🔵 عنوان مقاله
Cumulative Statistics in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از Golang Weekly توضیح می‌دهد که cumulative statistics در Postgres 18 چگونه با تجمیع شمارنده‌ها و زمان‌ها در طول زمان، تصویری روندی از رفتار بار کاری ارائه می‌کند؛ تصویری که برای عیب‌یابی کارایی، برنامه‌ریزی ظرفیت و تعریف SLO بسیار مفیدتر از نماهای لحظه‌ای است. نویسنده انواع داده‌های قابل‌دسترسی از طریق نماها و اکستنشن‌ها (مثل آمار سطح کوئری، الگوهای دسترسی به جدول و ایندکس، I/O و فعالیت پس‌زمینه) را مرور می‌کند و تأکید دارد که در Postgres 18 ارائه و استفاده از این آمارها روان‌تر و قابل‌مقایسه‌تر شده است.
برای تیم‌های Go نیز رویکردی عملی پیشنهاد می‌شود: استخراج دوره‌ای آمار از طریق database/sql یا pgx، اسکن در ساختارها و ارسال به Prometheus تا داشبوردها و هشدارها بتوانند معیارهایی مانند تاخیر، نسبت cache hit و گروه‌های کوئری پرهزینه را در طول زمان دنبال کنند. نکات عملی شامل زمان‌بندی مناسب برای reset شمارنده‌ها (مثلاً همزمان با استقرار)، فیلتر کردن آمار بر اساس database یا application_name و اطمینان از سبک‌وزن بودن کوئری‌های مانیتورینگ است. ترکیب این قابلیت‌ها با جمع‌آوری سبک در Go راهی پایدار برای یافتن گلوگاه‌ها و حفظ کارایی در تکامل سیستم فراهم می‌کند.
#Postgres #PostgreSQL #CumulativeStatistics #DatabasePerformance #Observability #Go #Golang #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175101/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Cumulative Statistics in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب از Golang Weekly توضیح می‌دهد که cumulative statistics در Postgres 18 چگونه با تجمیع شمارنده‌ها و زمان‌ها در طول زمان، تصویری روندی از رفتار بار کاری ارائه می‌کند؛ تصویری که برای عیب‌یابی کارایی، برنامه‌ریزی ظرفیت و تعریف SLO بسیار مفیدتر از نماهای لحظه‌ای است. نویسنده انواع داده‌های قابل‌دسترسی از طریق نماها و اکستنشن‌ها (مثل آمار سطح کوئری، الگوهای دسترسی به جدول و ایندکس، I/O و فعالیت پس‌زمینه) را مرور می‌کند و تأکید دارد که در Postgres 18 ارائه و استفاده از این آمارها روان‌تر و قابل‌مقایسه‌تر شده است.
برای تیم‌های Go نیز رویکردی عملی پیشنهاد می‌شود: استخراج دوره‌ای آمار از طریق database/sql یا pgx، اسکن در ساختارها و ارسال به Prometheus تا داشبوردها و هشدارها بتوانند معیارهایی مانند تاخیر، نسبت cache hit و گروه‌های کوئری پرهزینه را در طول زمان دنبال کنند. نکات عملی شامل زمان‌بندی مناسب برای reset شمارنده‌ها (مثلاً همزمان با استقرار)، فیلتر کردن آمار بر اساس database یا application_name و اطمینان از سبک‌وزن بودن کوئری‌های مانیتورینگ است. ترکیب این قابلیت‌ها با جمع‌آوری سبک در Go راهی پایدار برای یافتن گلوگاه‌ها و حفظ کارایی در تکامل سیستم فراهم می‌کند.
