Workday Data Connect federation hiện đang ở giai đoạn Beta trên Databricks, cho phép truy vấn trực tiếp dữ liệu HR và tài chính từ Workday mà không cần di chuyển dữ liệu. Công nghệ này tích hợp với Unity Catalog để quản lý truy cập, đảm bảo bảo mật và tuân thủ. Hệ quả là doanh nghiệp có thể join dữ liệu HR và tài chính với các nguồn dữ liệu doanh nghiệp khác mà không cần sao chép hay đồng bộ dữ liệu. Điểm đáng học là cách Databricks kết hợp Workday Data Connect với Unity Catalog giúp đơn giản hóa kiến trúc data integration và nâng cao khả năng quản lý dữ liệu tập trung.
Why read it: Tích hợp Workday Data Connect vào Unity Catalog giúp bạn truy vấn và quản lý dữ liệu nhân sự và tài chính trực tiếp trên nền tảng Databricks.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://www.databricks.com/blog/announcing-workday-data-connect-federation-unity-catalog. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
DuckDB 2.0 mang lại hiệu suất vượt trội với recursive CTEs nhanh hơn tới 90x so với phiên bản 1.5.5, kiểu dữ VARIANT xử lý nhanh hơn 6x so với JSON text, và async I/O trên S3 tăng 2.4x. Sự cải thiện đến từ tối ưu hóa engine xử lý, đặc biệt là việc bổ sung cache-aware execution plan và cải thiện cách quản lý memory cho variant data. Điều này cho thấy việc hiểu cách DuckDB lưu trữ và xử lý dữ liệu (đặc biệt với variant và variant types) sẽ giúp tối ưu hóa truy vấn tốt hơn. Bài viết cung cấp những insight thực tế về cách thiết kế schema dữ liệu để tận dụng tối đa hiệu năng mới mà không cần thay đổi code ứng dụng.
DuckDB 2.0 mang đến tốc độ vượt trội với cải tiến đáng kể trong CTE đệ quy, xử lý VARIANT và I/O bất đồng bộ, giúp lập trình viên tối ưu hiệu suất truy vấn dữ liệu.
Databricks ra mắt 5 thay đổi trong bản ghi chú phát hành tháng 9 sẽ ảnh hưởng đến các pipeline ít được giám sát, đặc biệt là các công việc hàng quý và kết nối agent đã bị lãng quên. Nguyên nhân kỹ thuật là việc thay đổi cách xử lý dependency và API endpoints trong các phiên bản mới, dẫn đến lỗi khi gặp các tham chiếu cũ. Hệ quả bao gồm pipeline thất bại không được phát hiện, bảng dữ liệu stale (lỗi thời), và sự gián đoạn trong các tác vụ cron định kỳ. Điều đáng học là cần kiểm tra kỹ các pipeline và chuyển đổi dần sang API mới để tránh lỗi tương tự, đồng thời theo dõi các bản ghi chú phát hành của Databricks chặt chẽ hơn.
Bài này giúp lập trình viên tránh những thay đổi bất ngờ từ Databricks có thể phá hỏng các pipeline quan trọng mà bạn đang bỏ quên.
Trong bối cảnh AI Agent đang phát triển mạnh, việc lựa chọn Genie Agents đầu tiên là quyết định chiến lược. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cơ chế hoạt động của Genie Agents - mỗi agent chỉ thực hiện hiệu quả khi được thiết kế cho domain cụ thể và training với dataset phù hợp. Hệ quả khi chọn sai sẽ gây lãng phí tài nguyên, delay timeline dự án và giảm hiệu suất tổng thể. Bài viết đưa ra 4 tiêu chí quan trọng: rõ ràng về scope, khả năng scaling, integration capability và metrics đo lường cụ thể. Lập trình viên nên đọc bài gốc để có case study thực tế với số liệu về RAG (Retrieval-Augmented Generation) agents và workflow orchestration trên LangChain framework.
Bài viết này giúp lập trình viên lựa chọn những Genie Agents đầu tiên để tối ưu hóa hiệu suất và tác động đến dự án AI của họ.
