സെൽ ഫോണുകൾ, കാലാവസ്ഥാ സെൻസറുകൾ, സാമ്പത്തിക വിപണി ഇടപാടുകൾ, വാഹനങ്ങളിലെയും കണ്ടെയ്നറുകളിലെയും സെൻസറുകൾ തുടങ്ങിയ വൈവിധ്യമാർന്ന ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് വരുന്ന സ്പാറ്റിയോടെംപോറൽ ഡാറ്റ ഏറ്റവും വലുതും അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്നതുമായ ഡാറ്റാ വിഭാഗത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. കണക്റ്റുചെയ് ത ഐഒടി ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഡാറ്റ 2025 ഓടെ മൊത്തം 73.1 ഇസഡ്ബിയാകുമെന്ന് ഐഡിസി കണക്കാക്കുന്നു, ഇത് 2019 ലെ 18.3 ഇസഡ്ബിയിൽ നിന്ന് 26% സിഎജിആറായി വളരുന്നു.
എംഐടി ടെക്നോളജി റിവ്യൂ ഇൻസൈറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള സമീപകാല റിപ്പോർട്ട് അനുസരിച്ച്, ഐഒടി ഡാറ്റ (പലപ്പോഴും ലൊക്കേഷനുമായി ടാഗ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു) മറ്റ് ഘടനാപരവും അർദ്ധ-ഘടനാപരവുമായ ഡാറ്റയേക്കാൾ വേഗത്തിൽ വളരുന്നു (ചുവടെയുള്ള ചിത്രം കാണുക). എന്നിട്ടും ഐഒടി ഡാറ്റ അതിന്റെ സങ്കീർണ്ണമായ സംയോജനവും അർത്ഥവത്തായ ഉപയോഗവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട വെല്ലുവിളികൾ കാരണം മിക്ക ഓർഗനൈസേഷനുകളും വലിയ തോതിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നില്ല.
ജിയോസ്പേഷ്യൽ, ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിന്റെ മേഖലകളിലേക്ക് അഭൂതപൂർവമായ കാര്യക്ഷമതയും പ്രവേശനക്ഷമതയും കൊണ്ടുവരാൻ രണ്ട് അത്ഭുതകരമായ സാങ്കേതിക മുന്നേറ്റങ്ങളുടെ സംയോജനം തയ്യാറാണ്. ആദ്യത്തേത് ജിപിയു-ആക്സിലറേറ്റഡ് ഡാറ്റാബേസുകളാണ്, ഇത് മുമ്പ് നേടാൻ കഴിയാത്ത പ്രകടനവും കൃത്യതയും ടൈം-സീരീസ്, സ്പേഷ്യൽ ജോലിഭാരം എന്നിവയിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നു. രണ്ടാമത്തേത് ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ആണ്, ഇത് ജിഐഎസ് വൈദഗ്ധ്യവും നൂതന പ്രോഗ്രാമിംഗ് വൈദഗ്ധ്യവും ഉള്ള വ്യക്തികളുടെ ആവശ്യകത ഇല്ലാതാക്കുന്നു.
സങ്കീർണ്ണമായ സ്പേഷ്യൽ, ടൈം-സീരീസ് വിശകലനത്തെ ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കുന്നതിന് ഈ സംഭവവികാസങ്ങൾ പരസ്പരം ഇഴചേർന്നിരിക്കുന്നു, ഇത് മുമ്പത്തേക്കാളും വിശാലമായ ഡാറ്റാ പ്രൊഫഷണലുകൾക്ക് പ്രാപ്യമാക്കുന്നു. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ മുന്നേറ്റങ്ങൾ സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ ഡാറ്റാബേസുകളുടെ ലാൻഡ്സ്കേപ്പിനെ എങ്ങനെ പുനർനിർമ്മിക്കുമെന്നും ഡാറ്റ അധിഷ്ഠിത ഉൾക്കാഴ്ചകളുടെയും നവീകരണത്തിന്റെയും ഒരു പുതിയ യുഗത്തിലേക്ക് നയിക്കുമെന്നും ഞാൻ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
ജിപിയു എങ്ങനെ സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ വിശകലനം ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു
കമ്പ്യൂട്ടർ ഗ്രാഫിക്സും റെൻഡറിംഗും ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിന് യഥാർത്ഥത്തിൽ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ജിപിയു അടുത്തിടെ ഇന്നത്തെ ഏറ്റവും ശക്തമായ ജനറേറ്റീവ് എഐ മോഡലുകളെ ശക്തിപ്പെടുത്തുന്ന ന്യൂറൽ നെറ്റ് വർക്കുകൾ ഉൾപ്പെടെ വലിയ സമാന്തര കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ആവശ്യമുള്ള മറ്റ് ഡൊമെയ് നുകളിൽ നവീകരണം നടത്തി. അതുപോലെ, സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ വിശകലനത്തിന്റെ സങ്കീർണ്ണതയും പരിധിയും പലപ്പോഴും കണക്കുകൂട്ടലിന്റെ സ്കെയിലിനാൽ നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ ജിപിയു ആക്സിലറേഷൻ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ആധുനിക ഡാറ്റാബേസുകൾ പുതിയ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് പുതിയ തലത്തിലുള്ള പ്രകടനം അൺലോക്ക് ചെയ്തു. ജിപിയുകൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്ന സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ വിശകലനത്തിന്റെ രണ്ട് നിർദ്ദിഷ്ട മേഖലകൾ ഞാൻ ഇവിടെ ഉയർത്തിക്കാട്ടും.
