‍ چطور از هوش مصنوعی در برنامه‌نویسی حرفه‌ای‌تر استفاده کنیم؟
در دنیای امروز، ابزارهای هوش مصنوعی مثل Cursor و Copilot باعث شده‌اند فکر کنیم ساخت هر پروژه‌ای ساده‌تر از همیشه شده‌ است.
اما خیلی زود با یک واقعیت روبرو می‌شویم: اگر بدون طراحی درست و مدیریت دقیق از AI کمک بگیریم، خیلی راحت در چرخه‌ی فرساینده‌ی خطاها و آشفتگی گم می‌شویم.
🔁 این چرخه‌ی آزاردهنده معمولا اینطور شروع می‌شود:

✅از عامل هوشمند می‌خواهیم مشکلی را حل کند.

✅پاسخ می‌دهد که مشکل رفع شده، ولی خطا هنوز باقی است.

✅دوباره درخواست می‌کنیم، #AI قول می‌دهد بهتر شده، ولی مشکل جدیدی ظاهر می‌شود.

✅خطای جدید رفع می‌شود، ولی خطای قبلی برمی‌گردد!

✅در نهایت حتی یادمان می‌رود دقیقا چه چیزی می‌خواستیم بسازیم...

برای بهبود این تجربه‌ی فرساینده و جلوگیری از این چرخه‌ی غیرحرفه‌ای، امروز خلاصه‌ای از پست آموزنده‌ی آقای Peter Wooldridge در لینکدین را با هم مرور می‌کنیم و ادامه متن الهام گرفته از پست ایشان است:
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7321534312430854146/

✏️ برای جلوگیری از این مسیر فرسایشی و ساختن یک تجربه‌ی حرفه‌ای‌تر، چند اصل ساده ولی حیاتی وجود دارد:

🔁 قبل از هر کاری طراحی واضح انجام بده: دقیقا مشخص کن چه چیزی می‌خواهی و چه بخش‌هایی در پروژه وجود دارد.

❓ به جای اینکه مستقیم درخواست کدنویسی بدهی، سوالات روشن و هدفمند بپرس. مثلا: "بهترین روش برای مدیریت خطاهای API چیست؟"

📜 اگر از Cursor استفاده می‌کنی، حتما یک فایل .cursorrules بساز تا هوش مصنوعی بداند کی باید فکر کند و کی باید کدنویسی کند.
( از آدرس زیر قوانین cursor‌ را بردارید و آنرا به بخش قوانین در تنظیمات cursor اضافه کنید :https://x.com/0xDesigner/status/1915152801761812783 )

🌐 برای دسترسی سریع به مستندات، از دستور @web استفاده کن.

🛠 هنگام دیباگ کردن، به جای فرمان دادن، با سوال پیش برو. هدایت کردن بهتر از تحمیل کردن است.

⏪ اگر تغییرات بد پیش رفت، ریورت کن، به عقب برگرد، و برنامه را ساده‌تر بچین.

🔁 در صورت نیاز، بدون ترس پروژه را بازطراحی کن و با یک طرح ساده‌تر دوباره شروع کن.

توضیحات فوق به همراه شکل‌های مورد نیاز از تنظمیات cursor در این آدرس از توئیتر قابل مشاهده است :
https://x.com/0xDesigner/status/1915152801761812783

🧠 در مورد Copilot هم بهتر است بدانیم:
دستیار Copilot برای پاسخ‌های سریع و تولید اولیه‌ی کد فوق‌العاده است.
اما استفاده‌ی بدون مدیریت از حالت Agent آن می‌تواند خیلی سریع پروژه را وارد آشفتگی کند.
🎯 توصیه‌ی کاربردی: بیشتر از بخش Ask استفاده کن، و تنها زمانی سراغ حالت Agent برو که طراحی، تقسیم وظایف و هدف هر بخش را از قبل مشخص کرده باشی.

✨ پس یادت باشد:
اول خوب طراحی کن → سوال دقیق بپرس → بعد از قدرت AI برای ساختن استفاده کن.
وگرنه به راحتی در یک حلقه‌ی بی‌پایان از خطاها و دوباره‌کاری گیر می‌کنی!

