của đường cơ sở. Các đại lý đưa ra quyết định trong bối cảnh, không phải cô lập. Mỗi phụ thuộc vào yêu cầu cơ bản tương tự: khả năng thống nhất các sự kiện trực tiếp với trạng thái lịch sử sâu sắc. Tuy nhiên, dữ liệu vẫn còn phân mảnh. Các hệ điều hành, được xây dựng trên Postgres, xử lý việc hấp thụ và phục vụ. Các hệ thống phân tích, được xây dựng trên hồ, xử lý việc làm phong phú và mô hình hóa. Kết nối chúng có nghĩa là kết hợp các luồng, đường ống dẫn, và các công việc tùy chỉnh - mỗi giới thiệu độ trễ, sự mong manh và chi phí. Sự phân mảnh này không chỉ làm chậm các nhóm - nó giới hạn những gì các nhà phát triển có thể xây dựng.Bạn không thể cung cấp bảng điều khiển thời gian thực với chiều sâu lịch sử hoặc các đại lý mặt đất trong bối cảnh hoạt động mới khi dữ liệu được phân chia theo thiết kế. Sự chia rẽ kiến trúc này không còn bền vững nữa. Bây giờ trong phiên bản beta công khai, nó giới thiệu một vòng dữ liệu mới - liên tục, hai chiều và tích hợp sâu sắc - giữa Postgres và hồ. Nó đơn giản hóa stack, bảo tồn các định dạng mở, và mang lại bối cảnh hoạt động và phân tích vào cùng một hệ thống. Hồ Tiger Hồ Tiger Giới thiệu về Tiger Lake: Dữ liệu thời gian thực, hệ thống toàn ngữ cảnh Tiger Lake loại bỏ sự cần thiết cho các đường ống bên ngoài, khung orchestration phức tạp và middleware độc quyền. Nó được xây dựng trực tiếp vào Tiger Cloud và tích hợp với Tiger Postgres, công cụ Postgres cấp sản xuất của chúng tôi cho khối lượng công việc giao dịch, phân tích và đại lý. Kiến trúc sử dụng các tiêu chuẩn mở từ đầu đến cuối: Bảng Apache Iceberg được lưu trữ trong Amazon S3 Tables để tích hợp hồ Lặp lại liên tục từ các bảng Postgres hoặc hypertables vào Iceberg Streaming ingestion trở lại Postgres để phục vụ và hoạt động chậm trễ thấp Đẩy xuống các truy vấn từ Postgres đến Iceberg để tăng hiệu quả Những khả năng này được xây dựng trong. Những gì trước đây yêu cầu công việc Flink, lập lịch DAG, và keo tùy chỉnh bây giờ hoạt động tự nhiên. Hành vi phát trực tuyến và khả năng tương thích sơ đồ được thiết kế vào hệ thống ngay từ đầu. Để hiểu cách Tiger Lake định hình lại kiến trúc dữ liệu, nó giúp và xem xét cách nó phát triển khi bối cảnh thời gian thực trở thành nguyên tắc thiết kế cốt lõi. Xem lại mô hình Medallion Xem lại mô hình Medallion Bạn có thể nghĩ về nó như một : operational medallion architecture Đồng: Dữ liệu thô hạ cánh trong Iceberg hỗ trợ S3. Bạc: Dữ liệu được làm sạch và xác nhận được sao chép vào Postgres. Vàng: Các tập hợp được tính toán trong Postgres để phục vụ trong thời gian thực, sau đó được phát trực tiếp trở lại Iceberg để phân tích tính năng. Quá trình làm việc truyền thống Bronze-Silver-Gold được xây dựng cho các hệ thống lô. Tiger Lake cho phép một dòng chảy liên tục nơi làm giàu và phục vụ xảy ra trong thời gian thực. Sự thay đổi này biến một đường ống dẫn quá phức tạp thành một vòng dữ liệu thời gian thực năng động và đơn giản hơn. bối cảnh và dữ liệu di chuyển tự do giữa các hệ thống. các lớp hoạt động và phân tích được kết nối mà không có công việc dư thừa hoặc cơ sở hạ tầng trùng lặp. Tất cả dữ liệu vẫn là bản địa, cập nhật và có thể truy vấn với SQL tiêu chuẩn. Tiger Lake hỗ trợ một con đường viết duy nhất cung cấp năng lượng cho các ứng dụng thời gian thực, bảng điều khiển và hồ, sử dụng kiến trúc phù hợp nhất với nhà phát triển. Người dùng có thể viết dữ liệu cho Postgres, sau đó có dữ liệu thích hợp và rollups tự động đồng bộ với hồ của họ; ngược lại, người dùng đã cung cấp dữ liệu thô vào hồ có thể tự động mang nó đến Postgres để phục vụ hoạt động. “Chúng