Difference between revisions of "VT2020-OpenAI GPT-3-Fiche"

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Le premier déploiement de Pulsar date de 2015, il a par la suite été mit en OpenSource en 2016 et est finalement devenu un Top Project Apache en septembre 2018.
 
Le premier déploiement de Pulsar date de 2015, il a par la suite été mit en OpenSource en 2016 et est finalement devenu un Top Project Apache en septembre 2018.
 
   
 
== Messagerie Distribuée ==
 
== Messagerie Distribuée ==

Revision as of 22:51, 6 December 2020

Apache Pulsar

Introduction

Pulsar est un système de messagerie distribué que l’on peut comparer à Apache Kafka. C'est un projet né chez Yahoo! à l'issu d’un besoin de faire un système de messagerie, les systèmes fait à l’époque n'étant pas suffisants . Ce produit est utilisé actuellement pour d’autre application comme Yahoo Mail, Yahoo Finance mais aussi Yahoo! Sport.

Le premier déploiement de Pulsar date de 2015, il a par la suite été mit en OpenSource en 2016 et est finalement devenu un Top Project Apache en septembre 2018.

Messagerie Distribuée

Pulsar est un système de messagerie distribué, cela veut donc dire que :

  -   Les données répliquées et enregistrées sur le disque.
  -   La présence d'une réplique géographique des données
  -   Une garantit d'ordre des messages
  -   La fonction de Multi-Entités
  -   Un fort débit

Concept et architecture

Pour coller avec l’expansion de l’entreprise et la diversification des produits fournis par l’entreprise, MemSQL change de nom et devient Singlestore courant octobre 2020. La plateforme fournit désormais toutes les fonctionnalités nécessaires à la gestion des données d’une entreprise à travers deux produits : SingleStore database et SingleStore Managed Service. Bien qu’il s’agisse principalement d’un gestionnaire de données relationnelles, il est important de savoir que les formats Json, les données graphiques et les données de séries temporelles sont également pris en compte

SingleStore donne aussi le choix à l'utilisateur entre des tables orientées lignes ou orientées colonnes. Ces dernières sont optimisées pour les requêtes SELECT complexes sur des bases de données volumineuses, et sont généralement stockées sur le disque, permettant ainsi des lectures séquentielles rapides.


Avantages et Limites

Démonstration

Une démonstration est disponible.

Sources


Veille Technologique 2020