از دستیاران مجازی مانند الکسا و مدلهای زبانی بزرگ مانند لاما یا GPT تا خودروهای خودران، هوش مصنوعی در حال بازسازی زندگی روزمره ما است. در حالی که مدلهای مختلف هوش مصنوعی در تقریباً هر صنعتی برجسته میشوند، تأثیرات گسترده و تحولآفرین آنها روز به روز آشکارتر میشود. اما دقیقاً چه چیزی هوش مصنوعی را […]
آرشیو برچسب: علوم کامپیوتر
امبدینگهای OpenAI متن را به نمایشهای برداری معنایی تبدیل میکنند که معنای زمینهای را به جای تطبیقهای تحتاللفظی صرف به دام میاندازند. برخلاف رویکردهای سنتی که بر تطبیق دقیق کلمات کلیدی تکیه دارند، امبدینگها ماشینها را قادر میسازند تا روابط بین مفاهیم را درک کنند و دادههای بدون ساختار را در مقیاس سازمانی قابل جستجو […]
انتقالپذیری داده و حجم کاری هوش مصنوعی (Data Portability and AI Workloads) چیست؟
تقاطع الزامات نظارتی، قابلیتهای فنی و اهداف کسبوکاری، انتقالپذیری داده را از یک ویژگی مطلوب به یک ضرورت استراتژیک تبدیل کرده است. تحولات اخیر از جمله قانون بازارهای دیجیتال اتحادیه اروپا و چارچوبهای اعتماد نوظهور نشان میدهند که انتقال داده در حال تکامل از تعهدات انطباق پایه به قابلیتهای اکوسیستم جامع است که نوآوری و […]
در معماری داده معاصر، تعریف مخزن شامل یک سیستم ذخیرهسازی دیجیتال متمرکز است که بهطور خاص برای مدیریت، تحلیل و اشتراکگذاری سیستماتیک دادهها در سراسر مرزهای سازمانی طراحی شده است. برای درک صحیح عملکرد مخزن، باید آن را بهعنوان یک مؤلفه زیرساختی هوشمند در نظر گرفت که فراتر از مفاهیم ذخیرهسازی سنتی عمل میکند و […]
فرمتهای ذخیرهسازی پایگاه داده ستونی (Columnar Database Storage Formats) چیست؟
رشد تصاعدی دادهها محدودیتهای ذخیرهسازی مبتنی بر ردیف سنتی را برای تحلیلها آشکار کرده است. با تولید میلیاردها رویداد روزانه توسط سازمانها، پرسوجوهای تحلیلی مجبور به اسکن مقادیر عظیمی از دادههای غیرمرتبط هستند که یک گلوگاه عملکردی اساسی ایجاد میکند. پایگاههای داده ستونی این ناهماهنگی را با ذخیرهسازی مقادیر بر اساس ستون به جای ردیف […]
متخصصان داده در شرکتهای رو به رشد با چالشی روزافزون و پیچیده مواجه هستند: مدیریت کیفیت داده در سیستمهای توزیعشده در حالی که پلتفرمهای ETL قدیمی منابع مهندسی قابلتوجهی را فقط برای حفظ خطوط لوله اولیه مصرف میکنند. با پردازش حجم عظیمی از دادهها توسط سازمانها از CRMها، پایگاههای داده داخلی و پلتفرمهای بازاریابی، حاکمیت […]
تیمهای داده در شرکتهای خدمات درمانی و مالی با یک انتخاب غیرممکن روبهرو هستند: ادامه استفاده از پلتفرمهای قدیمی ETL که ۴۰ تا ۵۰ درصد منابع مهندسی را صرف نگهداشت میکنند و بسیار پرهزینهاند، یا تلاش برای یکپارچهسازی داده ابری که با الزامات HIPAA، GDPR و مقررات مربوط به انتقال برونمرزی داده در تضاد است. […]
چرا ETL سنتی در محیطهای Serverless مشکل دارد؟ پایپلاینهای ETL سنتی و ابزارهای ETL برای سرورهای ثابت و همیشه-روشن طراحی شدهاند؛ جایی که میتوانستید حافظه، دیسک و طول زمان اجرای برنامه را کنترل کنید. مرحله Transform روی سختافزار اختصاصی و قبل از رسیدن داده به Data Warehouse انجام میشود که باعث کوپلینگ شدید بین ظرفیت […]
چگونه وابستگیها و تلاشهای مجدد (Retries) را در پایپلاین داده (Data Pipelines) مدیریت کنیم؟
حتی با SQL بینقص، پایپلاین داده زمانی خراب میشوند که وظایف پاییندست قبل از رسیدن دادههای بالادست شروع شوند یا تلاشهای مجدد کورکورانه APIهای خارجی را تحت فشار قرار دهند. شکستهای وابستگی، از جمله جداول گمشده، تغییرات مجوزها، انحرافهای طرحواره (Schema Drifts) و منطق تلاش مجدد ضعیفاً پیکربندیشده، باعث قطعیهای تولیدی بیشتری نسبت به باگهای […]
تفاوتهای میان دریاچه داده (Data Lake)، انبار داده (Data Warehouse) و مارت داده (Data Mart) چیست؟
بررسی اجمالی در چشمانداز دادهمحور امروزی، سازمانها از راهحلهای ذخیرهسازی مختلفی برای مدیریت و تحلیل مؤثر دادههای خود استفاده میکنند. در میان این راهحلها، دریاچههای داده، انبارهای داده و مارتهای داده برجسته هستند و هر کدام هدف متمایزی را دنبال میکنند. این مقاله ویژگیهای منحصربهفرد، تفاوتها و چگونگی تکمیل یکدیگر این راهحلها در یک معماری […]
- 1
- 2
- API
- DevOps
- ارتباطات
- امنیت سایبری
- اینترنت اشیاء
- برنامه نویسی
- بهینه سازی و سئو
- پایگاه داده
- پردازش داده ها
- توسعه نرم افزار
- توسعه وب
- دیجیتال مارکتینگ
- ذخیرهسازی داده
- زیرساخت IT
- سخت افزار
- سرویسهای ابری
- طبقه بندی نشده
- علوم کامپیوتر
- فناوری اطلاعات
- کلان داده
- محاسبات شبکهای
- معماری داده
- هوش مصنوعی
- یادگیری ماشینی