വ്യത്യസ്ത ടൈംസ്റ്റാമ്പുകളുള്ള ടൈം-സീരീസ് സ്ട്രീമുകൾക്കായി ഇൻഎക്സാക്റ്റ് ചേരുന്നു
ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റയുടെ വ്യത്യസ്ത സ്ട്രീമുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ അപൂർവമായി മാത്രമേ പൂർണ്ണമായി വിന്യസിക്കപ്പെടുന്നുള്ളൂ. ഉപകരണങ്ങൾ കൃത്യമായ ക്ലോക്കുകളെയോ ജിപിഎസിനെയോ ആശ്രയിക്കുമ്പോൾ പോലും, സെൻസറുകൾ വ്യത്യസ്ത ഇടവേളകളിൽ റീഡിംഗുകൾ സൃഷ്ടിക്കുകയോ വ്യത്യസ്ത ലാറ്റൻസികളുള്ള അളവുകൾ നൽകുകയോ ചെയ്തേക്കാം. അല്ലെങ്കിൽ, സ്റ്റോക്ക് ട്രേഡുകളുടെയും സ്റ്റോക്ക് ഉദ്ധരണികളുടെയും കാര്യത്തിൽ, നിങ്ങൾക്ക് പൂർണ്ണമായും യോജിക്കാത്ത ഇന്റർലീവിംഗ് ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾ ഉണ്ടായിരിക്കാം.
ഏത് സമയത്തും നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ഡാറ്റയുടെ അവസ്ഥയുടെ ഒരു പൊതു പ്രവർത്തന ചിത്രം നേടുന്നതിന്, നിങ്ങൾ ഈ വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ ചേരേണ്ടതുണ്ട് (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു റൂട്ടിലെ ഏത് ഘട്ടത്തിലും നിങ്ങളുടെ വാഹനങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ സെൻസർ മൂല്യങ്ങൾ മനസിലാക്കാൻ, അല്ലെങ്കിൽ ഏറ്റവും പുതിയ ഉദ്ധരണികൾക്കെതിരായ സാമ്പത്തിക ട്രേഡുകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ). ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഫിക്സഡ് കസ്റ്റമർ ഐഡിയിൽ ചേരാൻ കഴിയും, സമയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി വ്യത്യസ്ത സ്ട്രീമുകളുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് ഇവിടെ നിങ്ങൾ ഒരു അസാധാരണമായ ജോയിൻ നടത്തേണ്ടതുണ്ട്.
ടൈം സീരീസുമായി ബന്ധപ്പെടുത്തുന്നതിന് സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനുപകരം, ഹെവി ലിഫ്റ്റിംഗ് ചെയ്യാൻ ജിപിയുവിന്റെ പ്രോസസ്സിംഗ് പവർ നമുക്ക് പ്രയോജനപ്പെടുത്താം. ഉദാഹരണത്തിന്, കൈനറ്റിക്ക ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ജിപിയു ആക്സിലറേറ്റഡ് ASOF ജോയിൻ പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ കഴിയും, ഇത് ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഇടവേള ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ടൈം-സീരീസ് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ മറ്റൊന്നിലേക്ക് ചേരാനും ആ ഇടവേളയ്ക്കുള്ളിലെ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞതോ പരമാവധിയോ മൂല്യം തിരികെ നൽകേണ്ടതുണ്ടോ എന്നും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഇനിപ്പറയുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ, ട്രേഡുകളും ഉദ്ധരണികളും വ്യത്യസ്ത ഇടവേളകളിൽ എത്തുന്നു.