tôi đã kết hợp Kafka, Flink và mã tùy chỉnh để truyền dữ liệu từ Postgres đến Iceberg. Kevin Otten, Giám đốc Kiến trúc Kỹ thuật tại Speedcast. "Tiger Lake thay thế tất cả những thứ đó bằng cơ sở hạ tầng bản địa. Đó là kiến trúc mà chúng tôi muốn có từ ngày đầu tiên." “Chúng tôi đã kết hợp Kafka, Flink và mã tùy chỉnh để truyền dữ liệu từ Postgres đến Iceberg. Kevin Otten, Giám đốc Kiến trúc Kỹ thuật tại Speedcast. Kevin Otten, Giám đốc Kiến trúc Kỹ thuật tại Speedcast. "Tiger Lake thay thế tất cả những thứ đó bằng cơ sở hạ tầng bản địa. Đó là kiến trúc mà chúng tôi muốn có từ ngày đầu tiên." Từ kiến trúc đến kết quả Tiger Lake cho phép các hệ thống thời gian thực trước đây quá phức tạp để vận hành hoặc quá tốn kém để xây dựng. Customer-facing dashboard bảng điều khiển Bảng điều khiển bây giờ có thể kết hợp các số liệu trực tiếp với các tổng hợp lịch sử trong một truy vấn duy nhất. Không cần phải có hai đống hoặc những hiểu biết tạm thời. Tiger Lake hỗ trợ tiêu thụ công suất cao ở quy mô sản xuất, cung cấp các đường ống điện hình dung hàng tỷ hàng trong thời gian thực. Mọi thứ đều sống trong một hệ thống, liên tục cập nhật và có thể truy vấn ngay lập tức. "Với Tiger Lake, cuối cùng chúng tôi đã thống nhất dữ liệu thời gian thực và lịch sử của chúng tôi." Maxwell Carritt, Kỹ sư IoT tại Pfeifer & Langen. "Bây giờ chúng tôi suôn sẻ truyền từ Tiger Postgres đến Iceberg, cho các nhà phân tích của chúng tôi sức mạnh để khám phá, mô hình và hành động trên dữ liệu trên S3, Athena và TigerData." "Với Tiger Lake, cuối cùng chúng tôi đã thống nhất dữ liệu thời gian thực và lịch sử của chúng tôi." Maxwell Carritt, Kỹ sư IoT tại Pfeifer & Langen. Maxwell Carritt, Kỹ sư IoT tại Pfeifer & Langen. "Bây giờ chúng tôi suôn sẻ truyền từ Tiger Postgres đến Iceberg, cho các nhà phân tích của chúng tôi sức mạnh để khám phá, mô hình và hành động trên dữ liệu trên S3, Athena và TigerData." Hệ thống giám sát Với một nguồn duy nhất của sự thật và một vòng dữ liệu liên tục, cảnh báo trở nên nhanh hơn và đáng tin cậy hơn. các kỹ sư có thể chạy một truy vấn SQL để kiểm tra các sự cố mới và lịch sử cùng nhau – cải thiện tốc độ phân loại, giảm số tích cực sai và giữ tập trung vào những gì quan trọng. Tiger Lake cho phép các hệ thống giám sát hoạt động trên cùng một xương sống hoạt động trực tiếp, nơi Iceberg cung cấp độ sâu lịch sử và Tiger Postgres cung cấp truy cập độ trễ thấp. đại lý Tiger Lake làm cho việc lập đất có thể thực hiện mà không cần cơ sở hạ tầng bổ sung. Các nhà phát triển có thể nhúng hoạt động gần đây của người dùng và lịch sử tương tác lâu dài trực tiếp bên trong Postgres. Không cần phải tổ chức, quản lý trôi dạt vector hoặc đường ống AI tùy chỉnh. Hãy tưởng tượng một đại lý hỗ trợ nhận được một cuộc điều tra mới. Các trường hợp hỗ trợ lịch sử lớn vẫn còn ở Iceberg, trong khi Tiger Lake đã tạo ra các bản nhúng phân đoạn và vector tự động trong Postgres.Bây giờ tìm kiếm vector chống lại cơ sở dữ liệu hoạt động có thể trả lời các câu hỏi chat AI một cách nhanh chóng, đồng thời đảm bảo rằng các bản nhúng vẫn tươi mới và cập nhật mà không cần các đường ống phối hợp phức tạp. Bằng cách làm như vậy, Tiger Lake cũng là một khối xây dựng quan trọng trong những gì chúng ta gọi là Agentic Postgres, một nền tảng Postgres cho các hệ thống thông minh học hỏi, quyết định và hành động. "Với Tiger Lake, chúng tôi tin rằng TigerData đang đặt nền tảng vững chắc để biến Postgres thành động cơ hoạt động của tòa nhà hồ mở cho các ứng dụng." Ken Yoshioka, CTO của Lumia Health. "Nó cho phép chúng tôi linh hoạt để phát triển startup