CANLI
xAI, Imagine API’yi 2.0’a Yükseltmeye Hazırlanıyor: Görüntü ve Video Tek…·Microsoft MAI-Cyber-1-Flash’ı Duyurdu·Moonshot AI, Kimi K3 Model Ağırlıklarını ve Teknik Raporunu Açık…
16 Sep 2026 · 00:19 GMT+3
Ai Haber – Türkiyenin Yapay Zeka Haber Portalı
TEKNOLOJI SAYI #2.613 16 Eyl 2026 · Çarşamba

Perplexity CobbleDB: arama depolamada ~5× daha düşük gecikme

Perplexity Engineering, AI-native arama yığınındaki sıcak depolama katmanını CobbleDB ile yeniden yazdığını duyurdu.

AiHaber Editör
Editör
2DK

★ Hızlı Özet

  • Perplexity Engineering, AI-native arama yığınındaki sıcak depolama katmanını CobbleDB ile yeniden yazdığını duyurdu.
  • Neden DynamoDB yetmedi?
  • Ölçülen kazançlar Üretim öncesi/sonrası ölçümlerde median batch-read gecikmesi 31,4 ms'den 5,60 ms'ye düştü (yaklaşık 5×). p90 56,7 → 9,77 m…
  • Çekirdek veritabanı yaklaşık 40.000 satır Rust; düğümler RocksDB kullanıyor.

Perplexity Engineering, AI-native arama yığınındaki sıcak depolama katmanını CobbleDB ile yeniden yazdığını duyurdu. Sistem, hazır sayfa kayıtlarının tekrarlayan toplu okumaları için özel bir anahtar-değer «hot store»; dayanıklı belge durumu için Pillar, toplu güncellemeler için Lorry ile birlikte çalışıyor.

Neden DynamoDB yetmedi?

Önceki mimari hazır sayfa pasajları ve gömmeleri DynamoDB’de tutuyordu. Kullanım başına ücret, parti başına 100–120 anahtar okuma ve sürekli yeniden işleme maliyetleri büyüttü. Yönetilen serviste bölüm yerleşimi, önbellek ve kopya seçimi üzerinde yeterli kontrol yoktu. İşleme hattı doğrudan hot store’a yazdığı için büyük backfill’ler canlı okumalarla çarpışıyordu.

Ölçülen kazançlar

Üretim öncesi/sonrası ölçümlerde median batch-read gecikmesi 31,4 ms’den 5,60 ms’ye düştü (yaklaşık 5×). p90 56,7 → 9,77 ms, p99 123 → 24,2 ms. İç maliyet modeline göre CobbleDB, her taahhüt kademesinde DynamoDB’ye göre en az yüzde 20 daha ucuz görünüyor.

Çekirdek veritabanı yaklaşık 40.000 satır Rust; düğümler RocksDB kullanıyor. Perplexity, yüz binlerce istek/saniye ölçeğinde doğrulama sonrası CobbleDB’yi açık kaynak yapmayı planladığını yazıyor. Geliştirmede dahili coding agent swarm’ından yararlanıldığı belirtiliyor.

Kaynak: Perplexity – CobbleDB: Rebuilding AI Search Storage for Lower Latency and Cost

— Paylaş

Beğendiysen yay.

Yapay Zeka Sohbetlerinde
Sosyal Medyada

Tartışma

Bu habere emoji ile tepki ver

Hizli:

Henüz yorum yok. İlk yorumu siz yapın!

Yapıcı ve saygılı yorumlar bekliyoruz. Topluluk kuralları