Lepiej śpię, wiedząc, że moi agenci pracują przez całą noc. Mniej pracy dla mnie rano. Mój procesor podcastów transkrybuje i analizuje rozmowy. Zacząłem na moim laptopie, potrzebowałem małej bazy danych do zbierania danych i metadanych podcastów, więc uruchomiłem instancję DuckDB. Ale potem dane zaczęły rosnąć, a ja chciałem, aby procesor podcastów działał samodzielnie. Zmieniłem dwie małe litery, a baza danych przeniosła się do chmury : (pierwszy obrazek) Teraz, w małych godzinach, 10 robotów słucha i podsumowuje podcasty dla mnie, podczas gdy śpię. W miarę jak zbieram coraz więcej informacji o podcastach, moje dane urosły. Używam większej instancji MotherDuck. (drugi obrazek) Źródło: ClickBench Oprócz łatwości użycia, istnieją prawdziwe korzyści w zakresie ceny i wydajności. Systemy MotherDuck są od dwóch do czterech razy szybsze niż Snowflake 3XL i kosztują od jednej dziesiątej do jednej setnej ceny. (trzeci obrazek) Źródło: ClickBench W miarę jak ilość danych rośnie i przetwarzam coraz więcej podcastów technologicznych każdego dnia, jestem pewien, że będę potrzebować jeziora danych. W tym momencie mogę migrować do DuckLake. Małe dane stają się dużymi danymi szybciej, niż się spodziewasz. (czwarty obrazek) Dwie litery zmieniły wszystko. W tej erze, gdy te litery nie są AI, warto zwrócić uwagę.