Construite pe Apache Iceberg și Amazon S3 Tables, Supabase Analytics Buckets acceptă aplicații de analiză, în timp ce Supabase Vector Buckets oferă stocare dedicată pentru a alimenta funcții de inteligență artificială, cum ar fi căutarea semantică și personalizarea. Supabase ETL permite transferul automat cu un singur clic al datelor din bazele de date Postgres către instrumente de analiză, reducând la minimum lunile de timp de programare.

Aceste instrumente ajută dezvoltatorii să creeze aplicații de care au nevoie atât companiile, cât și utilizatorii. Clienții pot scala aplicațiile fără probleme de la prototip la producție, deservind milioane de utilizatori, fără reconstrucțiile costisitoare și complexe care încetinesc creșterea.
Supabase se ocupă de toată munca din culise pe care generatorii de cod AI trebuie să o facă pentru a crea aplicații finalizate, PostgreSQL – una dintre cele mai populare baze de date din lume – servind ca unic administrator și controlor. Platforma, care deservește acum 5 milioane de dezvoltatori la nivel global și rulează pe AWS, a devenit un factor cheie al „atmosfera de codare”, unde dezvoltatorii mențin fluxul creativ în timp ce motoarele AI se ocupă de sarcinile complexe de pregătire a aplicațiilor pentru producție.
În prezent, Supabase operează în 17 regiuni AWS, inclusiv Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Tokyo), Asia Pacific (Sydney), Europa (Londra) și vestul Statelor Unite (California de Nord), ajutând dezvoltatorii să creeze baze de date mai aproape de clienți pentru a accelera răspunsul.
Printre serviciile cheie anunțate se numără: Supabase ETL mută automat datele din Postgres într-un strat de date unificat, suportând simultan atât capacități de analiză, cât și de inteligență artificială. Cu un singur clic, ETL copiază datele atât în Supabase Analytics Buckets, cât și în Supabase Vector Buckets, creând o sursă de date curată și bine organizată pentru tablouri de bord și aplicații de inteligență artificială.
Bucket-urile Supabase Analytics acceptă formatul Apache Iceberg pe tabelele Amazon S3, ceea ce înseamnă că datele analitice sunt stocate într-un format care poate fi citit direct de Amazon și de serviciile terțe. Când clienții doresc să ruleze tablouri de bord sau rapoarte, Supabase ETL copiază datele din fișierul Postgres principal al utilizatorului în bucket-ul Analytics, permițând clienților să interogheze date din Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon EMR sau Amazon QuickSight fără a le încărca în baza de date utilizată.
Supabase Vector Buckets permite utilizatorilor să stocheze seturi mari de date vectoriale în Amazon S3 în loc de o bază de date Postgres. Acest lucru este important în special pentru funcții precum căutarea semantică și sugestiile.
Sursă: https://doanhnghiepvn.vn/kinh-te/kinh-doanh/rut-ngan-thoi-gian-phat-trien-ung-dung-chi-con-vai-ngay/20251208080909227










Comentariu (0)