#Postgres #PostgreSQL #CumulativeStatistics #DatabasePerformance #Observability #Go #Golang #Monitoring
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175101/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Data Bene
Cumulative Statistics in PostgreSQL 18
In PostgreSQL 18, the statistics & monitoring subsystem receives a significant overhaul - extended cumulative statistics, new per-backend I/O visibility, the ability for extensions to export / import / adjust statistics, and much more. Let's explore these…
🔵 عنوان مقاله
How the COPY Command Gets More User Friendly in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
به‌روزرسانی‌های Postgres 18 بر بهبود تجربه کاربری تمرکز دارد؛ از جمله آسان‌تر و ایمن‌تر شدن کار با دستور COPY. هدف این است که پیام‌های خطا در مواجهه با ناسازگاری ستون‌ها، مسائل کدگذاری یا ردیف‌های CSV معیوب شفاف‌تر و قابل اقدام‌تر شوند، گزینه‌های رایج (مثل کار با هدرها و CSV) رفتار پیش‌فرض قابل‌اعتمادتری داشته باشند، و جریان‌های کاری واردسازی انبوه با امکان نادیده‌گرفتن یا ثبت ردیف‌های خطادار اصطکاک کمتری داشته باشند. همچنین همگرایی رفتار بین COPY سمت سرور و copy در psql و شفافیت بیشتر در مجوزها و متن خطاها به پیش‌بینی‌پذیری و عیب‌یابی سریع‌تر کمک می‌کند.
در کنار این‌ها، کار روی cumulative statistics نیز پررنگ است. همان‌طور که Deepak Mahto و Cédric Villemain توضیح می‌دهند، هدف، ارائه نمایی منسجم‌تر، کم‌هزینه‌تر و دانه‌درشت‌تر از رفتار سیستم در حوزه‌هایی مانند پرس‌وجو، I/O و waitهاست تا هم پایش آنی و هم برنامه‌ریزی ظرفیت ساده‌تر شود. برآیند این تغییرات، کاهش غافلگیری‌ها با پیش‌فرض‌های بهتر، بازخورد سریع‌تر هنگام خطا و مشاهده‌پذیری عمیق‌تر برای تنظیم کارایی در Postgres 18 است.
#Postgres18 #PostgreSQL #COPY #CumulativeStatistics #Database #Observability #DataEngineering #DX
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175100/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How the COPY Command Gets More User Friendly in Postgres 18
🟢 خلاصه مقاله:
به‌روزرسانی‌های Postgres 18 بر بهبود تجربه کاربری تمرکز دارد؛ از جمله آسان‌تر و ایمن‌تر شدن کار با دستور COPY. هدف این است که پیام‌های خطا در مواجهه با ناسازگاری ستون‌ها، مسائل کدگذاری یا ردیف‌های CSV معیوب شفاف‌تر و قابل اقدام‌تر شوند، گزینه‌های رایج (مثل کار با هدرها و CSV) رفتار پیش‌فرض قابل‌اعتمادتری داشته باشند، و جریان‌های کاری واردسازی انبوه با امکان نادیده‌گرفتن یا ثبت ردیف‌های خطادار اصطکاک کمتری داشته باشند. همچنین همگرایی رفتار بین COPY سمت سرور و copy در psql و شفافیت بیشتر در مجوزها و متن خطاها به پیش‌بینی‌پذیری و عیب‌یابی سریع‌تر کمک می‌کند.
در کنار این‌ها، کار روی cumulative statistics نیز پررنگ است. همان‌طور که Deepak Mahto و Cédric Villemain توضیح می‌دهند، هدف، ارائه نمایی منسجم‌تر، کم‌هزینه‌تر و دانه‌درشت‌تر از رفتار سیستم در حوزه‌هایی مانند پرس‌وجو، I/O و waitهاست تا هم پایش آنی و هم برنامه‌ریزی ظرفیت ساده‌تر شود. برآیند این تغییرات، کاهش غافلگیری‌ها با پیش‌فرض‌های بهتر، بازخورد سریع‌تر هنگام خطا و مشاهده‌پذیری عمیق‌تر برای تنظیم کارایی در Postgres 18 است.
#Postgres18 #PostgreSQL #COPY #CumulativeStatistics #Database #Observability #DataEngineering #DX
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175100/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Database and Migration Insights
Exploring PostgreSQL 18: A Developer’s Guide to New Features – Part 1: The COPY Command Gets More User-Friendly
PostgreSQL 18, released on September 25, 2024, enhances the COPY command with improved error handling through the REJECT_LIMIT option, allowing data loading to be controlled by limiting errors. Thi…
🙏1
🔵 عنوان مقاله
How I Learned to Use wal_inspect
🟢 خلاصه مقاله:
این نوشته روایت یادگیری کار با pg_walinspect برای خواندن و فهمیدن رفتار write-ahead log در PostgreSQL است. نویسنده نشان می‌دهد چطور می‌توان با کوئری گرفتن از WAL در بازه‌های مشخص LSN، الگوی فعالیت سیستم را دید: از نقش checkpointها و full-page writeها تا اثر autovacuum، split شدن ایندکس‌ها، بارگذاری‌های حجیم و منشأ افزایش I/O. مزیت pg_walinspect این است که داخل دیتابیس و با SQL می‌شود داده‌ها را خلاصه و فیلتر کرد و با زمان و متریک‌های مانیتورینگ تطبیق داد، بدون خروج به ابزارهای بیرونی.
