রিয়েল-টাইম ডেটা আয়ত্ত করা: নির্ভরযোগ্য ডেটা প্ল্যাটফর্ম তৈরির জন্য রাহুল চতুর্বেদীর কৌশলগুলি

প্রযুক্তি শিল্পগুলিকে বিকশিত হতে বাধ্য করতে নিরলস। বিগ ডেটা, মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংক্রান্ত, রিয়েল-টাইম ডেটার বিপুল পরিমাণে প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণ সমস্ত কোম্পানির জন্য একটি সমালোচনামূলক প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা হয়ে উঠেছে। যাইহোক, এই ধরনের স্কেল পরিচালনা করতে সক্ষম নির্ভরযোগ্য ডেটা প্ল্যাটফর্ম তৈরি এবং বজায় রাখা কঠিন চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে। এখন আগের চেয়ে অনেক বেশি, সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারদের অবশ্যই সৃজনশীল চিন্তাবিদ এবং উদ্ভাবক হতে হবে।

রাহুল চতুর্বেদী , Uber Technologies Inc.-এর একজন স্টাফ সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার, এই চ্যালেঞ্জগুলির জন্য প্রয়োজনীয় সমস্যা সমাধানের একটি চমৎকার উদাহরণ। ডেটা অবকাঠামোতে তার উদ্ভাবনী পন্থা আজ প্রযুক্তি শিল্পে প্রতিটি ভবিষ্যত-অগ্রগতির মান পূরণ করছে।

সফ্টওয়্যার প্রকৌশলে প্রায় দুই দশকের অভিজ্ঞতার সাথে, চতুর্বেদী নিজেকে বড় ডেটা, স্ট্রিমিং প্রযুক্তি এবং ক্লাউড অবকাঠামোতে একটি কর্তৃপক্ষ হিসাবে প্রতিষ্ঠিত করেছেন। তার দক্ষতা, শিল্পের জায়ান্টদের ভূমিকার মাধ্যমে সম্মানিত এবং আইআইটি খড়গপুর এবং ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ে তার একাডেমিক কৃতিত্বের দ্বারা উত্সাহিত, আধুনিক প্রযুক্তি সংস্থাগুলির মুখোমুখি কিছু জটিল ডেটা চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় সহায়ক হয়েছে৷

Uber-এ, চতুর্বেদী বিশ্বের অন্যতম বৃহত্তম কাফকা স্থাপনাকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে অগ্রগণ্য, এমন একটি সিস্টেম যা প্রতিদিন ট্রিলিয়ন বার্তা এবং পেটাবাইট ডেটা প্রক্রিয়া করে। তার কাজ রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিংয়ের তাত্ক্ষণিক প্রয়োজনগুলিকে সম্বোধন করে এবং শক্তিশালী AI ইকোসিস্টেমগুলির জন্য ভিত্তি তৈরি করে যা ক্লাউড পরিবেশে দক্ষতার সাথে স্কেল করতে পারে।

দ্য স্কেল অফ দ্য চ্যালেঞ্জ: উবারের ডেটা ইকোসিস্টেম

রাহুল চতুর্বেদীর অবদানের তাৎপর্যকে সত্যিকার অর্থে উপলব্ধি করতে, একজনকে প্রথমে উবারের ডেটা ইকোসিস্টেমের নিছক স্কেল বুঝতে হবে। বিশ্বের নেতৃস্থানীয় পরিবহন প্ল্যাটফর্মগুলির মধ্যে একটি হিসাবে, Uber-এর ক্রিয়াকলাপগুলি একটি জ্যোতির্বিজ্ঞানের পরিমাণে ডেটা তৈরি করে: প্রতিদিন ট্রিলিয়ন বার্তা, পেটাবাইট তথ্যের পরিমাণ যা অবশ্যই প্রক্রিয়াজাত করা, বিশ্লেষণ করা এবং বাস্তব সময়ে কাজ করা উচিত।

এই ডেটা প্রবাহ বিভিন্ন উত্স থেকে আসে: রাইডের অনুরোধ, ড্রাইভারের অবস্থান, ট্র্যাফিকের অবস্থা, অর্থপ্রদানের লেনদেন এবং Uber-এর গ্লোবাল নেটওয়ার্ক অফ পরিষেবা থেকে অগণিত অন্যান্য ডেটা পয়েন্ট। প্রতিটি ডেটা স্ট্রীম কোম্পানির ক্রিয়াকলাপের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, এমন সিস্টেমে ফিড করে যা গতিশীল মূল্য নির্ধারণ অ্যালগরিদম থেকে রুট অপ্টিমাইজেশান এবং জালিয়াতি সনাক্তকরণ পর্যন্ত সবকিছুকে শক্তি দেয়৷