ആപ്പിൾ ട്രേഡുകളും അവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഉദ്ധരണികളും വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഓരോ ആപ്പിൾ വ്യാപാരത്തിന്റെയും ഒരു നിശ്ചിത ഇടവേളയിൽ സംഭവിച്ച അനുബന്ധ ഉദ്ധരണികൾ ഉടനടി കണ്ടെത്താൻ എനിക്ക് കൈനറ്റിക്കയുടെ അസോഫ് ജോയിൻ ഉപയോഗിക്കാം.
SELECT * FROM trades t LEFT JOIN quotes q ON t.symbol = q.symbol AND ASOF(t.time, q.timestamp, INTERVAL '0' SECOND, INTERVAL '5' SECOND, MIN) WHERE t.symbol = 'AAPL'
അതാ നിനക്കത്. സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റാ എഞ്ചിനീയറിംഗ് പൈപ്പ്ലൈനുകളുടെ നടപ്പാക്കൽ ചെലവും പ്രോസസ്സിംഗ് കാലതാമസവും മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ എസ്ക്യുഎല്ലിന്റെ ഒരു ലൈനും ജിപിയുവിന്റെ ശക്തിയും. ഈ ചോദ്യം ഓരോ വ്യാപാരത്തിനും ആ വ്യാപാരത്തോട് ഏറ്റവും അടുത്ത് ഉണ്ടായിരുന്ന ഉദ്ധരണി കണ്ടെത്തും, വ്യാപാരം കഴിഞ്ഞ് അഞ്ച് സെക്കൻഡിനുള്ളിൽ. ടൈം-സീരീസ് അല്ലെങ്കിൽ സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ ഇത്തരത്തിലുള്ള ഇൻസെക്റ്റ് ജോയിനുകൾ സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ ഡാറ്റയുടെ വെള്ളപ്പൊക്കം പ്രയോജനപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു നിർണായക ഉപകരണമാണ്.
ശതകോടിക്കണക്കിന് പോയിന്റുകളുടെ ഇന്ററാക്ടീവ് ജിയോ വിഷ്വൽവൽക്കരണം
മിക്കപ്പോഴും, സ്പാറ്റിയോടെംപോറൽ ഐഒടി ഡാറ്റ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിനോ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനോ ഉള്ള ആദ്യപടി ദൃശ്യവൽക്കരണമാണ്. പ്രത്യേകിച്ചും ജിയോസ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു റഫറൻസ് മാപ്പിനെതിരെ ഡാറ്റ നൽകുന്നത് ഡാറ്റയുടെ വിഷ്വൽ പരിശോധന നടത്തുന്നതിനും കവറേജ് പ്രശ്നങ്ങൾ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് അപാകതകൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുമുള്ള എളുപ്പ മാർഗമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ ജിപിഎസ് സിഗ്നൽ ഗുണനിലവാരം സാധൂകരിക്കുന്നതിന് മറ്റ് അൽഗോരിതങ്ങളോ പ്രക്രിയകളോ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനേക്കാൾ നിങ്ങളുടെ വാഹനങ്ങളുടെ ജിപിഎസ് ട്രാക്കുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ റോഡ് ശൃംഖല പിന്തുടരുന്നുവെന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു മാപ്പ് ദൃശ്യപരമായി സ്കാൻ ചെയ്യുന്നത് അനന്തമായി വേഗത്തിലാണ്. അല്ലെങ്കിൽ, ഗൾഫ് ഓഫ് ഗിനിയയിലെ നുള്ള് ദ്വീപിന് ചുറ്റുമുള്ള വ്യാജ ഡാറ്റ നിങ്ങൾ കാണുകയാണെങ്കിൽ, അക്ഷാംശത്തിന് 0 ഡിഗ്രിയും രേഖാംശത്തിന് 0 ഡിഗ്രിയും അയയ്ക്കുന്ന അസാധുവായ ജിപിഎസ് ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് വേഗത്തിൽ തിരിച്ചറിയാനും വേർതിരിക്കാനും കഴിയും.