‍ پستگرس در عصر هوش مصنوعی: از انتخاب استارتاپ‌ها تا تمرکز غول‌های فناوری

در نیمه اول ۲۰۲۵، #PostgreSQL بار دیگر نشان داد که فقط یک پایگاه‌داده نیست؛ بلکه قلب تپنده‌ی تحول در زیرساخت‌های داده و هوش مصنوعی است. خبرهای مهم، سرمایه‌گذاری‌های سنگین، و توسعه سریع اکوسیستمش، گویای یک واقعیت جدید هستند:

🧠 #پستگرس حالا یکی از بازیگران اصلی در عصر AI است.

🔹 📣 خبر داغ: #Snowflake + Crunchy Data = Snowflake Postgres

در کنفرانس Snowflake Summit 2025 اعلام شد:

💼 غول دنیای انباره‌های داده ابری یعنی Snowflake شرکت Crunchy Data رو با ارزش ۲۵۰ میلیون دلار خرید.

🎯 هدف: توسعه یک نسخه سازمانی و تقویت‌شده از #PostgreSQL با تمرکز روی نیازهای AI و بارهای کاری حساس.

این خرید نشان‌دهنده تغییری بزرگ در استراتژی #Snowflake است؛ شرکتی که تا امروز بیشتر با انبار داده اختصاصی‌اش شناخته می‌شد.

🔹 سرمایه‌گذاری‌های بزرگ دیگر:

💰 شرکت #Databricks، یکی از بازیگران اصلی حوزه #Lakehouse، استارتاپ #Neon رو با حدود ۱ میلیارد دلار خرید.

🌱 ابزار محبوب #Supabase، محبوب‌ترین پلتفرم متن‌باز #PostgreSQL، در سری D مبلغ ۲۰۰ میلیون دلار جذب کرد (ارزش‌گذاری: ۲ میلیارد دلار).

📌 این‌ها نشون می‌دهند که #PostgreSQL از یک دیتابیس محبوب برای پروژه‌های کوچک، به زیرساخت اصلی پلتفرم‌های داده نسل بعدی تبدیل شده.


🔹 چرا PostgreSQL این‌قدر مهم شده؟

✅ انعطاف‌پذیر و چندمنظوره: از SQL استاندارد تا JSON و جستجوی متنی

✅ قابل توسعه: اکستنشن‌هایی مثل pgvector برای داده‌های برداری (AI/LLM)

✅ مقیاس‌پذیر: ابزارهایی مثل Citus و TimescaleDBبرای بارهای سنگین

✅ امن و متن‌باز: بدون vendor lock-in، با اکوسیستم غنی


📈 در دو سال اخیر:

🔹چندین افزونه برای جستجوی برداری

🔹ابزارهای اتصال PostgreSQL به LLMها

🔹و حتی ساخت لِیک‌هوس با PostgreSQL

منتشر شده‌اند. این یعنی PostgreSQL آماده‌ی دنیای AI-first است.

اما یک نکته مهم دیگر وجود دارد :

🔹 از MVP تا Enterprise: مسیری طبیعی برای استارتاپ‌ها

بیشتر استارتاپ‌ها با PostgreSQL شروع می‌کنن چون:

👶 سریع، ساده، بدون هزینه لایسنس

🧪 ابزارهای کامل توسعه و تست

📚 مستندات و جامعه فعال

اما با رشد محصول و پیچیده‌تر شدن نیازها، معمولاً به نسخه‌های Managed و Enterprise مهاجرت می‌کنن:


☁️ Azure Database for PostgreSQL

🧱 Crunchy Bridge

🏢 EDB Postgres Advanced

این پیوستگی از مرحله ایده تا سطح سازمانی یکی از مزیت‌های نادر PostgreSQL در بازار امروز است و همین موضوع، توجیه کننده این خریدهای بزرگ در چند ماه اخیر و سرمایه گذاری بر روی پستگرس است.

البته امیدواریم با این اتفاق، نسخه بعدی پستگرس، بسیار حرفه ای و کامل تر شده باشند.

🎯 جمع‌بندی:

پستگرس حالا دیگر فقط "پایگاه‌داده موردعلاقه دولوپرها" نیست. بلکه تبدیل شده به زبان مشترک زیرساخت‌های داده در عصر AI — از گاراژ استارتاپ‌ها تا دیتاسنتر غول‌ها.