Uber-এর ডেটা ল্যান্ডস্কেপের জটিলতা আরও অনেকগুলি কারণের দ্বারা জটিল হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে রিয়েল-টাইম প্রসেসিং প্রয়োজনীয়তা, ডেটার বৈশ্বিক বন্টন, কর্মক্ষমতা বা নির্ভরযোগ্যতার সাথে আপস না করে বিরামহীন মাপযোগ্যতা এবং খরচ দক্ষতা। চতুর্বেদীর চ্যালেঞ্জ ছিল এই ব্যবস্থা বজায় রাখা এবং গুরুত্বপূর্ণ ক্লাউড মাইগ্রেশনের জন্য প্রস্তুত করার সময় এর কার্যকারিতা বাড়ানো। বিতরণ করা সিস্টেম এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের দীর্ঘস্থায়ী সমস্যাগুলির জন্য এটির জন্য উদ্ভাবনী পদ্ধতির প্রয়োজন - সমাধানগুলি যা একটি অভূতপূর্ব স্কেলে কাজ করতে হবে।

সমাধানে উদ্ভাবন: কাফকা অপ্টিমাইজেশন কৌশল

উবারে রাহুল চতুর্বেদীর বেশিরভাগ কাজ কাফকাকে অপ্টিমাইজ করার জন্য তার উদ্ভাবনী পদ্ধতির দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল, একটি বিতরণ করা স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্ম যা উবারের রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেসিং অবকাঠামোর মেরুদণ্ড গঠন করে। চতুর্বেদীর সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য অবদানগুলির মধ্যে একটি হল একই হোস্টে অন্যান্য প্রযুক্তির সাথে কাফকাকে সহ-অবস্থান করার প্রচেষ্টায় নেতৃত্ব দেওয়া। প্রযুক্তির সমালোচনামূলক প্রকৃতির কারণে, উবারে আগে কখনও এই পদক্ষেপের চেষ্টা করা হয়নি। খরচ অপ্টিমাইজ করার সময় উবারের ক্লাউড মাইগ্রেশন সক্ষম করার জন্য এই কৌশলটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ছিল।

কো-অবস্থান নতুন চ্যালেঞ্জের সূচনা করেছে, বিশেষ করে "কোলাহলপূর্ণ প্রতিবেশী" সমস্যা, যেখানে একটি পরিষেবা একই হোস্টে অন্যদের কর্মক্ষমতাকে প্রভাবিত করতে পারে। অন্যান্য চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে সম্পদের সীমাবদ্ধতা এবং কার্নেল সংস্করণ চ্যালেঞ্জ অন্তর্ভুক্ত ছিল, তবে চতুর্বেদী এই সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য বিভিন্ন দলের সাথে কাজ করেছিলেন।

এই অপ্টিমাইজেশন প্রচেষ্টার ফলাফল উল্লেখযোগ্য ছিল. তারা কেবল একটি মসৃণ ক্লাউড মাইগ্রেশনের পথ তৈরি করেনি, তবে তারা সিস্টেমের দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতার ক্ষেত্রেও যথেষ্ট উন্নতি করেছে। শুধুমাত্র সহ-অবস্থান কৌশল অবকাঠামোগত খরচে উবারকে বার্ষিক মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার বাঁচাতে অনুমান করা হয়।

ভবিষ্যত-ফরওয়ার্ড ফলাফল: শক্তিশালী এআই ইকোসিস্টেম তৈরি করা

উবারে রাহুল চতুর্বেদীর কাজ কাফকাকে অপ্টিমাইজ করা এবং ক্লাউড মাইগ্রেশন পরিচালনার বাইরেও বিস্তৃত। উবারের বিস্তৃত AI এবং মেশিন লার্নিং উদ্যোগকে সমর্থন করে এমন একটি শক্তিশালী ইকোসিস্টেম তৈরিতে তার প্রচেষ্টা সহায়ক হয়েছে। অপ্টিমাইজ করা কাফকা অবকাঠামো AI মডেলগুলিতে প্রশিক্ষণ এবং লাইভ ডেটা খাওয়ানোর জন্য প্রয়োজনীয় বিশাল ডেটা স্ট্রীমগুলি গ্রহণ এবং বিতরণের অনুমতি দেয় এবং এটি বিভিন্ন এমএল মডেল এবং প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াগুলির বিভিন্ন এবং প্রায়শই অপ্রত্যাশিত ডেটা ভলিউমের প্রয়োজনীয়তাগুলি পরিচালনা করতে পারে।

