AI Infra:Supabase 开源了个实时 ETL 工具,就叫 ETL

Supabase ETL 是 Supabase 团队发布的一个开源“工具箱”,用来 Postgres 数据库里的变更(新增/修改/删除)实时传到数据仓库或其他系统,比如 BigQuery、S3 或消息队列。它是为开发者做的库/框架,而不是一键式的商业云服务。https://github.com/supabase/etl做什么?从 Postgres 实时抓取数据变化(增删改),传到目标系统(如 BigQuery、S3 等)。为什么有用?高性能(Rust 写的)自定义能力强 → 更安全、可控适合对延迟和吞吐要求高、有工程资源的团队有什么注意点?不是 SaaS,需工程师亲自部署、维护目前不提供...

从局部预测到整体是一个非常有趣的问题,我们可以通过四种截然不同的“世界观”或思维方式来理解世界是如何被认知与模拟的。它们分别是:泰勒展开(数学近似工具)贝叶斯方法(概率更新思维)渐变思想(哲学连续观)分形思想(结构自相似观念)通过贴近生活的比喻,轻松理解它们的核心思想、异同...

给Prompt和Context搭好Bridge,AI就会上头一、问题出在哪儿?Prompt 和 Context,这俩词瞅着挺唬人,说白了就是:Prompt = 你让 AI 干啥(比如“写首诗”)Context = 它凭啥这么干(比如“因为我失恋了,要悲伤的”)但很多人只会扔...

在AI成为企业核心竞争能力的时代背景下,数据存储不仅是基础设施,更是战略资源。企业的决策者正面临着一个技术-经济的三重抉择框架:性能、成本与治理——这构成了AI时代存储系统的“不可能三角”。本文将系统分析此“不可能三角”的本质逻辑,探讨其现实制约、典型场景选择路径及其代价,...

AI大模型正从概念层面向基础设施演进。在数据量激增、计算密度提升、训练与推理分离等趋势下,存储系统决定了模型训练的效率,影响了推理服务的成本,甚至关乎AI系统的安全与合规性。从块存储到对象存储,从传统文件系统到智能驱动的数据湖架构,AI时代的存储正在经历从“被动容器”向“主...

摘要本报告通过构建一个类比于传统计算机架构的“智能社会操作系统(SOS)”框架,系统性剖析了当前“人工智能+”领域的投资格局与价值分布。该体系分为三大层:SOS-硬件层:构成智能社会的物理基座,包括算力设施与智能终端;SOS-OS层(核心操作系统):定义人机协作、数据流通、...

国务院2025年8月26日正式印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》一、国家为何将AI基础设施列为优先任务?在《意见》第三部分“强化基础支撑能力”中,第一条即强调“提升模型基础能力”,这释放了一个强烈的信号——国家战略级的优先级正在向底层技术倾斜。1. 模型技术...