डेटा परिदृश्य को एकीकृत करना: आधुनिक प्लेटफार्मों को स्केल करने पर फायरबोल्ट के सीएक्सओ मिक्सर से अंतर्दृष्टि

आधुनिक प्रौद्योगिकी नेता तेजी से उपकरण थकान का अनुभव कर रहे हैं। खंडित प्रणालियों और एकाधिक क्वेरी त्वरक को प्रबंधित करने की चुनौती अक्सर चपलता और दक्षता दोनों को कमजोर कर देती है। इस मुद्दे को संबोधित करने के लिए, फायरबोल्ट के साथ साझेदारी में एक विशेष सीएक्सओ मिक्सर की मेजबानी की आपकी कहानी 18 फरवरी, 2026 को कॉनराड बेंगलुरु में। घटना, थीम पर आधारित ‘स्टैक को सरल बनाना: आधुनिक डेटा इकोसिस्टम की जटिलता को कम करना‘, आधुनिक डेटा आर्किटेक्चर को सुव्यवस्थित करने के लिए व्यावहारिक रणनीतियों का आदान-प्रदान करने के लिए वरिष्ठ डेटा और प्रौद्योगिकी नेताओं को एक साथ लाया गया।

डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर दीवार

शाम की शुरुआत मुख्य वक्ता के साथ हुई संदीप माथुरप्रबंध निदेशक, एपीएसी, फायरबोल्ट में। उन्होंने तेजी से बढ़ती कंपनियों द्वारा प्रभावित डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर दीवार को संबोधित किया, एआई एजेंटों और डेटा क्वेरी करने वाले बड़े भाषा मॉडल की शुरुआत से समस्या गंभीर रूप से तेज हो गई है। पारंपरिक सेटअप और विरासत प्रणालियां इन नई मांगों के बोझ तले संघर्ष कर रही हैं, जहां स्वायत्त एजेंट पारंपरिक बिजनेस इंटेलिजेंस डैशबोर्ड की तुलना में काफी अधिक प्रश्न पूछ सकते हैं।

माथुर ने इस बदलाव के व्यापक पैमाने की ओर इशारा करते हुए कहा, “एजेंट पहले की तुलना में 10x से 100x क्वेरी फायर करने जा रहे हैं”। उन्होंने आगे कहा, “तो, आपके विश्लेषणात्मक डेटाबेस पर कितनी मात्रा में दबाव आने वाला है, इस संदर्भ में यह एक विश्व परिवर्तन है।”

इंजीनियरिंग टीमें वर्तमान में प्रश्नों को ट्यून करने और बुनियादी ढांचे के प्रबंधन में अत्यधिक समय व्यतीत कर रही हैं। यह निरंतर रखरखाव उत्पाद नवाचार और ग्राहक मूल्य प्रदान करने में बाधा डालता है। इसके अलावा, मौजूदा तकनीकी स्टैक में अक्सर सिस्टम का एक जटिल मिश्रण शामिल होता है, जिसमें विभिन्न कार्यभार को संभालने के लिए सामान्य-उद्देश्य डेटा वेयरहाउस, डेटा लेक और तेज़ क्वेरी एक्सेलेरेटर का संयोजन होता है।

फ़ायरबोल्ट को एक डेटा वेयरहाउस और एक क्वेरी एक्सेलेरेटर की कार्यक्षमता को एक एकल विश्लेषणात्मक डेटाबेस में संयोजित करके इस सटीक समस्या को हल करने के लिए बनाया गया था। वेक्टर खोज, देशी एआई एकीकरण और उच्च समवर्ती समर्थन जैसी सुविधाओं के साथ, फायरबोल्ट संगठनों को खंडित टूल के प्रबंधन के सिरदर्द के बिना उप-सेकंड क्वेरी प्रसंस्करण प्राप्त करने का अधिकार देता है।

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पैमाने के लिए सार जटिलता

कार्यक्रम का मूल संचालन एक आकर्षक पैनल चर्चा थी श्रीनिवासुलु ग्रांडीवीपी इंजीनियरिंग और साइट लीडर, पूर्व कंफ्लुएंट, और फायरबोल्ट के रणनीतिक सलाहकार। वक्ताओं द्वारा चर्चा की गई मुख्य चुनौतियों पर विचार करते हुए, ग्रांधी ने कहा, “अमूर्तता, प्लेटफ़ॉर्म ट्यूनिंग, अनुकूलन और सही आकार का यह विषय, प्रत्येक कार्यभार के लिए वास्तुकला, अक्सर सामने आ रहा है”।

पैनल में दिखाया गया आलोक शर्मामीशो में सेंट्रल प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग के निदेशक; संदीप कोहलीदिव्यम.एआई के संस्थापक और सीईओ; और कमलानाथन विश्वनाथनफोरकाइट्स में डेटा और एआई के लिए वरिष्ठ इंजीनियरिंग प्रबंधक।

