Data

Gecelik mülk veri hattı, yapılandırılmış bağlam ve ayrı kullanım muhasebesi ile çerçeve sınırlarındaki istisnaları yakalamanın, operasyonel ve maliyetle ilgili sorulara herhangi bir tek gözlemlenebilirlik aracından daha iyi yanıt verdiğini göstermektedir.

Ekspres uygulamalar üç sınırda istisnaları yakalar: istek hataları için hata işleme ara yazılımı, kaçılan sözler için unhandledRejection ve son süreç kaydedici olarak uncaughtException. Desen, gösterge paneli seçiminden daha önemlidir.

Tiger Data'da her gece yayınlanan emlak veri hattı sorunu ortaya koydu. Hatalı bir kiralama 200 yeniden denemeyi tetikledi. Başka bir hata 20.000 birimin yenilenmesini durdurdu. İstisnaların sayılması, yeniden denemelerin, toplu iş boyutlarının ve model belirteçlerinin farklı birimlere sahip olması nedeniyle maliyeti bozdu. Ekibin her başarısızlık için dört soruyu yanıtlaması gerekiyordu: hangi çalıştırmanın başarısız olduğu, hangi portföyün etkilendiği, hangi aşamanın başarısız olduğu ve hangi yeniden deneme veya model çağrısının kaynakları tükettiği.

(Chinhphu.vn) - Hükümet adına Başbakan Yardımcısı Pham Thi Thanh Tra, idari prosedürlerin kontrolünü düzenleyen 9 Ekim 2026 tarih ve 385/2026/ND-CP sayılı Kararnameyi imzaladı.

İdari prosedürlerin kontrol edilmesi dijital dönüşüm ve veri yönetişimiyle bağlantılı olmalıdır.

Bu Kararname, idari prosedürlerin düzenlenmesi, uygulanması, gözden geçirilmesi ve değerlendirilmesinin kontrolünü ve İdari Prosedürlere İlişkin Ulusal Veri Tabanının yönetimini düzenler; merkezi devlet idari kurumları, yetkili makamlar, yerelliklerde dikey sisteme göre örgütlenen merkezi kurumlar, yerel yönetimler, idari prosedürlerin kontrolünde görev alan kişi ve kuruluşlar için geçerlidir.

Aracıların güvenilmeyen kaynakları nasıl okuduğuna ve bunları iş akışında nasıl kullandığına dair mimari korkuluklar ekleyin.

Yapay Zeka Aracıları Güvenilmeyen Kaynakları Güvenli Bir Şekilde Nasıl Okuyabilir? İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Bir LLM'nin en iyi tokeninin ne sıklıkta değiştiğine ve yaklaşık yüz token sonrasında aynı tamamlamaların neden başarısız olduğuna ilişkin tek satırlık bir formül

Sıcaklık 0 Neden Deterministik Değil yazısı ilk olarak Veri Bilimine Doğru'da yayınlandı.

S&P 500'ün gaz türbinleri ve nükleer reaktör tedarikçisi GE Vernova (GEV) ve veri altyapısı oyunu Snowflake (SNOW), bu hafta sonu satın alma noktaları yakınındaki beş hisse senedinden oluşan izleme listesinin başında yer alıyor. Yapay zeka destekli yeteneklere ve onlara güç veren teknoloji ve altyapıya yönelik talep arttıkça, beşi de gelir artışındaki ivmenin tadını çıkarıyor. Yarı iletken ambalajlama lideri ASE Technology (ASX) için bu hızlanma…

AWS ve NVIDIA, 27 Ağustos 2026'da bulut-yapay zeka ortaklıklarının bugüne kadarki en büyük genişlemesini duyurdu: 2027 ile 2028 arasında AWS'nin küresel altyapısına 2 milyon ek NVIDIA GPU dağıtıldı. Haber, AWS'nin açık kaynak analiz motoru DuckDB'in arkasındaki Amsterdam merkezli ekip DuckLabs'ı satın almak için ayrı bir anlaşmayı onaylamasından 48 saatten kısa bir süre sonra geldi. Bu iki hamle birlikte, Amazon'un rakipleri Microsoft ve Google'ın daha da ileri gitmesinden önce AI yığınının hem bilgi işlem hem de veri katmanını kilitlemek için yarıştığına dair şimdiye kadarki en net sinyali işaret ediyor.

