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📨 PostgreSQL Hacker 电子邮件讨论精选
🧩 使用 rdtsc 减少 EXPLAIN ANALYZE 的计时开销？
此讨论专注于通过使用 RDTSC 指令进行高性能时间测量来减少 EXPLAIN ANALYZE 中的计时开销。Lukas Fittl 提交了第 12 版补丁系列，引入 TSC （时间戳计数器）支持作为替代计时机制。主要变化包括实现 CPUIDResult 结构体以便更清晰地处理 CPUID 指令，添加 TSC 频率校准功能，为 Windows EXEC_BACKEND支持将频率数据传递给子进程，以及通过每 100 次迭代测量频率并采用更严格的稳定性要求来改善校准精度。John Naylor 就代码可读性和寄存器处理方法提供了反馈。该补丁还包括对 pg_test_timing 的更新以显示 TSC 频率，并添加了适当的初始化检查。关键技术改进专注于跨平台兼容性和更精确的频率测量，以在查询分析中实现更好的计时精度。
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🧩 消除 xl_heap_visible 以减少 WAL（并最终在访问时设置 VM）
Melanie Plageman已经推送了她的v42补丁集中的前两个补丁，该补丁集旨在消除xl_heap_visible以减少WAL开销。其余10个补丁附上，与之前版本相比没有变化。v42中的关键更新包括移除了用于空页面清理的单独log_newpage_buffer()函数，log_heap_prune_and_freeze()现在独立处理没有有效LSN的页面。此外，heap_page_is_all_visible()断言已被稳定化，以便将来与GlobalVisState一起使用，通过更新GlobalVisState函数来避免在这种特定情况下更新边界。该补丁集代表了优化WAL生成并最终实现按访问设置可见性映射的持续工作。
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🗞️ 行业新闻
🧩 Amazon 宣布向 OpenAI 投资 500 亿美元，展示 Trainium 芯片
Trainium 芯片在 AI 行业获得了显著关注，赢得了包括 Anthropic、OpenAI 和 Apple 在内的主要公司的青睐。实验室参观展示了 Amazon 定制 AI 训练芯片背后的复杂基础设施，这些芯片旨在与 Nvidia 在 AI 硬件市场的主导地位竞争。这笔投资代表了迄今为止最大的企业 AI 合作伙伴关系之一，并将 Amazon Web Services 定位为为 AI 模型训练和推理工作负载提供专用硬件的主要参与者。
🧩 Microsoft 在 Windows 应用程序中减少 Copilot AI 集成
Microsoft 宣布计划减少其 Copilot AI 助手在各种 Windows 应用程序中的集成，以回应用户对 AI 功能过载的担忧。该公司特别从几个核心 Windows 应用程序中移除 Copilot 入口点，包括 Photos、Widgets、Notepad 和其他被认为 AI 集成过度或不必要的应用程序。这种回退代表了 Microsoft AI 战略的重大转变，承认用户发现广泛的 Copilot 集成是侵扰性的而非有帮助的。此举表明 Microsoft 正在采取更谨慎的 AI 功能部署方法，专注于质量和用户体验而不是无处不在的存在。这个决定是在用户反馈表明广泛的 AI 集成正在创造杂乱的用户体验并可能阻碍而非增强生产力之后做出的。
🧩 Blue Origin 推出 Project Sunrise 用于基于太空的数据中心
Jeff Bezos 的太空公司 Blue Origin 公布了"Project Sunrise"，这是一个雄心勃勃的计划，旨在使用超过 50000 颗卫星的星座建立太空数据中心。该项目旨在直接在轨道上执行高能耗计算操作，代表着向太空数据中心市场的重大扩张。这一倡议将 Blue Origin 定位为轨道计算基础设施新兴领域的竞争者，可能提供诸如减少全球通信延迟和获得无限太阳能等优势。这个庞大的卫星星座将在太空中创建一个分布式计算网络，能够处理密集的计算任务，而不受地面电力、冷却和物理空间限制的约束。Project Sunrise 代表了太空技术和云计算的融合，可能会彻底改变全球数据处理和存储的方法。
🌐 社交媒体动态
🧩 我喜欢早晨数字独立的气息
这条消息旨在推广摆脱传统供应商锁定的数字独立性。CYBERTEC 提供企业级 PostgreSQL 解决方案，声称企业可以在不牺牲安全性的情况下获得自由。该公司邀请潜在客户联系他们以获取 PostgreSQL 合规服务。
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🧩 人工智能编码工具在编写代码方面越来越出色
人工智能编码工具在编写代码方面越来越出色，但数据工作不仅仅是代码生成。Genie Code 致力于解决编码后的数据运维阶段，通过构建管道和模型，然后通过持续监控来保持其性能。该平台能够处理故障分类和异常调查，并与数据团队所依赖的上下文环境配合工作。这使得团队能够减少用于应对问题的时间，并将更多时间用于推进工作进展。