رویکرد پیشنهادی این است: بازه زمانی/LSN را محدود کنید، ابتدا خلاصه‌ها را ببینید و سپس در صورت نیاز به جزئیات بروید؛ هنگام عیب‌یابی، روی resource managerهای مرتبط تمرکز کنید و الگوهای WAL را با لاگ‌ها و نمایه‌های آماری مثل pg_stat هم‌راستا کنید. محدودیت اصلی این است که محتوای سطرها را نمی‌بینید و فقط به فراداده دسترسی دارید، اما همین برای ساختن و آزمودن فرضیه‌ها کافی است. در نتیجه، pg_walinspect ابزار کم‌هزینه و امنی برای بهبود observability، کاهش زمان رفع اشکال و فهم عمیق‌تر رفتار PostgreSQL محسوب می‌شود.
#PostgreSQL #WAL #pg_walinspect #DatabaseInternals #Observability #Performance #Replication
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175096/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
How I Learned to Use wal_inspect
🟢 خلاصه مقاله:
این نوشته روایت یادگیری کار با pg_walinspect برای خواندن و فهمیدن رفتار write-ahead log در PostgreSQL است. نویسنده نشان می‌دهد چطور می‌توان با کوئری گرفتن از WAL در بازه‌های مشخص LSN، الگوی فعالیت سیستم را دید: از نقش checkpointها و full-page writeها تا اثر autovacuum، split شدن ایندکس‌ها، بارگذاری‌های حجیم و منشأ افزایش I/O. مزیت pg_walinspect این است که داخل دیتابیس و با SQL می‌شود داده‌ها را خلاصه و فیلتر کرد و با زمان و متریک‌های مانیتورینگ تطبیق داد، بدون خروج به ابزارهای بیرونی.
رویکرد پیشنهادی این است: بازه زمانی/LSN را محدود کنید، ابتدا خلاصه‌ها را ببینید و سپس در صورت نیاز به جزئیات بروید؛ هنگام عیب‌یابی، روی resource managerهای مرتبط تمرکز کنید و الگوهای WAL را با لاگ‌ها و نمایه‌های آماری مثل pg_stat هم‌راستا کنید. محدودیت اصلی این است که محتوای سطرها را نمی‌بینید و فقط به فراداده دسترسی دارید، اما همین برای ساختن و آزمودن فرضیه‌ها کافی است. در نتیجه، pg_walinspect ابزار کم‌هزینه و امنی برای بهبود observability، کاهش زمان رفع اشکال و فهم عمیق‌تر رفتار PostgreSQL محسوب می‌شود.
#PostgreSQL #WAL #pg_walinspect #DatabaseInternals #Observability #Performance #Replication
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175096/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The World of Data
How I learned to use wal_inspect
It has been a while since last time I blogged about any real-life mysteries I resolved. Here is one which I am really happy about, because it took a while and it was not obvious. Before that, I did…
🔵 عنوان مقاله
pgwatch 4.0: A Flexible Postgres Monitoring Solution
🟢 خلاصه مقاله:
pgwatch 4.0 یک راهکار منعطف برای پایش Postgres است که با داشبوردهای Grafana یک رابط کاربرپسند ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند متریک‌هایی مانند سلامت، کارایی، استفاده از ایندکس، I/O و روندها را مشاهده و تحلیل کنند تا الگوها و گلوگاه‌ها را سریع‌تر شناسایی کرده و برای بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی ظرفیت تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند. هدف، ساده‌سازی نظارت روزمره در عین نمایش عمق داده‌های مورد نیاز تیم‌های فنی است.