എന്നിരുന്നാലും, പരമ്പരാഗത സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് വലിയ ജിയോസ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സ്കെയിലിൽ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് പലപ്പോഴും വിട്ടുവീഴ്ചകൾ ആവശ്യമാണ്. പരമ്പരാഗത ക്ലയന്റ്-സൈഡ് റെൻഡറിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾക്ക് സാധാരണയായി പതിനായിരക്കണക്കിന് പോയിന്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ജിയോസ്പേഷ്യൽ സവിശേഷതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഡാറ്റയുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നത്, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു പരിമിതമായ സമയ ജാലകം അല്ലെങ്കിൽ വളരെ പരിമിതമായ ഭൂമിശാസ്ത്ര പ്രദേശം, ഡാറ്റയുടെ അളവ് കൂടുതൽ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന അളവിലേക്ക് കുറയ്ക്കും. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾ ഡാറ്റ സാമ്പിൾ ചെയ്യാൻ തുടങ്ങിയാലുടൻ, വിഷ്വൽ വിശകലനത്തിലൂടെ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്ന നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ, പ്രവണതകൾ അല്ലെങ്കിൽ അപാകതകൾ എന്നിവ കാണിക്കുന്ന ഡാറ്റ ഉപേക്ഷിക്കാനുള്ള സാധ്യതയുണ്ട്.
ഷിപ്പിംഗ് ട്രാഫിക്കിൽ നിന്നുള്ള ഏകദേശം 300 ദശലക്ഷം ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളുടെ ഐഡിജി വിഷ്വൽ പരിശോധന ആഫ്രിക്കയിലെ അസാധാരണമായ ഡാറ്റ അല്ലെങ്കിൽ പ്രൈം മെറിഡിയനിലെ ബാൻഡ് പോലുള്ള ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ വേഗത്തിൽ വെളിപ്പെടുത്തും.
ഭാഗ്യവശാൽ, ദൃശ്യവൽക്കരണങ്ങൾ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ജിപിയു മികവ് പുലർത്തുന്നു. കൈനറ്റിക്ക പോലുള്ള സെർവർ സൈഡ് ജിപിയു റെൻഡറിംഗ് കഴിവുകളുള്ള ആധുനിക ഡാറ്റാബേസ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്ക് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ കോടിക്കണക്കിന് ജിയോസ്പേഷ്യൽ പോയിന്റുകളുടെയും സവിശേഷതകളുടെയും പര്യവേക്ഷണവും ദൃശ്യവൽക്കരണവും തത്സമയം സുഗമമാക്കാൻ കഴിയും. ഡൗൺസാംപ്ലിംഗ്, അഗ്രഗേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ വിശ്വാസ്യതയിൽ എന്തെങ്കിലും കുറവ് വരുത്താതെ നിങ്ങളുടെ എല്ലാ ജിയോസ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയും തൽക്ഷണം ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ ഈ വലിയ ആക്സിലറേഷൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. തൽക്ഷണ റെൻഡറിംഗ് നിങ്ങൾ പാൻ ചെയ്യുകയും സൂം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഒരു ദ്രാവക വിഷ്വലൈസേഷൻ അനുഭവം നൽകുന്നു, പര്യവേക്ഷണത്തെയും കണ്ടെത്തലിനെയും പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു. സമ്പൂർണ്ണ ഡാറ്റാ കോർപ്പസിൽ കൂടുതൽ വിശകലനം നടത്തുന്നതിന് ഹീറ്റ് മാപ്പുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ബിന്നിംഗ് പോലുള്ള അധിക അഗ്രഗേഷനുകൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത് പ്രാപ്തമാക്കാം.