Enterprise AI đang trong giai đoạn triển khai rộng rãi với khả năng model phát triển nhanh hơn hầu hết doanh nghiệp có thể tiếp thu, đồng thời chi phí hiệu suất tiếp tục giảm. Đầu tư AI toàn cầu dự kiến đạt 2.5 tỷ USD vào năm 2026, tăng 44% so với năm trước. Tốc độ phát triển vượt trội này tạo ra áp lực lớn về kỹ thuật và hạ tầng cho các tổ chức. Doanh nghiệp cần xây dựng nền tảng Autonomous AI có khả năng tự điều chỉnh và học tập liên tục để duy trì lợi thế cạnh tranh.
Bài này giúp lập trình viên hiểu cách AI tự chủ đang thay đổi doanh nghiệp và cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực này.
Cụm từ "AI-ready" đã trở nên quá phổ biến trên các trang web của nhà cung cấp khiến nó mất đi ý nghĩa thực sự. Một định nghĩa hữu ích hơn là: một tổ chức được coi là AI-ready khi có thể triển khai các khả năng AI ngày càng mạnh mẽ mà không mất kiểm soát dữ liệu, thẩm quyền, kết quả hoặc bằng chứng. PostgreSQL là một ví dụ điển hình để thực hành khái niệm này, với các tính năng như JSONB, TimescaleDB và pgvector hỗ trợ xử lý dữ liệu AI hiệu quả. Bài viết cung cấp các ví dụ code có thể chạy ngay trên PostgreSQL để minh họa cách xây dựng hạ tầng AI-ready.
Bài viết giúp bạn hiểu rõ định nghĩa thực sự về "AI-Ready" và áp dụng ngay với ví dụ PostgreSQL.
Glaspoort áp dụng mô hình CI/CD cho OLTP trên Databricks Lakebase bằng cách nhánh từ môi trường sản xuất, tạo cơ sở dữ liệu tạm theo từng pull request (PR), và sử dụng migration làm nguồn sự thật duy nhất.
Nếu bạn đang xây dựng hệ thống OLTP với môi trường sản xuất phức tạp, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng mô hình nhánh cơ sở dữ liệu như mô hình nhánh mã để tự động hóa CI/CD một cách an toàn và hiệu quả.
DuckDB phiên bản 1.5.4 (Variegata) vừa ra mắt với nhiều bản sửa lỗi quan trọng, tối ưu hiệu năng và vá lỗ hổng bảo mật. Phiên bản này cải thiện xử lý JSON, sửa lỗi crash nghiêm trọng như double free trong Arrow GeoArrow CRS, đồng thời bổ sung tùy chọn giao diện dòng lệnh (CLI) dark/light mode. Nhóm phát triển cũng hé lộ kế hoạch phát hành DuckDB 2.0.0 vào mùa thu sắp tới.
Lập trình viên cần đọc bài này để cập nhật về các cải tiến mới trong DuckDB, đặc biệt là các sửa lỗi quan trọng về kết hợp dữ liệu, xử lý JSON, và hiệu suất—điều này sẽ giúp họ tối ưu hóa các ứng dụng xử lý dữ liệu lớn và tăng tính ổn định cho hệ thống.
Trong bối cảnh ngày càng nhiều tổ chức phải xử lý lượng lớn dữ liệu có quản trị, ai_decide được phát triển để giải quyết bài toán ra quyết định nhanh. Công cụ này tận dụng Large Language Models (LLMs) cùng các framework như LangChain và LlamaIndex để phân tích và trích xuất thông tin có cấu trúc từ dữ liệu. Hệ quả là thời gian ra quyết định được rút ngắn đáng kể, với một số trường hợp báo cáo giảm tới 70% thời gian xử lý so với phương pháp thủ công. Điều đáng học hỏi là cách kết hợp giữa LLMs và hệ thống quản trị dữ liệu hiện có mà vẫn đảm bảo bảo mật và tính nhất quán thông tin.
ai_decide giúp lập trình viên đưa ra quyết định nhanh chóng trên dữ liệu được quản trị, tăng hiệu quả phát triển ứng dụng AI.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it