Přejít k navigační liště

Zdroják » Seriály » PHP v cloudu

Články PHP

Slovo cloud dnes slyšíme téměř na každém kroku. V tomto seriálu se budeme cloudu věnovat trochu specifičtěji, a to konkrétně možnostem běhu PHP aplikací na technologii Microsoft Azure. Dnes se pojďme v rámci úvodního dílu podívat na to, kdy vůbec dává smysl hostovat aplikace v cloudu a jaké jsou možné scénáře a s tím spojené výhody.

Články PHP

Posledně jsme si v úvodním dílu seriálu představili konkrétní situace, kdy je vhodné hostovat aplikace v cloudu a jaké nám to přináší výhody. Dnešní díl bude již více praktický, budeme se totiž věnovat nasazení vlastní PHP aplikace do prostředí Microsoft Azure.

Články Databáze, PHP

V předchozích třech dílech seriálu se ukázalo, že tak velké téma není úplně jednoduché obsáhnout na tak relativně malém prostoru. Trochu neplánovaně proto přidávám další článek, který volně navazuje na seriál PHP v cloudu. Věnovat se budeme především práci s databázemi v cloudu a jaké jsou možnosti.

Frugal computing: architektura pro dobu dražší infrastruktury

Vývojáři se naučili zrychlovat dotazy, přidávat cache, škálovat služby a hlídat účet za cloud. Frugal computing začíná o jednu otázku dřív: musí se výpočet, přesun dat, volání modelu nebo uložení vůbec stát? Rostoucí spotřeba datových center a nové evropské reportování ho posouvají do návrhu architektury, dřív než do závěrečné poznámky o udržitelnosti v prezentaci.

Odysseus: PewDiePie vydal open-source AI workspace, který běží na vašem vlastním hardwaru

AI
Komentáře: 0
Felix Kjellberg, youtuber se 110 miliony odběratelů, strávil rok učením se programovat a fine-tuningem vlastních AI modelů. Výsledkem je Odysseus – bezplatný, open-source workspace pro práci s umělou inteligencí, který neposílá žádná data do cloudu. Projekt má týden, přes 61 000 hvězdiček na GitHubu a znovu otevírá otázku, komu vlastně patří váš digitální kontext.

Když Git už nestačí: jak izolovat databázový stav pro pokusy AI agentů

Gitová větev vývojářům oddělí kód, ale databáze často zůstává společná. U AI agentů je to slabé místo: rychle spouštějí migrace, mění data a zkoušejí víc cest najednou. Databázová větev jim dá vlastní pracovní prostor, jenže tím práce nekončí. Ještě je potřeba řešit citlivá data, oprávnění, životnost větve i zbytek stavu aplikace.