#PostgreSQL #AI #DataInfra #DataEngineering #pgvector #StartupTools #EnterpriseTech #Snowflake #Databricks #Supabase #OpenSource #PostgresAI #DatabaseTrends #Lakehouse #MLOps

‍ نقشه راه Data 3.0 در عصر Lakehouse

خلاصه‌ای از گزارش Bessemer Venture Partners که معماری لیک‌هوس را در دوران مدرن، بسیار آینده‌دار دانسته است. بیایید آنرا با هم مرور کنیم.

📌 https://www.bvp.com/atlas/roadmap-data-3-0-in-the-lakehouse-era

شرکت سرمایه‌گذاری Bessemer Venture Partners (BVP) که سابقه‌ای بیش از یک قرن در حمایت از شرکت‌های نوآور در حوزه‌های ابری، فین‌تک، 🤖 هوش مصنوعی و 🛡 امنیت سایبری دارد، اخیراً گزارشی با عنوان «نقشه راه: Data 3.0 در عصر #Lakehouse» منتشر کرده است. این گزارش با تکیه بر تجربه BVP در سرمایه‌گذاری بر برندهایی مانند Shopify، LinkedIn، Pinterest و Databricks، چشم‌اندازی دقیق از نسل سوم زیرساخت‌های داده ارائه می‌دهد.

🔍 چرا Data 3.0 اهمیت دارد؟

مدیریت داده‌ها طی سه نسل دستخوش تحولات عظیمی شده است:

📦 نسخه اول - Data 1.0 (۱۹۷۰–۲۰۰۰):

✅ تمرکز بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Oracle، MySQL)

✅ استفاده از انبارهای داده‌ای

❌ محدودیت در مقیاس‌پذیری

❌ ناتوان در پردازش داده‌های غیرساختاریافته

🌊 نسخه دوم - Data 2.0 (از ۲۰۱۰ به بعد):

✅ ظهور Hadoop و Spark برای پردازش داده‌های متنوع و حجیم

✅ انعطاف‌پذیری بیشتر

❌ باتلاق داده‌ای (Data Swamp) به‌دلیل ضعف در کیفیت و حاکمیت

🚀 نسخه سوم - Data 3.0 (از ۲۰۲۰ به بعد):

✅ یکپارچگی

✅ پردازش لحظه‌ای

✅ استفاده از هوش مصنوعی

📌 ابزارهای کلیدی: Lakehouse، Delta Lake، Iceberg، Hudi، خطوط لوله AI-driven


💡 معماری Lakehouse چیست و چرا انقلابی است؟

لیک‌هوس ترکیبی از قدرت Data Warehouse و انعطاف Data Lake است.

ویژگی‌های کلیدی:

📌 پشتیبانی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته

📌 فرمت‌های باز با قابلیت‌های ACID، Time Travel، پردازش لحظه‌ای

📌 کاهش افزونگی داده و وابستگی به Vendorها

این معماری پایه‌ای برای توسعه ابزارهای تحلیلی و برنامه‌های AI در مقیاس بزرگ است.


🔮 چهار روند کلیدی در Data 3.0 به روایت BVP

1️⃣ خطوط لوله هوشمند و لحظه‌ای

🛠 ابزارهای جدید: Prefect، Windmill، dltHub

⚙️ فناوری‌های جریانی: Apache Flink، Kafka

⚡️ پلتفرم‌های بلادرنگ مانند Chalk برای تصمیم‌گیری سریع


2️⃣ متادیتا به‌عنوان منبع حقیقت

🛠 ابزارهایی مانند Datastrato، Acryl Data

💡 بهینه‌سازهایی مثل Flarion.io و Greybeam


3️⃣ تحول در موتورهای محاسباتی:

🛠 موتورهای سبک و سریع: DuckDB، ClickHouse، Daft

🌕 بسترهای Iceberg-native مثل Mooncake و Bauplan و RisingWave


4️⃣ ادغام مهندسی داده و نرم‌افزار:

🧩 ابزارهایی مانند dbt و Gable

🔄 یکپارچه‌سازی با CI/CD، نسخه‌سازی، تست خودکار


💸 فرصت‌های سرمایه‌گذاری و نوآوری

BVP باور دارد که Data 3.0 فرصت بی‌سابقه‌ای برای بنیان‌گذاران ایجاد کرده تا:

🔧 ابزارهای منبع‌باز و ابری جدید بسازند

🚀 موتورهای بهینه‌شده برای AI ارائه دهند

📊 راه‌حل‌های هوشمند برای متادیتا خلق کنند


📌 جمع‌بندی : معماری Lakehouse نماد تحول در مدیریت داده‌هاست:

✔️ عملکرد بالا

✔️ تحلیل لحظه‌ای

✔️ پشتیبانی از AI

✔️ مقیاس‌پذیری بالا

آینده از آن تیم‌هایی است که به جای مدیریت زیرساخت‌های پیچیده، بر خلق ارزش از داده‌ها تمرکز می‌کنند.