#Postgres #pgwatch #Grafana #DatabaseMonitoring #PerformanceMonitoring #Observability #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175402/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pgwatch 4.0: A Flexible Postgres Monitoring Solution
🟢 خلاصه مقاله:
pgwatch 4.0 یک راهکار منعطف برای پایش Postgres است که با داشبوردهای Grafana یک رابط کاربرپسند ارائه می‌دهد. کاربران می‌توانند متریک‌هایی مانند سلامت، کارایی، استفاده از ایندکس، I/O و روندها را مشاهده و تحلیل کنند تا الگوها و گلوگاه‌ها را سریع‌تر شناسایی کرده و برای بهینه‌سازی و برنامه‌ریزی ظرفیت تصمیم‌های دقیق‌تری بگیرند. هدف، ساده‌سازی نظارت روزمره در عین نمایش عمق داده‌های مورد نیاز تیم‌های فنی است.
#Postgres #pgwatch #Grafana #DatabaseMonitoring #PerformanceMonitoring #Observability #DevOps
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175402/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
pgwat.ch
Hello world! - 🔬 pgwatch
pgwatch is a flexible PostgreSQL-specific monitoring solution
🔵 عنوان مقاله
Introducing Elephantshark: A Tool to Monitor Postgres Network Traffic
🟢 خلاصه مقاله:
Elephantshark ابزاری برای مشاهده ترافیک شبکه Postgres است که بدون تغییر در کلاینت یا سرور، بین دو طرف قرار می‌گیرد. این ابزار با تکیه بر Ruby همچون یک پراکسی سبک عمل می‌کند: پیام‌های دوطرفه را عبور می‌دهد و همزمان پیام‌های پروتکل Postgres را پارس و لاگ می‌کند. نتیجه، دید شفاف و کم‌اصطکاک از تبادلات شبکه‌ای است که در توسعه، دیباگ، بررسی عملکرد و ممیزی کاربرد دارد و می‌تواند مکمل لاگ‌های سرور و ابزارهای packet capture باشد. کد و مستندات آن از طریق مخزن GitHub در دسترس است.
#Postgres #DatabaseMonitoring #NetworkTraffic #Ruby #Proxy #Observability #GitHub #PostgresProtocol
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175103/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Introducing Elephantshark: A Tool to Monitor Postgres Network Traffic
🟢 خلاصه مقاله:
Elephantshark ابزاری برای مشاهده ترافیک شبکه Postgres است که بدون تغییر در کلاینت یا سرور، بین دو طرف قرار می‌گیرد. این ابزار با تکیه بر Ruby همچون یک پراکسی سبک عمل می‌کند: پیام‌های دوطرفه را عبور می‌دهد و همزمان پیام‌های پروتکل Postgres را پارس و لاگ می‌کند. نتیجه، دید شفاف و کم‌اصطکاک از تبادلات شبکه‌ای است که در توسعه، دیباگ، بررسی عملکرد و ممیزی کاربرد دارد و می‌تواند مکمل لاگ‌های سرور و ابزارهای packet capture باشد. کد و مستندات آن از طریق مخزن GitHub در دسترس است.
#Postgres #DatabaseMonitoring #NetworkTraffic #Ruby #Proxy #Observability #GitHub #PostgresProtocol
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175103/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Neon
Introducing Elephantshark, a tool to monitor Postgres network traffic - Neon
Elephantshark helps you monitor, understand and troubleshoot Postgres servers, clients, drivers and ORMs talking to Postgres.
🔵 عنوان مقاله
Key Operational Enhancements and Integration Options in Postgres 16
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با تمرکز بر مخاطبان Golang Weekly توضیح می‌دهد که Postgres 16 چه بهبودهایی برای عملیات روزمره و یکپارچه‌سازی با سرویس‌ها آورده است. نویسنده روی حوزه‌های عملی مثل کارایی پایدارتر تحت بار، رفتار بهتر autovacuum، و رصدپذیری دقیق‌تر برای IO و پردازه‌های پس‌زمینه تأکید می‌کند تا تنظیمات و عیب‌یابی سریع‌تر و مطمئن‌تر انجام شود. همچنین به ارتقاهای مرتبط با replication منطقی و سنک‌کردن ایمن‌تر، مدیریت slotها و سناریوهای failover اشاره می‌کند تا پیاده‌سازی‌های HA و چندمنطقه‌ای ساده‌تر شوند. در بخش یکپارچه‌سازی، گزینه‌های Go مانند pgx و database/sql، مدیریت connection pooling با pgxpool یا PgBouncer، اتصال به سامانه‌های رویدادمحور از طریق logical decoding و ابزارهایی مثل Debezium، و الگوهای LISTEN/NOTIFY و FDW مرور می‌شود. جمع‌بندی مقاله: Postgres 16 دردسرهای عملیاتی را کمتر و ادغام با معماری‌های متنوع را ساده‌تر می‌کند و یک چک‌لیست کوتاه برای ارزیابی و ارتقای امن ارائه می‌دهد.