AWS'de iş yükleri çalıştıran mühendislik ekipleri için duyurular manşet rakamlarının ötesinde önem taşıyor. GPU tedariği, art arda üç yıl boyunca yapay zeka altyapısı üzerinde bağlayıcı bir kısıtlama olmuştur ve 2 milyon birimlik taahhüt, Bedrock, SageMaker veya EC2 P serisi harcamalarını 2027'ye kadar bütçeleyen herkes için kapasite planlamasını, fiyatlandırmayı ve bölgesel kullanılabilirliği yeniden şekillendirmektedir. Bu arada, DuckDB'in satın alınması, AWS'nin hızlı yerel analitiği üçüncü taraf bağımlılığı olarak ele almanın tamamlandığının sinyalini veriyor ve bunun ajansal yapay zeka sistemlerini besleyen veri katmanına eklenmesini istiyor.

Rusya, Ukrayna Savunma Kuvvetleri'nin Yandex şirketinin üçüncü veri merkezine düzenlediği saldırıyla bağlantılı olan Yandex Bulut platformunda büyük çaplı bir kesinti olduğunu bildirdi. UNN, ön raporlara göre sorunların 80'den fazla hizmet ve altyapı bileşenini etkilediğini yazıyor.

Özellikle popüler servisler Yandex Music, Yandex Home ve Telemost'un işleyişinde aksaklıklar olduğu bildirildi. Şirketler ve geliştiriciler tarafından uygulamaları barındırmak, bilgi depolamak ve verileri işlemek için kullanılan bulut altyapısında da kesintiler olduğuna dair raporlar var.

Kesintiden etkilendiği bildirilen hizmetler arasında Bilgi İşlem Bulutu, Sanal Özel Bulut, Kubernetes için Yönetilen Hizmet, Bulut İşlevleri ile yük dengeleme ve ağ yönetimi araçları yer alıyor.

İlk BinQle Yetenek İstihbaratı Raporu 2026'ya göre Hindistan, 2026 yılında yaklaşık 400.000 kişilik mevcut yetenek havuzuna karşılık yaklaşık 1,4 milyon yapay zeka uzmanına ihtiyaç duyabilir ve bu da 3,5 kattan fazla bir talep-arz açığı yaratabilir.

Raporda, yapay zekanın benimsenmesi iş fonksiyonları genelinde hızlandıkça, genişleyen yetenek açığının işletmeler ve Küresel Yetenek Merkezleri (GCC'ler) için önemli bir büyüme sorunu oluşturabileceği belirtildi.

Bengaluru merkezli BinQle'nin Kurucu Ortağı ve Baş İşletme Sorumlusu Sushant Acharya, "Hindistan'ın yapay zeka fırsatı, kuruluşların doğru becerileri ne kadar hızlı tanımlayabileceğine, geliştirebileceğine ve dağıtabileceğine bağlı olacak" dedi.

Amazon Redshift kullanıcıları için dbt'de en çok talep edilen özelliklerden biri sonunda karşınızda: Amazon Redshift veri paylaşımı okuma ve yazma işlemleri için yerel destek. Bu sürümle birlikte dbt, Redshift veri ambarındaki modelleri hayata geçirerek yeni bir çok ekipli veri mimarisi sınıfının kilidini açabilir - üstelik tek bir baytı bile kopyalamadan veya taşımadan.

Bu sürüm, veri paylaşımı desteğinin yanı sıra önemli bir gizli yükseltme içerir: dbt-redshift, eski Postgres meta veri API'lerinden Redshift-yerel SVV_* sistem görünümlerine ve SHOW API'lerine geçiş yaptı. Sonuç, daha hızlı dbt çalıştırmaları, daha güvenilir meta veri çözünürlüğü ve yüksek eş zamanlı iş yükleri altında önemli ölçüde daha iyi davranıştır.

Kaliforniya Sağlık Bakım Hizmetleri Departmanı (DHCS), 58 ilçenin tamamından davranışsal sağlık verilerini yaklaşık 40 milyon Kaliforniyalı için tek bir yere getiren türünün ilk örneği olan halka açık bir gösterge tablosu olan Databricks platformunda Davranışsal Sağlık Kamu İlçe Profilini oluşturdu.

1 Ekim 2026'da Vali Gavin Newsom, İlçe Profilinin başlatıldığını duyurdu ve bunu, insanların ilçelerinin davranışsal sağlık hizmetlerini nasıl planladığını, finanse ettiğini ve sunduğunu görmelerine ve hükümeti sonuçlardan sorumlu tutmalarına olanak tanıyan bir araç olarak nitelendirdi.

Yıllardır Kaliforniya'daki davranışsal sağlık verileri farklı sistemlere dağılmıştı, erişilmesi zordu ve halkın yorumlaması neredeyse imkansızdı. Eyalet harcama planları, demografik dağılımlar, evsizlik ve barınmayla ilgili hizmet verileri ve performans ölçümleri silolarda yaşıyordu; bu da politika yapıcıların, savunucuların ve sıradan Kaliforniyalıların davranışsal sağlık sistemlerinin gerçekte nasıl performans gösterdiğini anlamasını zorlaştırıyordu.

