擦除码计算器 
参考硬件 迁移 AI 工作负载：解决云成本飙升的本地解决方案
随着 AI 工作负载导致云成本直线上升，许多公司正在重新思考他们的方法。将选定的 AI 任务迁移回本地提供了一条实现可预测成本、提高性能和加强数据控制的途径。
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AI 数据栈中互操作性的架构师指南
互操作性是构建灵活、面向未来的 AI 数据栈的关键。随着专有系统限制创新并提高成本，开放工具（如 S3 兼容存储和多格式表系统）提供了扩展和适应的自由。
阅读更多...从 Hadoop 迁移到数据湖仓的架构师指南
使用数据湖仓解锁实时分析、可扩展性，并让您的数据未来可期。Hadoop 无法跟上 AI 的步伐，但数据湖仓融合了数据湖和数据仓库的优点。获得可操作的提示，以顺利逐步迁移，最大程度减少中断。
阅读更多...为 AI 成功而招聘：为什么您的第一笔招聘应该是一名数据工程师
为了确保 AI 的成功，首先应该招聘数据工程师，而不是 AI/ML 专家。从我们的经验中学习，了解为什么强大的数据基础（重点关注对象存储、数据湖仓和优化的管道）对于可扩展、高效的 AI/ML 工作负载至关重要。
阅读更多...开源孕育开源：特斯拉如何加速 AI
特斯拉刚刚开源了其通过以太网的 Tesla 传输协议 (TTPoE)。与特斯拉之前分享电动汽车专利的举动一样，此举为通过开源贡献加快创新打开了大门，再次证明透明度推动了进步。
阅读更多...从存储到 AI 洞察：使用 MinIO 和 Polars 简化数据管道
通过将 MinIO 的可扩展企业对象存储与 Polars（一个闪电般快速的 DataFrame 库）相结合，来增强您的 AI 工作流程。了解这个强大的组合如何加速数据管道、处理海量数据集以及提供强大的性能和规模。
阅读更多...现代数据栈中灵活性的力量：数据湖仓优势
面对不断飙升的计算成本，MinIO 数据科学家 Archana Vaidyanathan 利用了数据湖仓的力量，数据湖仓允许灵活的计算选择，而无需彻底改造存储。MinIO 企业对象存储增强了此模型，提供速度、可扩展性和成本节约。
阅读更多...从 Kafka 到 WarpStream：使用 MinIO 简化数据流
WarpStream 是一个云原生、与 Kafka 兼容的平台，可简化您的数据流架构，降低成本和复杂性，最近被 Confluent 收购。与 MinIO 的高性能对象存储相结合，它是 Kafka 的强大替代方案，可实现可扩展且经济高效的流式传输。
阅读更多...Confluent 收购 WarpStream 为何强化了对象存储作为数据流未来的地位
Brenna Buuck 
在 流式传输 上
在 流式传输 上 
Confluent 收购 WarpStream 突出了基于对象存储构建的数据流的未来。WarpStream 的云原生设计将成本降低了传统 Kafka 的 85%。相信炒作：对象存储推动低成本、可扩展的性能。
阅读更多...引领潮流：MinIO 的条件写入功能，助力现代数据工作负载
Brenna Buuck 在 现代数据湖 上
在 现代数据湖 上 
MinIO 在 AWS S3 最近宣布之前就推出了条件写入功能。这种强大的工具在高并发环境中提供了更大的控制，确保数据一致性和可靠性，尤其是在 AI 和 ML 工作流程中。
阅读更多...停止将您的数据交给供应商
Databrick 的首席执行官 Ali Ghodsi 解耦存储和计算，以实现更多控制、降低成本和提高可扩展性。构建在 MinIO 等高性能对象存储上的现代数据湖让您能够灵活高效地处理 AI/ML 工作负载，而无需依赖专有平台。
阅读更多...PostgreSQL 邂逅对象存储：访问 MinIO 中的外部数据
湖仓一体功能的兴起正在重塑数据管理。ParadeDB 的 pg_lakehouse 扩展允许 PostgreSQL 与对象存储集成，从而实现可扩展、安全的分析。这使得数据基础设施的现代化成为可能，而无需进行大规模的改造。欢迎来到未来！
阅读更多...现代数据湖的基础：对象存储如何锚定一切
Brenna Buuck 在 企业级对象存储 上
在 企业级对象存储 上 
在人工智能热潮中，一个默默无闻的英雄为这一切提供了动力：现代对象存储。它可能并不光彩，但它是当今数据湖的支柱，使大规模、高效的数据管理成为可能。了解 MinIO 的企业级对象存储如何提升您的数据基础设施。
阅读更多...从 Kafka 中汲取教训：AutoMQ 和 MinIO 如何解决成本和弹性挑战
AutoMQ 通过使用 MinIO 的对象存储来增强 Kafka 的架构，降低成本并提高弹性，同时保持 Kafka API 兼容性。这种组合提供了可扩展、安全且高效的数据流，非常适合各种云环境。
阅读更多...Iceberg 的崛起：正在改变数据架构
Iceberg 正在将市场的关注点转移到可扩展的云原生存储。这种转变正在导致查询引擎的商品化，为用户提供更多灵活性和更优的定价和创新。
阅读更多...元数据的“IT”时刻及其对对象存储和 AI 的意义
Brenna Buuck 在 现代数据湖 上
在 现代数据湖 上 
元数据正在彻底改变现代数据湖，行业巨头如 Databricks 和 Snowflake 正在采用 Apache Iceberg 的元数据 REST API。对开放标准的承诺提高了性能，促进了创新，并改变了 AI 和 ML 的数据管理。
阅读更多...使用强大的语义层增强现代数据湖
Brenna Buuck 在 现代数据湖 上
在 现代数据湖 上 
现代数据湖中的语义层为原始数据提供了上下文和结构，对于 AI 模型训练、数据管理和数据治理等关键数据计划至关重要。统一的策略和强大的基础设施对于语义层的有效实施至关重要。
阅读更多...Databricks 收购 Tabular 的意义：数据开放框架的胜利
Databricks 收购 Tabular（由 Apache Iceberg 的创建者创立）突出了开放框架在现代数据湖设计中的重要性。开放框架确保互操作性、灵活性和简便性，有利于那些利用数据进行 AI 的人。
阅读更多...迁移到 AI 就绪型基础设施：Hitachi Content Platform 到 MinIO
Brenna Buuck 在 AI/ML 上
在 AI/ML 上 
使用 HCP-to-MinIO 工具将 Hitachi Content Platform (HCP) 迁移到 MinIO。鉴于 MinIO 提供了针对 AI 优化的现代、可扩展、高性能存储，迁移是显而易见的。
阅读更多...使用外部表增强 Snowflake
通过将外部表与 MinIO 集成，释放 Snowflake 的潜力。无缝查询外部数据，无需迁移，提升分析能力，节省成本，简化访问。这种设置提供了实时洞察，并最大限度地提高了 MinIO 和 Snowflake 的基础设施投资回报率。
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