#Postgres16 #PostgreSQL #Golang #Go #Database #Replication #Observability #Performance
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175401/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Key Operational Enhancements and Integration Options in Postgres 16
🟢 خلاصه مقاله:
این مطلب با تمرکز بر مخاطبان Golang Weekly توضیح می‌دهد که Postgres 16 چه بهبودهایی برای عملیات روزمره و یکپارچه‌سازی با سرویس‌ها آورده است. نویسنده روی حوزه‌های عملی مثل کارایی پایدارتر تحت بار، رفتار بهتر autovacuum، و رصدپذیری دقیق‌تر برای IO و پردازه‌های پس‌زمینه تأکید می‌کند تا تنظیمات و عیب‌یابی سریع‌تر و مطمئن‌تر انجام شود. همچنین به ارتقاهای مرتبط با replication منطقی و سنک‌کردن ایمن‌تر، مدیریت slotها و سناریوهای failover اشاره می‌کند تا پیاده‌سازی‌های HA و چندمنطقه‌ای ساده‌تر شوند. در بخش یکپارچه‌سازی، گزینه‌های Go مانند pgx و database/sql، مدیریت connection pooling با pgxpool یا PgBouncer، اتصال به سامانه‌های رویدادمحور از طریق logical decoding و ابزارهایی مثل Debezium، و الگوهای LISTEN/NOTIFY و FDW مرور می‌شود. جمع‌بندی مقاله: Postgres 16 دردسرهای عملیاتی را کمتر و ادغام با معماری‌های متنوع را ساده‌تر می‌کند و یک چک‌لیست کوتاه برای ارزیابی و ارتقای امن ارائه می‌دهد.
#Postgres16 #PostgreSQL #Golang #Go #Database #Replication #Observability #Performance
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/175401/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Severalnines
Key Operational enhancements and integration options in PostgreSQL 16
Discover why PostgreSQL 16 remains a crucial step for teams with its improved query planner and operational advancements for databases.
🔵 عنوان مقاله
her experience of last week's PGConf EU event.
🟢 خلاصه مقاله:
تجربه نویسنده از PGConf EU هفته گذشته نشان می‌دهد که رویداد امسال ترکیبی از راهکارهای عملی، مطالعه‌های موردی واقعی و گفت‌وگوهای ارزشمند جانبی بود. تمرکز اصلی روی بهینه‌سازی کارایی، تاب‌آوری عملیاتی، مهاجرت‌ها، انتخاب Extensionها، استقرار ابری و Observability بود و نتیجه‌گیری او این است که اکوسیستم PostgreSQL بالغ‌تر و قابل‌دسترس‌تر از گذشته شده است. او در ادامه به آخرین مقاله Golang Weekly اشاره می‌کند که به‌خوبی با این موضوعات پیوند می‌خورد: الگوهای مؤثر در Go برای کار با پایگاه‌داده، از جمله استفاده بهینه از database/sql، زمان‌هایی که استفاده از pgx ترجیح دارد، مدیریت context برای Timeout و Cancellation، Pooling اتصال‌ها و راهبردهای Backpressure در بار همزمانی بالا. جمع‌بندی او این است که ترکیب درس‌های PGConf EU با نکات Golang Weekly یک نقشه راه عملی برای ساخت سرویس‌های داده‌محور در Go فراهم می‌کند؛ نقشه‌ای که به بهبود پایه‌های کارایی، پوشش تست مسیرهای دسترسی به داده و شفاف‌تر کردن SLOها با Observability بهتر منجر می‌شود.
#PGConfEU #PostgreSQL #Golang #GolangWeekly #DatabaseEngineering #PerformanceTuning #GoProgramming #Observability
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176359/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
her experience of last week's PGConf EU event.