🏷 #Data3 #Lakehouse #AI #Metadata #StreamingData #DuckDB #Iceberg #DeltaLake #BVP #DataEngineering #ModernDataStack #RealTimeAnalytics #OpenSource #DataInfra #Startup #DataPlatform #VentureCapital #FutureOfData

‍ معرفی Kedro 1.0 — فریمورکی حرفه‌ای برای ساخت پروژه‌های داده‌ای و هوش مصنوعی 🚀

در دنیای پیچیده داده و یادگیری ماشین، مدیریت پروژه‌های داده‌ای با کدهای پراکنده و مراحل متعدد چالش بزرگی است. Kedro با ارائه ساختاری منظم، به شما کمک می‌کند تا پروژه‌های خود را قابل توسعه، قابل تکرار و قابل اعتماد بسازید.

🔍 چالش اصلی:

در پروژه‌های داده‌ای واقعی، داده‌ها از منابع مختلف می‌آیند و مراحل متعددی باید طی شود. بدون چارچوبی منظم، کدها بی‌نظم و غیرقابل نگهداری می‌شوند و همکاری تیمی دشوار می‌شود.

Kedro این مشکلات را اینطور حل می‌کند:

📂 تقسیم پروژه به بخش‌های مستقل و قابل مدیریت

🔄 تعریف دقیق و قابل تکرار جریان‌های کاری (Pipeline)

📚 مدیریت داده‌ها در یک سیستم منسجم به نام DataCatalog

🤝 استانداردسازی برای همکاری آسان‌تر تیمی

📊 ابزارهای بصری برای مشاهده و مدیریت اجرای پروژه

⚙️ امکان توسعه و سازگاری با ابزارهای مختلف

💡 ویژگی‌های کلیدی Kedro 1.0:

نسخه ۱.۰ با بهبودهای فراوانی به شما قدرت می‌دهد تا پروژه‌های پیچیده را با اعتماد اجرا کنید و سریع‌تر توسعه دهید:

🔄 DataCatalog بازطراحی شده: مدیریت داده‌ها به شکلی ساده‌تر و قوی‌تر

🧩 بهبود فضای نام (Namespace): گروه‌بندی و استفاده انعطاف‌پذیرتر داده‌ها

🚀 بهبود رانرها: اجرای بهتر و پایدارتر جریان‌های کاری

📚 مستندات نوین: راهنمایی آسان و به‌روز برای شروع سریع

👁‍🗨 نمایش وضعیت خط لوله در Kedro Viz: نظارت بصری بر اجرای پروژه

🤖 آماده برای هوش مصنوعی نسل جدید: پشتیبانی از جریان‌های کاری پیشرفته و AI مولد

👥 چه کسانی باید از Kedro استفاده کنند؟

- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که دنبال کدی قابل بازتولید و سازمان‌یافته هستند

- مهندسان داده که خطوط لوله داده‌ای پیچیده می‌سازند و مدیریت می‌کنند

- تیم‌ها و سازمان‌هایی که می‌خواهند همکاری و هماهنگی پروژه‌های داده‌ای‌شان را بهبود دهند

- کسانی که وارد حوزه هوش مصنوعی مولد و پروژه‌های نوین داده‌ای می‌شوند


🌟 چرا Kedro 1.0 را انتخاب کنیم؟

با Kedro، پروژه‌های داده‌ای خود را به سطحی کاملاً حرفه‌ای می‌برید:

کدی منظم، قابل تست و مقیاس‌پذیر دارید که به رشد و تغییر پروژه کمک می‌کند و کار تیمی را ساده‌تر می‌کند.

📥 همین امروز شروع کنید!

Kedro ساده نصب می‌شود و جامعه بزرگی پشت آن است.

برای اطلاعات بیشتر و دریافت مستندات به kedro.org مراجعه کنید.