എൽഎൽഎമ്മുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ വിശകലനം ജനാധിപത്യവത്കരിക്കുന്നു
ഡാറ്റയിലെ സ്ഥലവും സമയവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ ചോദ്യങ്ങൾ പലപ്പോഴും സാധാരണക്കാരുമായി അവബോധത്തോടെ പ്രതിധ്വനിക്കുന്നു, കാരണം അവ യഥാർത്ഥ ലോക അനുഭവങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു. ഓർഡർ പ്ലേസ്മെന്റ് നിമിഷം മുതൽ അതിന്റെ വിജയകരമായ ഡെലിവറി വരെയുള്ള ഒരു ഇനത്തിന്റെ യാത്രയെക്കുറിച്ച് ആളുകൾ ആശ്ചര്യപ്പെട്ടേക്കാം. എന്നിരുന്നാലും, ഈ നേരായ അന്വേഷണങ്ങൾ ഫംഗ്ഷണൽ കോഡിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് പരിചയസമ്പന്നരായ പ്രോഗ്രാമർമാർക്ക് പോലും ശക്തമായ വെല്ലുവിളി ഉയർത്തുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ട്രാഫിക് അവസ്ഥകൾ, റോഡ് അടച്ചുപൂട്ടലുകൾ, ഡെലിവറി വിൻഡോകൾ എന്നിവ കണക്കിലെടുത്ത് യാത്രാ സമയം കുറയ്ക്കുന്ന ഒരു ഡെലിവറി ട്രക്കിനായി അനുയോജ്യമായ റൂട്ട് നിർണ്ണയിക്കാൻ സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങളും തത്സമയ ഡാറ്റ സംയോജനവും ആവശ്യമാണ്. അതുപോലെ, സമയത്തിലൂടെയും ഭൂമിശാസ്ത്രത്തിലൂടെയും ഒരു രോഗത്തിന്റെ വ്യാപനം ട്രാക്കുചെയ്യുന്നത്, വിവിധ സ്വാധീന ഘടകങ്ങൾ കണക്കിലെടുത്ത്, പരിചയസമ്പന്നരായ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ പോലും അമ്പരപ്പിക്കുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ മോഡലിംഗും വിശകലനവും ആവശ്യപ്പെടുന്നു.
സ്പാറ്റിയോ-ടെംപോറൽ ചോദ്യങ്ങൾ, ആശയപരമായി ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതാണെങ്കിലും, പലപ്പോഴും സങ്കീർണ്ണതയുടെ പാളികളെ മറയ്ക്കുന്നു, അത് അവയുടെ കോഡിംഗ് ഒരു ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള ജോലിയാക്കി മാറ്റുന്നു. ഒപ്റ്റിമൽ ഗണിത പ്രവർത്തനങ്ങളും അനുബന്ധ SQL ഫംഗ്ഷൻ വാക്യഘടനയും മനസിലാക്കുന്നത് ഏറ്റവും പരിചയസമ്പന്നരായ SQL വിദഗ്ധരെ പോലും വെല്ലുവിളിച്ചേക്കാം.
ഭാഗ്യവശാൽ, ഏറ്റവും പുതിയ തലമുറ വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) എസ്ക്യുഎൽ ഉൾപ്പെടെ ശരിയായതും കാര്യക്ഷമവുമായ കോഡ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിൽ പ്രാവീണ്യമുള്ളവരാണ്. എസ്ക്യുഎൽ-ജിപിടിക്കായുള്ള കൈനറ്റിക്കയുടെ നേറ്റീവ് എൽഎൽഎം പോലുള്ള സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ വിശകലനത്തിന്റെ സൂക്ഷ്മതകളിൽ പരിശീലനം നേടിയ ആ മോഡലുകളുടെ മികച്ച രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത പതിപ്പുകൾക്ക് ഇപ്പോൾ ഒരു പുതിയ ക്ലാസ് ഉപയോക്താക്കൾക്കായി വിശകലനത്തിന്റെ ഈ ഡൊമെയ്നുകൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഉദാഹരണത്തിന്, കാനോനിക്കൽ ന്യൂയോർക്ക് സിറ്റി ടാക്സി ഡാറ്റ സെറ്റ് വിശകലനം ചെയ്യാനും സ്ഥലവും സമയവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചോദ്യങ്ങൾ ഉന്നയിക്കാനും ഞാൻ ആഗ്രഹിച്ചു. ഞാൻ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന പട്ടികകളെക്കുറിച്ചുള്ള ചില അടിസ്ഥാന സന്ദർഭം എൽഎൽഎമ്മിന് നൽകിക്കൊണ്ട് ഞാൻ ആരംഭിക്കുന്നു. കൈനറ്റിക്ക ക്ലൗഡിൽ, നിർദ്ദിഷ്ട പട്ടികകളിലേക്കുള്ള റഫറൻസുകൾ ഉൾപ്പെടെ എന്റെ വിശകലനത്തിനുള്ള സന്ദർഭം നിർവചിക്കാൻ എനിക്ക് യുഐ അല്ലെങ്കിൽ അടിസ്ഥാന SQL കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ആ പട്ടികകൾക്കായുള്ള കോളം പേരുകളും നിർവചനങ്ങളും എൽഎൽഎമ്മുമായി പങ്കിടുന്നു, പക്ഷേ ആ പട്ടികകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയില്ല. ഓപ്ഷണലായി, എന്റെ SQL-ന്റെ കൃത്യത കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സന്ദർഭത്തിൽ അധിക അഭിപ്രായങ്ങൾ, നിയമങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സാമ്പിൾ അന്വേഷണ ഫലങ്ങൾ എന്നിവ എനിക്ക് ഉൾപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.