🟢 خلاصه مقاله:
تجربه نویسنده از PGConf EU هفته گذشته نشان می‌دهد که رویداد امسال ترکیبی از راهکارهای عملی، مطالعه‌های موردی واقعی و گفت‌وگوهای ارزشمند جانبی بود. تمرکز اصلی روی بهینه‌سازی کارایی، تاب‌آوری عملیاتی، مهاجرت‌ها، انتخاب Extensionها، استقرار ابری و Observability بود و نتیجه‌گیری او این است که اکوسیستم PostgreSQL بالغ‌تر و قابل‌دسترس‌تر از گذشته شده است. او در ادامه به آخرین مقاله Golang Weekly اشاره می‌کند که به‌خوبی با این موضوعات پیوند می‌خورد: الگوهای مؤثر در Go برای کار با پایگاه‌داده، از جمله استفاده بهینه از database/sql، زمان‌هایی که استفاده از pgx ترجیح دارد، مدیریت context برای Timeout و Cancellation، Pooling اتصال‌ها و راهبردهای Backpressure در بار همزمانی بالا. جمع‌بندی او این است که ترکیب درس‌های PGConf EU با نکات Golang Weekly یک نقشه راه عملی برای ساخت سرویس‌های داده‌محور در Go فراهم می‌کند؛ نقشه‌ای که به بهبود پایه‌های کارایی، پوشش تست مسیرهای دسترسی به داده و شفاف‌تر کردن SLOها با Observability بهتر منجر می‌شود.
#PGConfEU #PostgreSQL #Golang #GolangWeekly #DatabaseEngineering #PerformanceTuning #GoProgramming #Observability
🟣لینک مقاله:
https://postgresweekly.com/link/176359/web
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
DEV Community
My PGConf EU 2025 experience
Last week marked the 2025 edition of PGConf EU. I had many roles, and I'm excited to let you know...
❤1
🔵 عنوان مقاله
Systems Thinking for Scaling Responsible Multi-Agent Architectures (50 minute video)
🟢 خلاصه مقاله:
این ارائه نشان می‌دهد مقیاس‌دهی سریع سامانه‌های هوش مصنوعی چندعاملی، به دلیل بازخوردها و برهم‌کنش‌های غیرخطی، ریسک‌های پیش‌بینی‌نشده ایجاد می‌کند و به رویکردی مسئولانه و «سیستمی» نیاز دارد. با بهره‌گیری از Causal Flow Diagrams و چارچوب Cynefin می‌توان رفتارهای نوپدید را پیشاپیش دید، نقاط اهرمی را شناخت و میان کارایی، هزینه و تأثیر انسانی توازن برقرار کرد. کنترل مسئولانه بر پایه تنظیم پویا در «تابع پاداش»، سیاست‌ها و ریل‌های حفاظتی است و در کنار آن، حضور انسان در حلقه و حالت‌های تنزل‌پذیر از بروز آسیب در شرایط مبهم جلوگیری می‌کند. ابزارهایی مانند LIME، SHAP و Arize به همراه telemetry، قابلیت مشاهده‌پذیری و توضیح‌پذیری تصمیمات را فراهم می‌کنند و پایش مداوم رانش و عملکرد را ممکن می‌سازند. در نهایت، الگوهای معماری، ایزولیشن و حاکمیت داده/سیاست، به‌علاوه تست نفوذ (red-teaming) و پسامرتبه‌ها، چرخه یادگیری را کامل می‌کنند. پیام اصلی: با نگاه «تفکر سیستمی»، مشاهده‌پذیری قوی، مشوق‌های سازگار و ریل‌های حفاظتی لایه‌ای، می‌توان سامانه‌های چندعاملی را مسئولانه مقیاس داد.