công nghệ sinh học của chúng tôi nhanh chóng với cơ sở hạ tầng được thiết kế cho cả phân tích và AI đại lý." "Với Tiger Lake, chúng tôi tin rằng TigerData đang đặt nền tảng vững chắc để biến Postgres thành động cơ hoạt động của tòa nhà hồ mở cho các ứng dụng." Ken Yoshioka, CTO của Lumia Health. Ken Yoshioka, CTO của Lumia Health. "Nó cho phép chúng tôi linh hoạt để phát triển startup công nghệ sinh học của chúng tôi nhanh chóng với cơ sở hạ tầng được thiết kế cho cả phân tích và AI đại lý." Các công ty như Speedcast, Lumia Health và Pfeifer & Langen đã xây dựng các hệ thống phân tích toàn ngữ cảnh và thời gian thực với Tiger Lake. Phiên bản beta công cộng trên Tiger Cloud Tiger Lake hiện có sẵn trong phiên bản beta công cộng , nền tảng quản lý của chúng tôi cho các ứng dụng thời gian thực và hệ thống phân tích. Nó hỗ trợ streaming liên tục từ Tiger Postgres đến Amazon S3 Tables được hỗ trợ bởi Iceberg bằng cách sử dụng các định dạng mở. Tiger đám mây Tiger đám mây Lời bài hát: Round-Trip Intelligence Cuối mùa hè này: Truy vấn Iceberg danh mục trực tiếp từ trong Postgres. Khám phá, tham gia, và lý luận trên hồ và dữ liệu hoạt động bằng cách sử dụng SQL. Mùa thu 2025: Dòng công việc đầy đủ: nhập vào Postgres, làm phong phú trong Iceberg và tự động truyền lại kết quả. Làm thế nào để thiết lập Tiger Lake Bắt đầu rất đơn giản.Không tổ chức phức tạp hoặc tích hợp thủ công: Tạo một thùng chứa cho các bảng S3 tương thích với Iceberg. Cung cấp quyền ARN cho Tiger Cloud. Tạo bảng đồng bộ trong Tiger Postgres: ALTER TABLE my_hypertable SET (
  tigerlake.iceberg_sync = true
);
 Tương lai của kiến trúc dữ liệu là thời gian thực, ngữ cảnh và mở Tiger Lake giới thiệu một loại kiến trúc mới. nó liên tục theo thiết kế, có thể mở rộng theo mặc định và được tối ưu hóa cho các ứng dụng cần bối cảnh đầy đủ và dữ liệu hoàn chỉnh trong thời gian thực. Dữ liệu hoạt động chảy vào hồ để làm phong phú và mô hình hóa. Nhận thức phong phú chảy trở lại Postgres để phục vụ chậm trễ thấp. Ứng dụng và đại lý hoàn thành vòng lặp, phản hồi với độ chính xác và tốc độ. Chúng tôi tin rằng đây là nền tảng cho những gì tiếp theo: Hệ thống thống nhất các trường hợp sử dụng hoạt động và phân tích nội bộ Kiến trúc làm giảm sự phức tạp thay vì làm phức tạp nó Tải công việc không chỉ phản ứng mà còn dựa trên sự hiểu biết Bạn không nên lựa chọn giữa bối cảnh và đơn giản. Bạn không nên sửa chữa các hệ thống mà không bao giờ được thiết kế để làm việc cùng nhau. Cùng với kiến trúc lưu trữ thế hệ tiếp theo và công cụ AI gốc Postgres của chúng tôi, Tiger Lake tạo thành xương sống của Agentic Postgres. Đây là nền tảng được xây dựng cho các khối lượng công việc thông minh học hỏi, mô phỏng và hành động. Hãy thử hôm nay trên , và kiểm tra các để bắt đầu. Tiger đám mây Thông tin Tiger Lake Docs Tiger đám mây Thông tin Tiger Lake Docs - Chị 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

Nghe bài viết này bằng Tiếng Anh, đọc bởi robot thông minh của HackerNoon

Tiger Lake ra mắt để thống nhất Postgres và Lakehouse cho phân tích thời gian thực và AI

About Author

BÌNH LUẬN

chuyên mục

BÀI VIẾT NÀY CŨNG CÓ MẶT TẠI

Related Stories

184 Stories To Learn About Psychology

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

147 Stories To Learn About Reading Books Online

240 Stories To Learn About Astounding Stories

184 Stories To Learn About Psychology

85 Stories To Learn About Productivity Hacks

147 Stories To Learn About Reading Books Online

240 Stories To Learn About Astounding Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps