Die besten 데이터 스트리밍-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 데이터 스트리밍-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

데이터 스트리밍

  • Eine Python-Bibliothek, die sichere Echtzeit-Kommunikation mit VAgent AI-Agenten über WebSocket und REST-APIs ermöglicht.
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    Was ist vagent_comm?
    vagent_comm ist ein API-Client-Framework, das den Nachrichtenaustausch zwischen Python-Anwendungen und VAgent AI-Agenten vereinfacht. Es unterstützt sichere Token-Authentifizierung, automatische JSON-Formatierung und dualen Transport via WebSocket und HTTP REST. Entwickler können Sitzungen erstellen, Text- oder Datenpayloads senden, Streaming-Antworten verarbeiten und bei Fehlern Wiederholungen verwalten. Die asynchrone Schnittstelle und die integrierte Sitzungsverwaltung ermöglichen eine nahtlose Integration in Chatbots, virtuelle Assistenten und automatisierte Workflows.
  • SPEAR steuert und skaliert KI-Inferenzpipelines an der Edge, verwaltet Streaming-Daten, Modellentwicklung und Echtzeit-Analysen.
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    Was ist SPEAR?
    SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) ist so konzipiert, dass es den gesamten Lebenszyklus der KI-Inferenz an der Edge verwaltet. Entwickler können Streaming-Pipelines definieren, die Sensor-, Video- oder Protokolldaten über Konnektoren zu Kafka, MQTT oder HTTP-Quellen aufnehmen. SPEAR deployt dynamisch containerisierte Modelle auf Worker-Knoten, balanciert die Lasten in Clustern aus und sorgt für niedrige Latenzzeiten. Es enthält integrierte Versionierung, Gesundheitsprüfungen und Telemetrie, die Metriken an Prometheus und Grafana ausgeben. Nutzer können benutzerdefinierte Transformationen oder Alerts über eine modulare Plugin-Architektur anwenden. Mit automatischem Skalieren und Fehlerbehebung liefert SPEAR zuverlässige Echtzeit-Analysen für IoT, industrielle Automatisierung, Smart Cities und autonome Systeme in heterogenen Umgebungen.
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