ഞാൻ പ്രാരംഭ സന്ദർഭം സജ്ജീകരിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, “ജെഎഫ്കെ വിമാനത്താവളത്തിലേക്കുള്ള യാത്രകൾക്കുള്ള മികച്ച 5 ഉറവിട അയൽപക്കങ്ങൾ ഏതാണെന്ന് ചോദിക്കാൻ എനിക്ക് കൈനറ്റിക്ക ക്ലൗഡിലെ SQL-GPT ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്ത എൽഎൽഎം തൽക്ഷണം ഇനിപ്പറയുന്ന SQL സൃഷ്ടിക്കുന്നു:
-- Which were the top 5 origin neighborhoods for trips to JFK airport? SELECT nta."NTAName" AS origin_neighborhood, COUNT(*) AS trip_count FROM "taxi_data_historical" AS taxi JOIN "nyct2020" AS nta ON ST_CONTAINS(nta."geom", ST_MAKEPOINT(taxi."pickup_longitude", taxi."pickup_latitude")) WHERE ST_CONTAINS(( SELECT "geom" FROM "nyct2020" WHERE "NTAName" = 'John F. Kennedy International Airport' ), ST_MAKEPOINT(taxi."dropoff_longitude", taxi."dropoff_latitude")) GROUP BY origin_neighborhood ORDER BY trip_count DESC LIMIT 5;
നിമിഷങ്ങൾക്കകം, നന്നായി ചിട്ടപ്പെടുത്തിയ എൽഎൽഎം എന്നെ സഹായിച്ചു:
ശരിയായ ടാർഗെറ്റ് ടേബിളുകളും കോളങ്ങളും പരാമർശിച്ച് സെലക്ട് സ്റ്റേറ്റ്മെന്റ് സജ്ജമാക്കുക, JOIN സജ്ജമാക്കുക, COUNT (*), Group BY, Order BY, LIMIT എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുക. SQL-ൽ പ്രാവീണ്യം കുറഞ്ഞവർക്ക്, ആ അടിസ്ഥാന ചോദ്യ നിർമ്മാണം പോലും ഒരു വലിയ നേട്ടമാണ്.
, ശരിയായ ടാർഗെറ്റ് ടേബിളുകളും കോളങ്ങളും പരാമർശിക്കുക, സജ്ജീകരിക്കുകയും ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുക, . SQL-ൽ പ്രാവീണ്യം കുറഞ്ഞവർക്ക്, ആ അടിസ്ഥാന ചോദ്യ നിർമ്മാണം പോലും ഒരു വലിയ നേട്ടമാണ്. ഒരു അക്ഷാംശത്തിൽ നിന്നും രേഖാംശത്തിൽ നിന്നും ഒരു പോയിന്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ST_MAKEPOINT () പോലുള്ള ശരിയായ സ്പേഷ്യൽ ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിക്കുക, നിർദ്ദിഷ്ട പോയിന്റ് അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രദേശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ST_CONTAINS () ഉപയോഗിക്കുക. ശരിയായ ഫംഗ്ഷനുകളും വാക്യഘടനയും തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കുന്നതിലൂടെ, ഫീൽഡിലേക്ക് പുതിയവർക്ക് സ്പേഷ്യൽ വിശകലനം ആരംഭിക്കാൻ എൽഎൽഎമ്മിന് സഹായിക്കാനാകും.