#SystemsThinking #MultiAgent #ResponsibleAI #Explainability #Observability #Cynefin #CausalLoopDiagrams #AIEngineering
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/presentations/systems-thinking-multi-agent-architectures/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Systems Thinking for Scaling Responsible Multi-Agent Architectures (50 minute video)
🟢 خلاصه مقاله:
این ارائه نشان می‌دهد مقیاس‌دهی سریع سامانه‌های هوش مصنوعی چندعاملی، به دلیل بازخوردها و برهم‌کنش‌های غیرخطی، ریسک‌های پیش‌بینی‌نشده ایجاد می‌کند و به رویکردی مسئولانه و «سیستمی» نیاز دارد. با بهره‌گیری از Causal Flow Diagrams و چارچوب Cynefin می‌توان رفتارهای نوپدید را پیشاپیش دید، نقاط اهرمی را شناخت و میان کارایی، هزینه و تأثیر انسانی توازن برقرار کرد. کنترل مسئولانه بر پایه تنظیم پویا در «تابع پاداش»، سیاست‌ها و ریل‌های حفاظتی است و در کنار آن، حضور انسان در حلقه و حالت‌های تنزل‌پذیر از بروز آسیب در شرایط مبهم جلوگیری می‌کند. ابزارهایی مانند LIME، SHAP و Arize به همراه telemetry، قابلیت مشاهده‌پذیری و توضیح‌پذیری تصمیمات را فراهم می‌کنند و پایش مداوم رانش و عملکرد را ممکن می‌سازند. در نهایت، الگوهای معماری، ایزولیشن و حاکمیت داده/سیاست، به‌علاوه تست نفوذ (red-teaming) و پسامرتبه‌ها، چرخه یادگیری را کامل می‌کنند. پیام اصلی: با نگاه «تفکر سیستمی»، مشاهده‌پذیری قوی، مشوق‌های سازگار و ریل‌های حفاظتی لایه‌ای، می‌توان سامانه‌های چندعاملی را مسئولانه مقیاس داد.
#SystemsThinking #MultiAgent #ResponsibleAI #Explainability #Observability #Cynefin #CausalLoopDiagrams #AIEngineering
🟣لینک مقاله:
https://www.infoq.com/presentations/systems-thinking-multi-agent-architectures/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
InfoQ
Systems Thinking for Scaling Responsible Multi-Agent Architectures
Nimisha Asthagiri explains the critical need for responsible AI in complex multi-agent systems. She shares practical techniques for engineering leaders and architects, applying systems thinking and Causal Flow Diagrams. She shows how these methods help predict…
🔵 عنوان مقاله
The Art of Lean Governance: The Cybernetics of Data Quality (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله پیشنهاد می‌کند برای مدیریت کیفیت داده‌ها از رویکرد سایبرنتیک استفاده شود؛ یعنی اکوسیستم داده مانند یک سامانه خودتنظیم و یادگیرنده با حلقه‌های بازخورد، کنترل و بهبود مداوم دیده شود. عناصر کلیدی شامل موتورهای پویا برای آشتی‌دادن داده‌ها در لحظه، واژه‌نامه‌های کسب‌وکارِ تعبیه‌شده برای یکپارچگی معنایی، و تبارشناسی کامل داده‌ها جهت ردیابی علّی و حاکمیت قوی بر AI است. حاکمیت چابک با سیاست‌ها به‌صورت کد، دروازه‌های کیفیت در CI/CD، و اتوماسیون رویدادمحور اجرا می‌شود؛ مالکیت در تیم‌های دامنه است و گروه مرکزی فقط استانداردها و ابزار مشترک را فراهم می‌کند. با تعریف SLOهای کیفیت و اجرای چرخه کشف → تشخیص → اصلاح → راستی‌آزمایی → یادگیری، کنترل‌ها به‌صورت پیش‌دستانه و مقیاس‌پذیر اعمال می‌شوند و ریسک، هزینه و زمان رفع خطا کاهش می‌یابد.
#DataQuality #Cybernetics #DataGovernance #AIGovernance #DataLineage #Observability #LeanGovernance #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://tdan.com/the-art-of-lean-governance-the-cybernetics-of-data-quality/33051?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
The Art of Lean Governance: The Cybernetics of Data Quality (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله پیشنهاد می‌کند برای مدیریت کیفیت داده‌ها از رویکرد سایبرنتیک استفاده شود؛ یعنی اکوسیستم داده مانند یک سامانه خودتنظیم و یادگیرنده با حلقه‌های بازخورد، کنترل و بهبود مداوم دیده شود. عناصر کلیدی شامل موتورهای پویا برای آشتی‌دادن داده‌ها در لحظه، واژه‌نامه‌های کسب‌وکارِ تعبیه‌شده برای یکپارچگی معنایی، و تبارشناسی کامل داده‌ها جهت ردیابی علّی و حاکمیت قوی بر AI است. حاکمیت چابک با سیاست‌ها به‌صورت کد، دروازه‌های کیفیت در CI/CD، و اتوماسیون رویدادمحور اجرا می‌شود؛ مالکیت در تیم‌های دامنه است و گروه مرکزی فقط استانداردها و ابزار مشترک را فراهم می‌کند. با تعریف SLOهای کیفیت و اجرای چرخه کشف → تشخیص → اصلاح → راستی‌آزمایی → یادگیری، کنترل‌ها به‌صورت پیش‌دستانه و مقیاس‌پذیر اعمال می‌شوند و ریسک، هزینه و زمان رفع خطا کاهش می‌یابد.