Çad, koordinasyon, veri paylaşımı, güvenlik ve yeniliği kapsayan ulusal bir veri yönetişim stratejisini doğruluyor.

7 Ekim 2026'da, Birleşmiş Milletler Afrika Ekonomik Komisyonu (UNECA) N'Djamena, Çad'da, Çad Cumhuriyeti Telekomünikasyon, Dijital Ekonomi ve Kamu Yönetiminin Dijitalleştirilmesi Bakanlığı ile işbirliği içinde, Çad'ın Ulusal Veri Yönetişimi Stratejisi için bir Ulusal Doğrulama Çalıştayı düzenledi. Çalıştay, stratejiyi incelemek ve doğrulamak için devlet kurumlarından, düzenleyici otoritelerden, özel sektörden, akademiden, sivil toplumdan ve teknik ve kalkınma ortaklarından yaklaşık 50 katılımcıyı bir araya getirdi.

Snowflake hisse senedi SNOW, şirketin Agentic Marketplace Discovery'yi kamuya açık önizlemede tanıtmasının ve yazılım stokları toparlanmaya devam ederken yapay zeka odaklı iş akışlarına yönelik araçlarını genişletmesinin ardından Cuma günü %6 arttı.

Bu özellik, kullanıcıların şirketin AI aracı CoCo'yu sorgulayarak Snowflake Pazaryeri'ndeki ilgili listeleri bulmasına ve karşılaştırmasına olanak tanıyor.

Snowflake'in resmi sürüm notlarına göre doğrudan Snowsight'taki Marketplace Keşfet sayfasından edinilebilir.

Lansman, yatırımcıların yapay zekaya yönelik artan talebin yazılım şirketlerinin gelir artışını destekleyip desteklemeyeceğini ve yapay zekanın geleneksel uygulama yazılımı işlerini bozabileceği yönündeki endişeleri giderip gidermeyeceğini değerlendirmesiyle birlikte geliyor.

iSAM Funds, sistematik yatırım konusunda uzmanlaşmış, İngiltere merkezli bir alternatif varlık yöneticisidir. Firma durmaksızın veri odaklıdır. iSAM Seçenek Geliştirme Başkanı Steve Barham, "Veriler mimarimizin çok önemli bir parçasını oluşturuyor" diyor. "Teknoloji gereksinimlerimiz, gözlemleyebildiğimiz veriler, bunları nasıl saklayabileceğimiz ve onlardan hangi bilgileri çıkarabileceğimizle şekilleniyor."

iSAM Opsiyonlar masası yaklaşık üç yıl önce, firmaya çapraz varlık opsiyonları yeteneği kazandırma konusunda geniş bir yetkiye sahip olarak kuruldu.

Steve'in açıkladığı gibi, borsada işlem gören temel bir enstrümana (örneğin, vadeli işlem, borsada işlem gören bir hisse senedi) ilişkin piyasa verilerini toplamak iyi bilinen bir yöntemdir. Bu piyasalar sıklıkla işliyor ve çoğu firma için bu akışı idare etmek ekmek ve tereyağı gibi bir şey. "Zorluk, bu verilere dayanarak opsiyon piyasasına bakmaya başlamak istediğinizde ortaya çıkıyor" diyor. "Temelde hareket olduğunda, buna yanıt olarak kaç tane ilgili seçenek hareket ediyor?"

Önce karar verme modeli, riskli araç çağrılarını gerçek dünyadaki eylemlere dönüşmeden nasıl yakalayabilir?

TypeSafe'in Jev'i Başka Bir LLM Olmadan AI Temsilcilerini Daha Güvenli Hale Getirebilir mi? İlk olarak Veri Bilimine Doğru'da ortaya çıktı.

Databricks, Databricks Lakebase dallanmasını aracılı yazılım geliştirme yaşam döngüsünün merkezine yerleştirerek paralel kodlama aracılarını hâlâ kısıtlayan paylaşılan veritabanlarına meydan okuyor. Şirketin 9 Ekim'deki argümanı spesifiktir: Kod aracıları, izole edilmiş Git şubelerine sahip oldukları kadar, izole edilmiş veritabanı durumuna da ihtiyaç duyarlar.

Bu öncül, veritabanını destekleyici altyapıdan aracının çalışma ortamına kaydırır. Bir aracı, uygulama kodunu hızlı bir şekilde yazabilir ancak anlamlı testler genellikle gerçekçi şemalar, kayıtlar, geçişler ve durum geçişleri gerektirir. Paylaşılan bir geliştirme veritabanı, bu paralel deneyleri bir kuyruğa dönüştürür.

