#data-streaming

From Kafka Dependency to Direct Ingestion: A Production Architecture with Snowpipe Streaming Elastic Channels

Công ty đang phụ thuộc vào Kafka làm message bus trung gian khi xử lý dữ liệu streaming với 1,010 message mỗi giây. Nhóm đã thay thế bằng Snowpipe Streaming Elastic Channels của Snowflake, giảm độ phức tạp hệ thống đáng kể. Giải pháp mới chỉ cần ba dòng SDK code để kết nối trực tiếp từ nguồn dữ liệu vào Snowflake mà không cần qua broker trung gian. Kiến trúc này giúp giảm latency và cải thiện throughput cho hệ thống data pipeline. Lập trình viên nên học cách tối ưu hóa data ingestion bằng cách loại bỏ các lớp trung gian không cần thiết trong kiến trúc streaming.

Bài viết này cho thấy cách loại bỏ phụ thuộc vào Kafka bằng cách triển khai Snowpipe Streaming Elastic Channels để tối ưu hóa kiến trúc xử lý dữ liệu.

Confluent Cloud Secures OSPAR Attestation in Singapore

Confluent Cloud has secured OSPAR attestation, giving Singapore's financial institutions independently verified assurance for outsourced data streaming workloads. Here's what OSPAR is, why it matters, and how Confluent helps customers put it to use.

Amazon Redshift streaming can now ingest 10MiB records from Amazon Kinesis Data Streams

Discover more about what's new at AWS with Amazon Redshift streaming can now ingest 10MiB records from Amazon Kinesis Data Streams

New in Confluent Cloud and WarpStream: Evolving the Data Streaming Platform for AI, Scale, and Control

Confluent Cloud và WarpStream vừa ra mắt loạt cập nhật mới nhằm tối ưu hóa workloads streaming và AI cho doanh nghiệp, bao gồm Kora, connectors, Flink, Tableflow, tính năng phát hiện bất thường và dự báo bằng AI, cũng như cải tiến bảo mật.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI hoặc xử lý dữ liệu thực thời nên đọc bài này để khám phá cách Confluent Cloud và WarpStream nâng cấp hiệu suất, độ tin cậy và tính mở rộng cho các pipeline dữ liệu phức tạp, đặc biệt là trong việc tích hợp AI và xử lý thời gian thực.

Unlocking real-time analytics: Streaming Aurora DSQL changes into Apache Iceberg

A walkthrough demonstrates streaming Amazon Aurora DSQL change data capture (CDC) events into Apache Iceberg tables stored on Amazon S3 via Amazon Data Firehose, queryable through Amazon Athena. The design uses two Iceberg tables: an append-only cdc_events audit trail ordered by transaction commit timestamp, and a current_state table that merges rows by primary key with tombstone flags for deletes. It covers handling out-of-order CDC delivery, reconstructing a strictly correct current state from cdc_events, deployment via a CloudFormation stack, and exploring results with a Streamlit dashboard.

Record, train, and deploy from one place with Strands Agents, LeRobot, and Hugging Face Storage Buckets

Amazon giới thiệu cách tích hợp Strands Agents, LeRobot và Hugging Face Storage Buckets để ghi, huấn luyện và triển khai mô hình AI từ một nền tảng duy nhất.

Lập trình viên AI chuyên về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và triển khai mô hình sẽ tiết kiệm thời gian và công sức khi tìm hiểu cách tích hợp Strands Agents, LeRobot và Hugging Face Storage Buckets để lưu trữ, huấn luyện và triển khai mô hình một cách streamlined, đặc biệt khi làm việc với các dự án mở rộng hoặc cần tối ưu hóa chi phí lưu trữ.