#DataQuality #Cybernetics #DataGovernance #AIGovernance #DataLineage #Observability #LeanGovernance #MLOps
🟣لینک مقاله:
https://tdan.com/the-art-of-lean-governance-the-cybernetics-of-data-quality/33051?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
TDAN.com
The Art of Lean Governance: The Cybernetics of Data Quality
In the age of algorithmic intelligence, data is no longer just an asset — it is a self-regulating system whose health determines the stability and success of modern enterprises. To manage data effectively today, leaders must think in cybernetic terms — as…
🔵 عنوان مقاله
All You Can Do Before Airflow (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ساده‌ترین روش ارکستریشن را شروع کنید و فقط وقتی رشد واقعی پیچیدگی آن را توجیه کرد به Airflow مهاجرت کنید. برای بسیاری از نیازها، ترکیبی از cron، اسکریپت‌های Bash یا Python، یک Makefile، کانتینرسازی با Docker Compose و زمان‌بندی‌های مدیریت‌شده مثل Cloud Scheduler یا EventBridge به‌همراه logging، retry و alert کفایت می‌کند. نشانه‌های نیاز به Airflow زمانی ظاهر می‌شوند که وابستگی‌ها و DAGها پیچیده می‌شوند، backfill و SLA اهمیت پیدا می‌کند، مالکیت بین تیم‌ها توزیع می‌شود و به observability، lineage، RBAC و مدیریت secrets نیاز دارید. قبل از مهاجرت، کارها را idempotent و کوچک کنید، state را در دیتابیس/شیء‌استور نگه دارید، تنظیمات را در کد مدیریت کنید، تست و مستندسازی و پایش را جدی بگیرید. قاعده تصمیم این است: ساده‌ترین ابزار کافی امروز را انتخاب کنید و فقط وقتی درد واقعی تجربه کردید به Airflow ارتقا دهید.
#DataOrchestration #ApacheAirflow #DataPipelines #ETL #DataEngineering #Scalability #CronJobs #Observability
🟣لینک مقاله:
https://dataengineeringcentral.substack.com/p/all-you-can-do-before-airflow?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
All You Can Do Before Airflow (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ساده‌ترین روش ارکستریشن را شروع کنید و فقط وقتی رشد واقعی پیچیدگی آن را توجیه کرد به Airflow مهاجرت کنید. برای بسیاری از نیازها، ترکیبی از cron، اسکریپت‌های Bash یا Python، یک Makefile، کانتینرسازی با Docker Compose و زمان‌بندی‌های مدیریت‌شده مثل Cloud Scheduler یا EventBridge به‌همراه logging، retry و alert کفایت می‌کند. نشانه‌های نیاز به Airflow زمانی ظاهر می‌شوند که وابستگی‌ها و DAGها پیچیده می‌شوند، backfill و SLA اهمیت پیدا می‌کند، مالکیت بین تیم‌ها توزیع می‌شود و به observability، lineage، RBAC و مدیریت secrets نیاز دارید. قبل از مهاجرت، کارها را idempotent و کوچک کنید، state را در دیتابیس/شیء‌استور نگه دارید، تنظیمات را در کد مدیریت کنید، تست و مستندسازی و پایش را جدی بگیرید. قاعده تصمیم این است: ساده‌ترین ابزار کافی امروز را انتخاب کنید و فقط وقتی درد واقعی تجربه کردید به Airflow ارتقا دهید.
#DataOrchestration #ApacheAirflow #DataPipelines #ETL #DataEngineering #Scalability #CronJobs #Observability
🟣لینک مقاله:
https://dataengineeringcentral.substack.com/p/all-you-can-do-before-airflow?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
All You Can Do Before Airflow:
4 Orchestration Levels From Cron to Full Pipelines