Lưu trữ phi tập trung, phục vụ tươi mới với @rpranav từ @shelbyserves Trong tập này của @TouchGrass_Pod, @24_gutta và tôi đã ngồi lại với Pranav để trò chuyện về - > lưu trữ nóng và lạnh > các trường hợp sử dụng hàng đầu cho lưu trữ phi tập trung > 6 trụ cột giúp shelby hoạt động và nhiều điều khác nữa! 0:44 - Kinh nghiệm của Pranav tại IBW qua các năm 2:14 - Câu chuyện đằng sau Shelby 5:00 - Tại sao năm 2026 là năm của lưu trữ phi tập trung 7:50 - Cảnh quan cạnh tranh 9:54 - 6 trụ cột giúp shelby hoạt động (và Aptos phù hợp ở đâu) 12:11 - Các trường hợp sử dụng hàng đầu cho shelby 15:42 - Sự gia tăng của các thị trường AI mới 16:24 - Ấn Độ có phải là thị trường chính cho shelby không? 17:51 - Tầm nhìn dài hạn của shelby 18:48 - Dữ liệu nóng so với dữ liệu lạnh 20:53 - RFP: lớp bộ nhớ chia sẻ cho tất cả các tác nhân AI 25:08 - Bài học từ facebook → aptos → shelby (lời khuyên nghề nghiệp) 27:16 - Thông điệp số 1 của Pranav gửi đến cộng đồng shelby