Savunma tedarik zincirinin her kademesi, yönetilen verileri ihtiyacı olan kişilerle paylaşabildiğinde sonuç, maliyet kanıtlarını, tedarikçi durumunu ve üretim taahhütlerini program ve portföy kararlarına bağlayan gerçek zamanlı bir işletme resmidir. Bu resim bugün mevcut değil, ancak onu mümkün kılacak teknoloji var.

Savaş Bakanlığı (DoW) kendi tedarik zincirini göremiyor. 2020'den bu yana, Ağustos 2026 Tedarikçi Maliyeti ve Fiyatlandırma Şeffaflığı mutabakatıyla sonuçlanan bir düzineden fazla idari emir ve direktif, artık fiili maliyet verilerini, her kademede kritik tedarik zinciri haritalamasını ve 200.000'den fazla tedarikçiden oluşan bir tabanda sürekli performans görünürlüğünü zorunlu kılıyor.

Anthropic, yapay zeka asistanı Claude için, kullanıcıların iş verilerini etkileşimli kontrol panellerine dönüştürmesine ve raporlardan ve sunumlardan animasyonlu açıklayıcılar oluşturmasına yardımcı olmak üzere tasarlanan iki yeni özelliği tanıttı. Claude Kontrol Panelleri ve Claude Motion beta olarak piyasaya sürülüyor ve işletmelere görsel içeriği tamamen sıfırdan oluşturmadan bilgileri analiz etmeleri ve bulguları iletmeleri için yeni yollar sunuyor.

Yeni araçlar, geleneksel olarak uzman yazılım, veri analizi becerileri veya tasarım deneyimi gerektiren görevleri basitleştirmeyi amaçlıyor. Kontrol panelleri, desteklenen iş verisi platformlarına bağlanabilir ve doğal dildeki sorulara yanıt olarak görsel özetler oluşturabilir; Motion ise grafikleri, raporları ve diğer bilgileri kısa animasyonlara dönüştürebilir.

Anthropic, açık kaynaklı projeler için 'en yüksek performanslı modeli' kullanarak ücretsiz güvenlik taramaları sunan bir hizmet olan 'OSS Tarayıcı'yı duyurdu.

Açık kaynaklı yazılım için isteğe bağlı bir güvenlik açığı bulma hizmeti \ Anthropic

OSS Tarayıcı, 'Claude Mythos dahil en güçlü modelleri' kullanarak güvenlik denetimleri gerçekleştiren bir hizmettir. Farklı

Genel amaçlı bir kod tarama ve yamalama ürünü olan Claude Security, OSS Tarayıcı, özellikle açık kaynaklı projeler için tasarlanmıştır.

Bu bölümde modellerin aslında ne kadar önemli olduğunu ele alacağız: özelliklerinden ziyade iPhone mu yoksa Android mi kullandığınız gibi bir tercih gibi. Kubernetes'i çalıştırırken çıplak metal disklerden bahsediyoruz, ardından aracılara geçiyoruz ve veri mühendisliğinin nasıl bir uçakta acil durum pilotu olmaya benzediğini ve artık veritabanı geçişi veya birim testleri olmadan sıkıcı işleri nasıl otomatikleştirdiğimizi konuşuyoruz.

Boru hattının işe yarayıp yaramayacağını yüreğinde hissettiği manevi bölgeye giriyoruz. Ardından, alan çok hızlı geliştiğinden, her veri mühendisinin veya yazılım mühendisinin sonunda varmak istediği yerle bitiriyoruz: güzel çiçeklerin olduğu ve ekranı olmayan bir çiftlikte. Bu 5 numaralı röportaj. Umarım beğenirsiniz.

Claude'ten aracı modunun etkisini ölçmesini istedik. Deneyde Claude Kodu, 100 ölçek faktörü veri kümesinde 22 TPC-H sorusunu yanıtladı. Sorular herhangi bir SQL olmadan sade İngilizce olarak ifade edildi. Her soru üç kez temsilci moduyla ve üç kez -acente yok moduyla yanıtlandı. 132 çalışmanın tamamı doğru cevabı verdi. Temsilci modunda, modelin okuduğu DuckDB çıktısı %59'luk bir düşüşle 123,6 bin tokenden 50,8 bin token'a çıktı. Claude sonucu şu şekilde özetledi:

Alıntı Aracısı modu, bir terminal kabuğuyla ilgili olarak modeli sessizce yanıltan şeyleri düzeltir. DuckDB CLI aracılığıyla 22 TPC-H sorusunu yanıtladığımda temsilci modu, okuduğum tokenları yüzde 60 oranında azalttı ve her yanıt hâlâ doğruydu.