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大型语言模型层出不穷——如ChatGPT、Claude、Perplexity、Mistral、Gemini等。每个模型都有其独特的优点和特点。我很好奇:你最常使用的是哪个模型?是什么让它在你眼中脱颖而出?是准确性、速度、个性、功能、成本,还是其他什么因素?期待听到你的经验和见解。
目前我只有42个标签页,其中只有36个已加载。但有时我可以有数百个标签页。我的Grasshopper扩展的某些用户(https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/grasshopper-urls/)会处理成千上万的标签页。
如果你曾经在大规模运行 InfluxDB,你就会知道那种痛苦:保留策略意味着要丢弃历史数据,而保留所有数据则会导致巨大的硬件和许可成本。
我们开发了 ExyData Historian 来解决这个问题。
它的功能是什么?
- 自动将旧的 InfluxDB 1.x/2.x 数据导出为压缩的 Parquet 格式,存储在 S3 或 MinIO 中
- 在 InfluxDB 中保持近期数据的热存储,将其余数据转移到廉价存储
- 通过 Apache Arrow + DuckDB 对归档数据进行快速 SQL 查询
- 通过一个接口和 API 查询所有数据。用户无需关心热存储和冷存储的边界
为什么这很重要?
- 存储成本降低 70%–80%
- 历史查询的速度与 InfluxDB 本身一样快(或更快)
- 无需手动导出,无需重写查询,无需停机时间
现在谁在使用它?InfluxDB 企业客户以及大量开源用户、通信公司和物流公司正在尝试这个解决方案。
我们帮助您降低企业许可成本,因为您将缩减 InfluxDB 集群的规模。
您可以继续运行现有的 InfluxDB,Historian 将与其并行工作,将历史数据转移到廉价存储,同时为您提供更强大的分析能力。
我们非常希望听到任何管理大规模 InfluxDB 部署的人的反馈。