خلاصه در یک نگاه:

📂 ساختاردهی ماژولار پروژه‌ها

🔄 تعریف و مدیریت جریان‌های کاری

📚 DataCatalog پیشرفته

🤝 تسهیل همکاری تیمی

📊 ابزارهای نظارتی و بصری

⚙️ توسعه‌پذیری و سازگاری با ابزارهای نوین

🤖 آماده برای چالش‌های آینده AI

#Kedro #DataScience #MachineLearning #DataEngineering #AI #OpenSource #Python #DataPipeline #MLOps #GenerativeAI

چهارسال پیش هم این پروژه را در سایت مهندسی داده معرفی کردیم :‌

https://lnkd.in/dbn5pBFH

‍ از Postgres تا Lakehouse زنده در کمتر از یک ثانیه -  نگاهی به Mooncake و استراتژی جسورانه Databricks

مدت‌ها بود که پروژه Pg_mooncake رو زیر نظر داشتم تا ببینم کی به مرحله نهایی می‌رسه ،  پروژه‌ای نوآور که می‌خواست Postgres رو با Iceberg ترکیب کنه و داده‌های تحلیلی و عملیاتی رو روی یک پایه مشترک بیاره.

و حالا… دیدم که Databricks این تیم خلاق رو هم خریداری کرده! درست مثل خرید قبلی‌شون یعنی Neon (نسخه‌ی cloud-native از Postgres).

لینک خبر :
https://www.linkedin.com/posts/databricks_were-excited-to-announce-that-databricks-activity-7379138538652696576-2pbr

به‌نظر می‌رسه دیتابریکز داره با قدرت وارد فضای Lakehouse + OLTP + AI می‌شه.  چیزی که خودشون اسمش رو گذاشتن Lakebase؛ پایگاه‌داده‌ای مبتنی بر Postgres که برای Agentهای هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده و عملاً نیاز به ETL رو از بین می‌بره.

💡 اما Mooncake دقیقاً چی بود و چرا مهمه؟

به زبان ساده، Mooncake کمک می‌کنه داده‌هایی که در Postgres ذخیره می‌شن به کمک یک افزونه پستگرس که با rust نوشته شده، تقریباً بلافاصله و بدون نیاز به ابزارهای پیچیده، داخل یک لیک‌هوس با فرمت آیس‌برگ یا دلتا ذخیره شده و برای تحلیل و گزارش های سنگین با انواع کوئری انجین ها مثل ترینو، استارراکز، اسپارک و حتی کلیک‌هوس آماده بشن.
با ترکیب Postgres و Iceberg و با استفاده از امکانات خود mooncake:

🔰 داده‌ها به‌صورت زنده (real-time) همگام می‌شن حتی با آپدیت و حذف
🔰 تحلیل‌ها با کمک DuckDB سریع انجام می‌شن،
🔰 و همه‌چی بدون پیچیدگی ETL یا کپی‌کاری، در همون لحظه قابل استفاده‌ست.

یه جور پل بین ذخیره‌سازی عملیاتی و تحلیل زنده‌ست - دقیقاً همون چیزی که خیلی از شرکت‌ها مدت‌هاست دنبالش بودن.


🎯 واقعاً مشخص نیست دقیقاً چه استراتژی‌ بزرگی پشت این خریدهاست، اما چیزی که واضحه اینه که Databricks داره آینده پایگاه‌های داده Postgres-محور رو با هوش مصنوعی و تحلیل real-time بازتعریف می‌کنه.

👋 به تیم Mooncake تبریک می‌گم، و مشتاقم ببینم در ادامه چه اتفاقات بزرگی رقم می‌زنن!

شروع رسمی دوره پستگرس کاربردی در مدرسه مهندسی داده سپهرام:
https://sepahram.ir/courses/

#Databricks #Mooncake #Postgres #Iceberg #Lakehouse #OLTP #AI #Lakebase #DataEngineering #OpenSourc

‍ خرید Confluent توسط IBM؛ نقطه عطفی برای آینده #Kafka و مهندسی داده ✨

در پایان سال ۲۰۲۵، #IBM با خرید #Confluent، شرکت اصلی توسعه‌دهنده #Kafka و خدمات تجاری مرتبط با آن، عملاً مهم‌ترین بازیگر دنیای data streaming را وارد استراتژی کلان خود در #AI و Hybrid Cloud کرد. این اتفاق صرفاً یک معامله تجاری نیست؛ بلکه نقطهٔ عطفی در مسیر تحول Kafka و معماری داده‌های جریانی است و نشانه‌ای روشن از تغییر گرایش‌ها در زیرساخت‌های داده محسوب می‌شود.