पैनलिस्टों ने अपने संबंधित डेटा प्लेटफ़ॉर्म के विकास और अमूर्तता की आवश्यकता का पता लगाया। शर्मा ने मीशो के पारंपरिक डेटा वेयरहाउसिंग स्टैक से रियल-टाइम डेटा लेक आर्किटेक्चर में बदलाव के बारे में बताया। उन्होंने इस बात पर प्रकाश डाला कि जहां एक प्लेटफॉर्म को बुनियादी ढांचे के विस्तार को खत्म करना होगा, वहीं बिल्डरों को अभी भी दानेदार नियंत्रण की आवश्यकता है। “जब मैं अपनी कई प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग टीमों से बात करता हूं, तो उन्हें सभी नट और बोल्ट और ट्यूनेबल्स की उपस्थिति की आवश्यकता होती है क्योंकि वे बड़े पैमाने पर काम कर रहे हैं, और हमारे टीसीओ को अनुकूलित करने से लेकर हमारे प्रदर्शन को अनुकूलित करने तक, उनके सामने कई बाधाएं आती हैं,” शर्मा ने समझाया।

कोहली ने फ्लिपकार्ट में प्लेटफॉर्म बनाने के अपने अनुभव का हवाला देते हुए इस भावना को दोहराया। उन्होंने कहा कि एक डेटा प्लेटफ़ॉर्म को व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को पूरी तरह से जटिलता से बचाना चाहिए। कोहली ने कहा, “उनके लिए, मंच एक ब्लैक बॉक्स की तरह होना चाहिए, क्योंकि मुझे विश्वास नहीं है कि वे अनुकूलन कर सकते हैं, और वे वास्तव में अनुकूलन के संदर्भ में सोच सकते हैं, क्योंकि वे आम तौर पर व्यावसायिक समस्याओं के संदर्भ में सोच रहे हैं।”

बातचीत स्वाभाविक रूप से डेटा स्टैक के भीतर एआई के एकीकरण पर केंद्रित हो गई। विश्वनाथन ने फोरकाइट्स की संवादात्मक एआई पहल, दूरदर्शिता की शुरुआत की, जो ग्राहकों को वास्तविक समय और ऐतिहासिक आपूर्ति श्रृंखला डेटा दोनों के साथ बातचीत करने की अनुमति देती है। लोकतांत्रिक एआई पहुंच के युग में डेटा गवर्नेंस पर चर्चा करते समय, विश्वनाथन ने जहां सख्त प्रशासन की आवश्यकता है और जहां हमें इसे मुक्त करने की आवश्यकता है, उसके बीच सही संतुलन बनाने के महत्व पर जोर दिया ताकि लोग डेटा से अधिकतम मूल्य निकाल सकें।

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कार्रवाई में वास्तविक समय एआई

इन अवधारणाओं को जीवन में लाने के लिए, जौनित सिंह एजेंटिक एआई अनुप्रयोगों के लिए फायरबोल्ट की क्षमताओं के व्यावहारिक प्रदर्शन का नेतृत्व किया। डेमो में मल्टी-एजेंट सेटअप का उपयोग करते हुए एक वास्तविक समय धोखाधड़ी का पता लगाने वाली प्रणाली का प्रदर्शन किया गया, जिसमें एक निगरानी एजेंट, एक विश्लेषण एजेंट, एक अधिसूचना एजेंट और एक धोखाधड़ी का पता लगाने वाला एजेंट शामिल है।

सिंह ने प्रदर्शित किया कि कैसे फायरबोल्ट मूलभूत डेटा परत के रूप में कार्य करता है, लेनदेन को ग्रहण करता है और तेजी से वेक्टर समानता खोज करता है। सबसे छोटे कंप्यूट इंजन पर 500 मिलियन पंक्तियों के डेटासेट को संसाधित करते समय भी, फायरबोल्ट ने जटिल वेक्टर और पारंपरिक प्रश्नों को मात्र मिलीसेकंड में संभाल लिया। यह अत्यधिक संगामिति और कम विलंबता महत्वपूर्ण हैं। जैसा कि सिंह ने सत्र के दौरान बताया, “क्योंकि जब आपके पास एजेंट होता है, या आप उसके ऊपर कोई बॉट बना रहे होते हैं, तो आप अपने अंतिम उपयोगकर्ताओं को डेटा क्वेरी करने के लिए प्रतिबंधित नहीं कर सकते”।

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उस शाम संदेश स्पष्ट था. असंबद्ध, अकुशल डेटा आर्किटेक्चर को सहन करने का युग समाप्त हो रहा है। विविध विश्लेषणात्मक कार्यभार को स्वायत्त रूप से संभालने में सक्षम एकीकृत प्लेटफार्मों के साथ, आधुनिक इंजीनियरिंग टीमें निरंतर क्वेरी ट्यूनिंग से दूर जा सकती हैं और वास्तव में प्रभावशाली उत्पादों के निर्माण पर अपना ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।