അതായത് അക്ഷാംശത്തിൽ നിന്നും രേഖാംശത്തിൽ നിന്നും ഒരു പോയിന്റ് സൃഷ്ടിക്കുക, നിർദ്ദിഷ്ട പോയിന്റ് ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ പ്രദേശങ്ങൾ കണ്ടെത്തുക. ശരിയായ ഫംഗ്ഷനുകളും വാക്യഘടനയും തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കുന്നതിലൂടെ, ഫീൽഡിലേക്ക് പുതിയവർക്ക് സ്പേഷ്യൽ വിശകലനം ആരംഭിക്കാൻ എൽഎൽഎമ്മിന് സഹായിക്കാനാകും. ലൊക്കേഷനുകളിലേക്കും സമയങ്ങളിലേക്കും യഥാർത്ഥ ലോക റഫറൻസുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുക. ഞാൻ “ജെഎഫ്കെ എയർപോർട്ടിനെ” കുറിച്ച് ചോദിച്ചു, പക്ഷേ എൽഎൽഎമ്മിന് ഈ പരാമർശം “ജോൺ എഫ് കെന്നഡി ഇന്റർനാഷണൽ എയർപോർട്ട്” എന്ന അയൽപക്ക ടാബുലേഷൻ ഏരിയയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞു. മറ്റൊരു സമയ സംരക്ഷകൻ – നന്ദി, എൽഎൽഎം!
ഇപ്പോൾ എന്റെ പ്രാരംഭ ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകാൻ ഞാൻ അന്വേഷണം നടത്തുന്നു:
അതുപോലെ, “ദിവസത്തിൽ ഒരു മണിക്കൂർ ജെഎഫ്കെ വിമാനത്താവളത്തിൽ പിടിക്കപ്പെട്ട മൊത്തം ആളുകളുടെ എണ്ണം കണ്ടെത്തുക” എന്നെ സഹായിക്കാൻ ഞാൻ കൈനറ്റിക്ക എസ്ക്യുഎൽ-ജിപിടിയോട് ആവശ്യപ്പെടുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഇനിപ്പറയുന്ന SQL സൃഷ്ടിക്കുന്നു:
-- Find the total number of people who were picked up at JFK airport by hour of the day SELECT HOUR(pickup_datetime) AS hour_of_day, SUM(passenger_count) AS total_passengers FROM taxi_data_historical WHERE STXY_CONTAINS((SELECT geom FROM nyct2020 WHERE NTAName = 'John F. Kennedy International Airport'), pickup_longitude, pickup_latitude) GROUP BY hour_of_day ORDER BY hour_of_day;
ഓരോ ടാക്സിയിലെയും യാത്രക്കാരുടെ എണ്ണം സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനും ദിവസം മുഴുവൻ ഡാറ്റ ബക്കറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ചുറ്റുമുള്ള അധിക സങ്കീർണ്ണത ഈ ചോദ്യം ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. എന്നാൽ എൽഎൽഎം സങ്കീർണ്ണത കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും തൽക്ഷണം ശരിയായ SQL സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്തു.
കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി, എൽഎൽഎമ്മിന് കൂടുതൽ നൂതന സ്പാറ്റിയോടെംപോറൽ പ്രോസസ്സിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യാനും കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, അടുത്ത ഉദാഹരണത്തിൽ, വാഷിംഗ്ടൺ ഡിസി പ്രദേശത്ത് ഡെലിവറികൾക്കായി പുറപ്പെട്ട ട്രക്കുകളുടെ ഒരു നിര വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, ഏത് ട്രക്കുകളാണ് നിലവിൽ ഒരു കൂട്ടം ജിയോഫെൻസുകൾക്ക് അടുത്ത് നിൽക്കുന്നതെന്ന് മനസിലാക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു (ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, പ്രശസ്തമായ ഡിസി ലാൻഡ്മാർക്കുകൾക്ക് ചുറ്റുമുള്ള ബഫറുകൾ).
“വൈറ്റ് ഹൗസ് ലാൻഡ്മാർക്കിന്റെ 1000 മീറ്ററിനുള്ളിൽ നിലവിൽ എത്ര അദ്വിതീയ ട്രക്കുകൾ ഉണ്ട്?” പോലുള്ള ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ജിയോഫെൻസിന്റെ സാമീപ്യത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ഒരു അടിസ്ഥാന ചോദ്യത്തിൽ നിന്ന് എനിക്ക് ആരംഭിക്കാം, ഇനിപ്പറയുന്ന SQL സൃഷ്ടിക്കാൻ കൈനറ്റിക്ക SQL-GPT ഉപയോഗിക്കാം:
-- How many unique trucks are currently within 1000 meters of the white house landmark? SELECT COUNT(DISTINCT r.TRACKID) FROM recent_locations r JOIN dc_landmarks d ON STXY_DWITHIN(r.x, r.y, d.wkt, 1000, 1) WHERE d.fence_label = 'white house'
എന്നാൽ എന്റെ ജിയോഫെൻസുകൾക്ക് സമീപം ഏത് ട്രക്കുകളാണ് ഉള്ളതെന്ന് നിരന്തരം ഉന്മേഷദായകമായ കാഴ്ച ലഭിക്കാൻ ഞാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, ഒരു യാഥാർത്ഥ്യമായ കാഴ്ച സൃഷ്ടിക്കാൻ എന്നെ സഹായിക്കുന്നതിന് എനിക്ക് എൽഎൽഎം ലഭിക്കും.