⚡️ اما دقیقاً چه چیزی در راه است؟

شرکتIBM سابقه‌ای طولانی در حوزه هوش مصنوعی دارد؛ از Watson در دهه ۲۰۱۰ تا پلتفرم‌های جدید GenAI. با این حال، در نسل جدید هوش مصنوعی، دیگر تنها مدل‌ها تعیین‌کننده نیستند؛ داده زنده، پیوسته و real-time نقش کلیدی را بازی می‌کند. این دقیقاً همان جایی است که Confluent ارزش خود را نشان می‌دهد.


🔍 کانفلوئنت چه چیزی برای IBM به همراه دارد؟

کانفلوئنت طی سال‌ها Kafka را از یک ابزار خام به یک پلتفرم Enterprise-ready تبدیل کرده است؛ با تمرکز بر سادگی عملیات، امنیت، مانیتورینگ، rebalancing هوشمند و Tiered Storage. علاوه بر این، تنوع مدل‌های استقرار (On-prem، Hybrid و Cloud) برای IBM که مشتریانش عمدتاً سازمان‌های بزرگ هستند، یک مزیت کلیدی محسوب می‌شود. اکوسیستم غنی Kafka Connectors نیز امکان اتصال ساده به دیتابیس‌ها، SaaSها و سیستم‌های سازمانی را فراهم می‌کند.

✅ چرا این خرید برای اکوسیستم Kafka یک نقطه عطف است؟

کافکا که تا امروز ستون فقرات معماری‌های real-time بود، با ورود IBM وارد لایه هوش مصنوعی می‌شود. نقش آن از یک ابزار استریمینگ و ETL لحظه‌ای فراتر می‌رود و به بستر تأمین داده و context زنده برای LLMها و Agentها تبدیل می‌شود.

✨ شرکت IBM قصد دارد Watsonx را از یک AI مبتنی بر داده‌های batch به یک سیستم #EventDriven ارتقا دهد؛ سیستمی که مستقیماً به رویدادهای Kafka متصل است. در این مسیر، Kafka به هسته جریان داده در Data Fabric سازمانی و یکی از اجزای اصلی Smart Data Platform IBM بدل می‌شود.

موج بعدی مهندسی داده: Event-driven AI

«هر مسئله هوش مصنوعی، در اصل یک مسئله داده است.»

در نسل جدید AI، مدل‌ها ثابت نیستند، context دائماً تغییر می‌کند و ورودی مدل‌ها دیگر فقط prompt نیست؛ بلکه جریان پیوسته‌ای از eventهاست. Kafka بهترین بستر برای چنین workloadهایی است. 🔍

آینده Kafka و Confluent چه خواهد بود؟

کافکا احتمالاً enterpriseتر می‌شود: امنیت قوی‌تر، ابزارهای مدیریتی پیشرفته‌تر، observability بومی و governance سازمانی. از سوی دیگر، Kafka بیش از پیش با سرویس‌های هوش مصنوعی عجین خواهد شد و نقش فعالی در pipelineهای AI، Agentها و مدل‌های زبانی ایفا می‌کند. هم‌زمان، رقابت در بازار پلتفرم‌های استریمینگ شدیدتر می‌شود و برخی مشتریان کوچک‌تر ممکن است به گزینه‌هایی مانند Redpanda، AutoMQ یا Pulsar مهاجرت کنند.

این خرید فقط یک جابه‌جایی مالی نیست. ✅

برای جامعه مهندسی داده، یک پیام شفاف دارد:

🤖 کافکا وارد عصر جدیدی می‌شود؛ عصر هوش مصنوعی رویدادمحور.

از این پس مهندسین داده باید خود را برای معماری‌های event-driven گسترده‌تر، جریان‌های context برای AI، ترکیب Kafka با Vector DB و LLM، ساخت Agentهای real-time و pipelineهایی آماده کنند که در هر لحظه تصمیم‌گیری انجام می‌دهند.


🕸کافکا دیگر صرفاً ابزار استریمینگ نیست؛ در حال تبدیل شدن به سیستم عصبی هوش مصنوعی سازمانی است.

لینک خبر و عکس : https://www.cxtoday.com/contact-center/ibm-acquires-confluent-at-11bn-to-boost-real-time-data-accessibility/