লিনাক্স কার্নেলের সিপিইউ শিডিউলার "লেজি প্রিম্পশন" নামে একটি নতুন ধারণা প্রবর্তন করছে, যা শিডিউলিংকে সহজতর করতে এবং সিস্টেমের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে ডিজাইন করা হয়েছে।
অলস প্রিম্পশন বিদ্যমান মোড PREEMPT_NONE এবং PREEMPT_VOLUNTARY কে PREEMPT_LAZY দিয়ে প্রতিস্থাপন করার লক্ষ্য রাখে, একটি নতুন পতাকা, TIF_NEED_RESCHED_LAZY ব্যবহার করে, যা কাজগুলোকে দীর্ঘ সময় ধরে চলতে দেয় যদি না তাৎক্ষণিক প্রিম্পশন প্রয়োজন হয়।
এই পরিবর্তনটি কার্নেলকে ছোট এবং সহজতর করার চেষ্টা করে, আরও পূর্বানুমানযোগ্য ল্যাটেন্সি সহ, যদিও এটি সম্পূর্ণ বাস্তবায়নের আগে ব্যাপক পরীক্ষা এবং সমন্বয় প্রয়োজন।
লিনাক্স সিপিইউ শিডিউলার অলস প্রিপ্রিম্পশন অন্বেষণ করছে কের্নেলকে সহজতর করতে এবং আরও পূর্বানুমানযোগ্য ল্যাটেন্সি অর্জন করতে, যা EEVDF (Earliest Eligible Virtual Deadline First) মডেলের অনুরূপ।
প্রি-এম্পশন, যা সিস্টেমগুলিকে দ্রুত ইভেন্টগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম করে, সামগ্রিক থ্রুপুটকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে এবং লক প্রতিযোগিতা বাড়াতে পারে, বিভিন্ন কাজের জন্য বিভিন্ন প্রি-এম্পশন মোডের মধ্যে একটি ভারসাম্য প্রয়োজন।
প্রাথমিক পরীক্ষায় দেখা গেছে যে অলস প্রিম্পশন বিদ্যমান PREEMPT_VOLUNTARY মোডের তুলনায় সামান্য থ্রুপুট কমিয়ে দেয়, যা কার্নেলে ইভেন্ট অগ্রাধিকার এবং প্রিম্পশন স্তরগুলি পরিচালনার জটিলতাকে তুলে ধরে।
এক্সপ্রেস v5 প্রকাশিত হয়েছে, যা নোড.জেএস ফ্রেমওয়ার্কের জন্য একটি উল্লেখযোগ্য আপডেট চিহ্নিত করে, যা স্থিতিশীলতা, নিরাপত্তা এবং রক্ষণাবেক্ষণ সরলীকরণের উপর গুরুত্ব দেয়।
মূল আপডেটগুলির মধ্যে রয়েছে পুরানো Node.js সংস্করণের জন্য সমর্থন বাদ দেওয়া, উন্নত পথ মেলানো, উন্নত নিরাপত্তা, প্রতিশ্রুতি সমর্থন, এবং বডি পার্সারে পরিবর্তন।
একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ এপিআই-এর জন্য অব্যবহৃত পদ্ধতির স্বাক্ষরগুলি সরানো হয়েছে, এবং যারা v4 থেকে আপগ্রেড করছেন তাদের জন্য একটি বিস্তারিত স্থানান্তর নির্দেশিকা উপলব্ধ।
এক দশক পর এক্সপ্রেস v5 প্রকাশিত হয়েছে, যা প্রধান আপডেট যেমন উন্নত নিরাপত্তা এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস হ্যান্ডলারগুলির জন্য সমর্থন অন্তর্ভুক্ত করে।- প্রকাশটি বিলম্বিত হয়েছিল নিরাপত্তা নিরীক্ষাকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য এবং একটি স্থিতিশীল সংস্করণ নিশ্চিত করার জন্য, যা দলের নির্ভরযোগ্যতার প্রতি প্রতিশ্রুতি প্রতিফলিত করে।- যদিও কিছু ব্যবহারকারী আপগ্রেড করার সময় চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হন, এক্সপ্রেস দল তাদের প্রচেষ্টার জন্য প্রশংসিত হয় এবং ফাস্টিফাই এবং কোয়া-এর মতো অন্যান্য ফ্রেমওয়ার্কের সাথে তুলনা করা হয়।
