🎣 Imaginez devoir gérer une base de données capable de supporter 800 millions d'utilisateurs simultanés pour ChatGPT ! C'est le défi relevé par OpenAI.
ℹ️ OpenAI a réussi à scaler PostgreSQL pour gérer cette charge massive, en utilisant des techniques de sharding, de réplication et d'optimisation poussée. L'article détaille les défis et les solutions techniques mises en place.
🇩🇿 L'Impact : L'Algérie investit de plus en plus dans l'IA et le Machine Learning. De nombreuses startups et entreprises développent des applications basées sur l'IA, souvent avec des ambitions de croissance rapide. L'expérience d'OpenAI nous montre l'importance cruciale d'une infrastructure de base de données robuste et scalable dès le départ. Si on veut que nos solutions d'IA locales (traitement du langage naturel pour le Darija, systèmes de recommandation pour le commerce électronique, etc.) puissent un jour atteindre une audience significative, il faut anticiper ces besoins de scaling. Cela implique d'investir dans des compétences en architecture de bases de données, d'explorer des solutions cloud scalables (AWS, Google Cloud, Azure) et de penser à l'optimisation des requêtes dès la conception.
💬 Quelles sont, selon vous, les principales barrières à l'adoption de solutions de bases de données scalables par les entreprises algériennes ? Et quelles initiatives pourraient être mises en place pour faciliter cette transition ? #IAAlgerie #PostgreSQL #Scaling #OpenAI #TechDZ
👉 https://openai.com/index/scaling-postgresql
ℹ️ OpenAI a réussi à scaler PostgreSQL pour gérer cette charge massive, en utilisant des techniques de sharding, de réplication et d'optimisation poussée. L'article détaille les défis et les solutions techniques mises en place.
🇩🇿 L'Impact : L'Algérie investit de plus en plus dans l'IA et le Machine Learning. De nombreuses startups et entreprises développent des applications basées sur l'IA, souvent avec des ambitions de croissance rapide. L'expérience d'OpenAI nous montre l'importance cruciale d'une infrastructure de base de données robuste et scalable dès le départ. Si on veut que nos solutions d'IA locales (traitement du langage naturel pour le Darija, systèmes de recommandation pour le commerce électronique, etc.) puissent un jour atteindre une audience significative, il faut anticiper ces besoins de scaling. Cela implique d'investir dans des compétences en architecture de bases de données, d'explorer des solutions cloud scalables (AWS, Google Cloud, Azure) et de penser à l'optimisation des requêtes dès la conception.
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