Reducir el tiempo de desarrollo de aplicaciones a solo unos días

Desarrollados sobre Apache Iceberg y Amazon S3 Tables, los buckets de análisis de Supabase son compatibles con aplicaciones de análisis, mientras que los buckets de vectores de Supabase proporcionan almacenamiento dedicado para potenciar funciones de IA como la búsqueda semántica y la personalización. Supabase ETL permite la transferencia automatizada de datos con un solo clic desde bases de datos Postgres a herramientas de análisis, minimizando meses de programación.

Basado en los servicios de AWS, Supabase ha implementado más de 10 millones de bases de datos hasta la fecha y se ha convertido en la plataforma preferida por las empresas emergentes, con más del 60% de los programas de Y Combinator basados en ella.

Estas herramientas ayudan a los desarrolladores a crear aplicaciones que tanto las empresas como los usuarios necesitan. Los clientes pueden escalar aplicaciones sin problemas, desde el prototipo hasta la producción, atendiendo a millones de usuarios sin las costosas y complejas reconstrucciones que ralentizan el crecimiento.

Supabase gestiona todo el trabajo interno que los generadores de código de IA necesitan para crear aplicaciones terminadas, con PostgreSQL, una de las bases de datos más populares del mundo , como único administrador y controlador. La plataforma, que ahora presta servicio a 5 millones de desarrolladores en todo el mundo y se ejecuta en AWS, se ha convertido en un factor clave del ambiente de programación, donde los desarrolladores mantienen el flujo creativo mientras los motores de IA gestionan las complejas tareas de preparar las aplicaciones para producción.

Actualmente, Supabase opera en 17 regiones de AWS, incluidas Asia Pacífico (Singapur), Asia Pacífico (Tokio), Asia Pacífico (Sídney), Europa (Londres) y Oeste de EE. UU. (Norte de California), lo que ayuda a los desarrolladores a crear bases de datos más cerca de los clientes para acelerar la respuesta.

Los servicios clave anunciados incluyen: Supabase ETL transfiere automáticamente los datos de Postgres a una capa de datos unificada, compatible simultáneamente con las capacidades de análisis e IA. Con un solo clic, ETL copia los datos en los buckets de análisis y vectores de Supabase, creando una fuente de datos limpia y organizada para paneles y aplicaciones de IA.

Los buckets de análisis de Supabase admiten el formato Apache Iceberg en las tablas de Amazon S3, lo que significa que los datos analíticos se almacenan en un formato que Amazon y servicios de terceros pueden leer directamente. Cuando los clientes desean ejecutar paneles o informes, Supabase ETL copia los datos del Postgres principal del usuario al bucket de análisis, lo que permite consultar datos de Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR o Amazon QuickSight sin tener que cargarlos a la base de datos en uso.

Los buckets vectoriales de Supabase permiten a los usuarios almacenar grandes conjuntos de datos vectoriales en Amazon S3 en lugar de en una base de datos Postgres. Esto es especialmente importante para funciones como la búsqueda semántica y las sugerencias.

Lan Anh

Fuente: https://doanhnghiepvn.vn/kinh-te/kinh-doanh/rut-ngan-thoi-gian-phat-trien-ung-dung-chi-con-vai-ngay/20251208080909227

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