ম্যাককিন্সির প্রাক্তন অংশীদারদের একটি বেনামী স্মারকলিপি পরামর্শক সংস্থাটির দ্রুত বৃদ্ধি এবং কৌশলগত ফোকাসের অভাবের সমালোচনা করেছে, যা এর সুনাম ঝুঁকির মধ্যে রয়েছে বলে ইঙ্গিত দেয়।
এই স্মারকলিপিটি বৃহত্তর শিল্প উদ্বেগের উপর আলোকপাত করে যে মেজর পরামর্শদাতা প্রতিষ্ঠানগুলি, যেমন ম্যাককিন্সি, খুব বেশি প্রসারিত হয়েছে কিনা।
অন্যান্য জনপ্রিয় ব্যবসায়িক বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে নাইকের বিপণন সাফল্য, বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলির কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কৌশল এবং গ্রাহক সেবায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্রমবর্ধমান ব্যবহার।
আলোচনায় বড় পরামর্শক সংস্থাগুলির সমালোচনা করা হয়েছে যেমন ম্যাককিন্সি, যারা স্বল্পমেয়াদী লাভকে অগ্রাধিকার দেয়, বিষাক্ত কর্মপরিবেশ তৈরি করে এবং সন্দেহজনক নৈতিক অনুশীলনে জড়িত থাকে।
এই সংস্থাগুলির কর্পোরেট সিদ্ধান্ত গ্রহণে উল্লেখযোগ্য প্রভাব সম্পর্কে উদ্বেগ প্রকাশ করা হয়েছে, যা প্রায়শই নির্বাহীদের জন্য দায়বদ্ধতার ঢাল হিসাবে কাজ করে এবং কৌশলগত মূল্যের পরিবর্তে রাজনৈতিক আচ্ছাদন প্রদান করে।
সমালোচনা তাদের বিতর্কিত প্রকল্পগুলিতে জড়িত থাকার ক্ষেত্রেও বিস্তৃত, যেখানে তাদের আকার এবং প্রভাবের কারণে জবাবদিহিতার অভাবের পরামর্শ দেওয়া হয়।
ক্লড ফাইন্যান্সিয়াল ডেটা অ্যানালিস্ট একটি নেক্সট.জেএস অ্যাপ্লিকেশন যা ক্লডের এআই ব্যবহার করে চ্যাটের মাধ্যমে ইন্টারেক্টিভ ফাইন্যান্সিয়াল ডেটা বিশ্লেষণ করে, যেখানে বুদ্ধিমান ডেটা বিশ্লেষণ এবং বহু-ফরম্যাট ফাইল সমর্থন রয়েছে।
অ্যাপটি বিভিন্ন ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন সমর্থন করে, যার মধ্যে রয়েছে লাইন, বার, এরিয়া, স্ট্যাকড এরিয়া এবং পাই চার্ট, এবং সেটআপের জন্য Node.js 18+ এবং একটি Anthropic API কী প্রয়োজন।
এটি একটি প্রযুক্তি স্ট্যাক দিয়ে তৈরি যা ফ্রন্টএন্ডের জন্য Next.js, React, TailwindCSS, এবং Recharts এবং ব্যাকএন্ডের জন্য Next.js API Routes এবং Anthropic SDK নিয়ে গঠিত, যা পরিবেশগত ডেটা এবং সামাজিক মিডিয়া বিশ্লেষণের মতো বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহারিক প্রয়োগ প্রদান করে।
একটি কোম্পানি তাদের বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) ব্যাকএন্ড ক্লড থেকে চ্যাটজিপিটি-তে স্থানান্তরিত করেছে ক্লডের প্রতিক্রিয়ার অপ্রত্যাশিত পরিবর্তনের কারণে, যা ধারাবাহিক এপিআই আউটপুটের গুরুত্বকে তুলে ধরে।
ক্লডের সাথে অ্যাপ্লিকেশন উন্নয়নের চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাবনা নিয়ে আলোচনা হয়, যেখানে কেউ কেউ এর উপর ন্যূনতম স্তর তৈরি করার মূল্য নিয়ে প্রশ্ন তোলেন এবং অন্যরা বিশেষ সুযোগগুলি দেখেন।
আলোচনাটি নির্ভরযোগ্য এপিআই প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তা, ওপেন-সোর্স প্রকল্পগুলির প্রতি আগ্রহ এবং ক্লডে আরও শক্তিশালী মৌলিক বৈশিষ্ট্যের চাহিদার উপর জোর দেয়।