কাফকা ছাড়াও, চতুর্বেদীর কাজ উবারের ডেটা পরিকাঠামোতে রেডিসকে একীভূত করা জড়িত। এটি এমএল/এআই দলগুলিকে ঘন ঘন অ্যাক্সেস করা ডেটা বা প্রাক-প্রক্রিয়াজাত বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাশে করার অনুমতি দেয়, প্রশিক্ষণ এবং অনুমান করার সময় এআই মডেলগুলির দক্ষতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে। কাফকার পাশাপাশি রেডিসকে কৌশলগতভাবে ব্যবহার করে, চতুর্বেদীর দল এমন একটি সিস্টেম তৈরি করেছে যা রিয়েল-টাইম AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রয়োজনীয় গুরুত্বপূর্ণ ডেটাতে অতি-নিম্ন বিলম্বিত অ্যাক্সেস প্রদান করে।

একটি দক্ষভাবে সহ-অবস্থিত কাফকা পরিকাঠামোর সাথে Redis-এর মসৃণ সংমিশ্রণ হল ভবিষ্যৎ-কেন্দ্রিক উদ্ভাবনের একটি ধরনের যা ইঞ্জিনিয়ারদের আকাঙ্খা করা উচিত। চতুর্বেদীর কাজ Uber-এর AI ক্ষমতার ভবিষ্যৎ অগ্রগতির ভিত্তি তৈরি করে, ধন্যবাদ একটি ডেটা প্ল্যাটফর্ম যা নতুন এআই প্রযুক্তি এবং পদ্ধতিগুলিকে আবির্ভূত হওয়ার সাথে সাথে অন্তর্ভুক্ত করার নমনীয়তার সাথে ডিজাইন করা হয়েছে।

কাফকা, রেডিস এবং সামগ্রিক ডেটা পরিকাঠামোতে কাজ করার মাধ্যমে Uber-এর বিশাল আকারে AI এবং ML বিকাশ করতে পারে এমন একটি ইকোসিস্টেম তৈরিতে চতুর্বেদী একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করেছেন।

শিল্পের প্রভাব: ভবিষ্যতের প্রকৌশল

রাহুল চতুর্বেদীর অবদান উবারের ডেটা পরিকাঠামো কোম্পানি এবং বৃহত্তর প্রযুক্তি শিল্পের জন্য সুদূরপ্রসারী প্রভাব ফেলেছে। অন্যান্য প্রযুক্তির সাথে কাফকার সহ-অবস্থানটি অবকাঠামোগত খরচে বার্ষিক মিলিয়ন মিলিয়ন ডলার বাঁচাতে পারে বলে ধারণা করা হচ্ছে। সমালোচনামূলক কাফকা ক্লাস্টারে লেটেন্সি হ্রাস সামগ্রিক সিস্টেমের প্রতিক্রিয়াশীলতাকে উন্নত করেছে, সরাসরি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে প্রভাবিত করে। অপ্টিমাইজ করা অবকাঠামো এখন Uber-এর বিশাল দৈনিক ডেটা ভলিউম - ট্রিলিয়ন মেসেজ - আরও দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে পারে।

এর তাৎপর্য চতুর্বেদীর কাজ অলক্ষিত হয়েছে না. তিনি Uber Technologies Inc.-এ 2023 সালে তিনটি লোভনীয় "সার্চ স্টোরেজ ডেটা (SSD) ইমপ্যাক্ট অ্যাওয়ার্ডস" পেয়েছেন, এবং তার উদ্ভাবনী পদ্ধতি প্রযুক্তি সম্প্রদায়ের মনোযোগ আকর্ষণ করেছে, তাকে বিগ ডেটা এবং অবকাঠামোতে একজন চিন্তাশীল নেতা হিসেবে অবস্থান করেছে।

উবারে রাহুল চতুর্বেদীর কাজ আধুনিক প্রযুক্তি কোম্পানিগুলিতে উদ্ভাবনী ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং যে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে তার একটি চমৎকার উদাহরণ। নির্ভরযোগ্য, পরিমাপযোগ্য এবং দক্ষ ডেটা প্ল্যাটফর্ম তৈরির জন্য তার কৌশলগুলি তাৎক্ষণিক চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করেছে এবং উবারকে বিগ ডেটা এবং এআই প্রযুক্তির অগ্রভাগে স্থান দিয়েছে। উচ্চাভিলাষী স্টার্টআপ এবং ছোট ব্যবসার দ্বারা উবারের মতো বিশাল স্কেল বা ছোট স্কেলে পরিচালিত হোক না কেন এই জাতীয় সমাধানগুলি ভবিষ্যতের দশকগুলিতে নতুন প্রযুক্তি এবং নতুন কৌশলগুলিকে অনুপ্রাণিত করবে৷