“കഴിഞ്ഞ 5 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ വാഷിംഗ്ടൺ ഡിസിയിലെ ഒരു ലാൻഡ്മാർക്കിൽ നിന്ന് 200 മീറ്ററിനുള്ളിൽ ഏത് ട്രക്കുകളാണ് വന്നത്? എല്ലാ കോളങ്ങളും സൂക്ഷിക്കുക, ഫലങ്ങൾ സംഭരിക്കുന്നതിന് ഓരോ 10 സെക്കൻഡിലും പുതുക്കുന്ന landmark_trucks എന്ന യാഥാർത്ഥ്യമാക്കിയ കാഴ്ച സൃഷ്ടിക്കുക,” കൈനറ്റിക്ക SQL-GPT, LLM എന്നിവയ്ക്ക് യാഥാർത്ഥ്യമാക്കിയ കാഴ്ച സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും പുതുക്കുന്നതിനും SQL സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും:
-- Which trucks came within 200 meters of a landmark in Washington DC in the last 5 mins? Keep all the columns and create a materialized view called landmark_trucks that refreshes every 10 seconds to store the results. CREATE OR REPLACE MATERIALIZED VIEW landmark_trucks REFRESH EVERY 10 SECONDS AS SELECT * FROM truck_locations t JOIN dc_landmarks d ON STXY_DWITHIN(t.x, t.y, d.wkt, 200, 1) WHERE t."TIMESTAMP" >= NOW() - INTERVAL '5' MINUTE;
വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്നതിന്, വിശകലനത്തിന്റെ സ്കെയിൽ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും അവരുടെ ബിസിനസ്സ് ആശ്രയിക്കുന്ന ഉൾക്കാഴ്ചകളും ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകളും നൽകുന്നതിനും എന്റർപ്രൈസുകൾ അവരുടെ ഡാറ്റാ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ നവീകരിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഭാഗ്യവശാൽ, ജിപിയുകളിലെയും ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലെയും സമീപകാല മുന്നേറ്റങ്ങൾ സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ വിശകലനത്തിന്റെ ലോകത്തെ പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ തയ്യാറാണ്.
ജിപിയു ത്വരിതപ്പെടുത്തിയ ഡാറ്റാബേസുകൾ സ്പാറ്റിയോടെംപോറൽ ഡാറ്റയുടെ പ്രോസസ്സിംഗും പര്യവേക്ഷണവും നാടകീയമായി ലളിതമാക്കുന്നു. എസ്ക്യുഎല്ലിലേക്ക് സ്വാഭാവിക ഭാഷയ്ക്കായി മികച്ച രീതിയിൽ ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്ന വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളിലെ ഏറ്റവും പുതിയ മുന്നേറ്റങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ജിഐഎസ് അനലിസ്റ്റുകളുടെയും എസ്ക്യുഎൽ വിദഗ്ധരുടെയും പരമ്പരാഗത ഡൊമെയ്നുകൾക്കപ്പുറം സ്പാറ്റിയോട്ടെംപോറൽ വിശകലനത്തിന്റെ സാങ്കേതികതകൾ ഓർഗനൈസേഷനിൽ കൂടുതൽ ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കാൻ കഴിയും. ജിപിയുകളിലെയും ജനറേറ്റീവ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിലെയും ദ്രുതഗതിയിലുള്ള നവീകരണം തീർച്ചയായും ഇത് കാണാൻ ആവേശകരമായ സ്ഥലമാക്കി മാറ്റും.
Reference: https://www.infoworld.com/article/3709069/transforming-spatiotemporal-data-analysis-with-gpus-and-generative-ai.html
