conceptuellement, avec la première technologie,
qui abstraite la distribution des développeurs,
parce que ce processus n'est pas lié à une machine spécifique,
donc nous avons fait une migration de l'application similaire.
Vous pouvez penser à ce qu'on a fait pour le système d'application.
Bonjour, bienvenue à WebTools FM,
c'est un podcast sur les tools de développeur,
et les gens qui font ça, je suis Andrew,
et je suis Justin, ma co-host.
Bonjour tout le monde,
nous sommes vraiment excitées à avoir Maxime Patif avec nous.
Max, vous êtes le co-founder et le co-founder de Temporal.
Et longtemps plus tard, nous avons eu Sean Wang
sur Swix, qui était à Temporal à l'époque,
donc c'est vraiment incroyable de suivre votre développement
sur ce genre de...
...qu'est-ce qui est vraiment important,
et qui est une producte de plus grande importance,
donc nous sommes vraiment excitées à vous avoir parlé de ça.
Mais avant de nous parler de Temporal,
vous voulez dire à notre audience un peu plus sur vous-même ?
Oui, merci beaucoup pour ce que vous avez fait.
Juste un très petit background.
En ma vie, j'ai travaillé pour des entreprises de la Lodge,
et j'ai spent huit et demi ans sur Amazon,
un couple de ans sur Microsoft,
4 ans sur Google,
et puis mon dernier travail avant Temporal était à Uber.
Donc j'ai été un grand company.
J'étais ingénieur, je n'ai jamais eu un seul rapport
avant que j'ai commencé la company,
et pendant les premières 4 ans et demi,
j'étais un CEO,
et maintenant j'ai switché de retour à la Lodge.
Je n'ai pas eu de rapport,
donc je suis un de ces Lodge qui fait que la technologie
est plus comme un architecte pour la company.
Donc c'est mon background.
Juste pour vous donner une idée de ce que j'ai travaillé avant,
à Amazon, j'ai été le lead de la plateforme de messaging.
C'est un procédé d'architecture,
qui s'est installé sur Amazon,
pendant un temps.
Et c'était il y a longtemps que Kafka a été conçu.
Et puis après, ce projet était utilisé
comme un background pour un service simple Q,
et puis après, j'ai été le lead de Amazon
pour un service simple workflow.
Et le service simple workflow
était une idée originale.
Nous avons ensuite réimplimé ce projet
en source open source à Uber.
Et le projet était appelé Cadence.
Et après, nous avons commencé la compagnie
et fournissons le projet en port.
Alors, Temporal est un projet de license open source.
Et l'entreprise qui minimise ça,
aussi.
Quels sont les problèmes que vous avez
en train de faire?
Ou que ces compagnies vous en ont en train?
Des sortes traditionnels,
des tasks de background, des Qs,
des choses que vous avez besoin
ou un enjeu de workflow,
qu'est-ce que l'intérêt original?
L'intérêt original est que
chaque application,
chaque développeur de l'application
se distribue dans les jours,
en partie,
et nous donnons
des abstractures de la même manière
et nous nous donnons aussi
des patterns pour assembler ces abstractures
pour quelque chose d'utilisable.
Le problème est que
comme les patterns,
vous devez réassembler la chose
chaque fois que vous vous en faites
et que vous le faites différemment.
Il n'y a pas de
manière à faire ça.
Il n'y a pas d'électronique
qui va en faire partie
de la complexité.
Et l'autre part,
si vous pensez à votre logiciel de business,
votre logiciel de business peut être très
straightforward.
On peut en parler de 15 APIs,
peut-être en bas de la logique
de condition, peut-être dynamiquement.
Et si vous regardez ça
et vous dites, ok,
mais comment transformer
l'application résiliente
et votre logiciel est spread
sur plusieurs pièces,
beaucoup de callbacks,
beaucoup de services,
et puis, la plupart de votre code
n'a pas de business logiciel.
Donc, les 10, 15, 20 lines de ces API
peuvent être transformées
en 2000 et 2000 lines de logiciel
qui n'a pas de business logiciel.
Et c'est ce que nous avons essayé
de faire.
On peut en retourner
et en abstructer la complexité
des développeurs et les développeurs
pour qu'ils puissent
faire des applications
qui peuvent être scale et résilient.
Quand je l'ai lu
dans votre blog, je vois
que vous avez parlé
de la première principles,
l'engin de la workers
quand il s'agit de ces
choses de long-lived works,
les choses de workflow,
que sont-ils?
Je pense que,
avant de retourner,
vous vous appelez au workflow.
Je pense que ce n'est pas
un bon moyen
d'y positionner,
parce que,
le termo de workflow
donne un bon sens pour les développeurs.
Les développeurs du moment,
ils ne veulent pas s'en parler.
J'ai fait ce que je voulais faire
pour que le concept
soit en fonction de la conférence
et que personne ne s'en arrive.
Tout le monde
s'en parle.
La solution
qui est proposée
par la nouvelle abstruction,
c'est la construction durable.
Et quelle est la construction durable?
Parfois,
si vous êtes un développeur,
votre code peut râler.
Donc, en fait, la complexité de la complexité
de l'entraînement,
votre programme peut juste se déterrir
sans aucun notice.
C'est pourquoi vous devez toujours
faire les pièces,
vous devez faire le state de la fois,
donc, vous utilisez le database ou la queue,
et vous devez recharger le state
pour ne pas vous en parler.
Et ce que la construction durable
fait, c'est que vous pouvez préserver
le state de votre code de construction
tout le temps,
durably.
Donc,
dans la formule primaire,
imaginez que,
en ce moment,
nous sommes en train de faire des
works de l'AI,
vous appelez le liste de tools,
vous appelez le tool,
et puis votre processus se crache.
Et à ce moment,
pratiquement,
vous avez perdu tout,
vous devez reposer et vous le rappeler.
Imaginez que c'était long-grain,
on a des choses longues,
on a des researchs,
donc, imaginez que
vous appelez quelque chose,
et vous vous appelez en milieu,
c'est une operation longue,
ce n'est pas bon.
Et si c'est temporaire,
ce qui va arriver, c'est que
si vous appelez le tool,
et le processus se crache,
le tool de réplique,
et il peut venir, comme 3 jours plus tard,
vous devez réclamer le state
de la fonction, si c'est stillé,
c'est bloqué sur le tue-call,
il y a tous les variables, tout le environnement
présent, et puis
vous vous appelez le résultat,
et vous appelez le prochain.
Donc, à l'application de la production de la production de la production,
vous appelez la production de la production de la production,
parce que vous ne pouvez pas le cracher,
et c'est toujours résistant.
Et il y a beaucoup d'applications pour ça,
parce que l'important est que
votre code peut se rassembler comme nécessaire,
parce que ça ne peut pas cracher.
Vous avez besoin d'un database,
parce que vous pouvez juste
poursuivre quelque chose dans le variable local,
et ça garantit d'être résistant et durable,
comme vous avez besoin. Et puis, comme vous avez dit,
un API code peut prendre un certain nombre de temps,
donc vous pouvez faire un RPC qui t'en fait 5 jours.
Imaginez comment simple votre système est,
si vous ne vous en avez besoin de penser,
tous ces trucs, les événements qui se passent,
vous vous appelez un API,
3 jours plus tard, les rétournes,
à votre point de vue, il n'y a pas de différence
si ça a pris 50 ms de temps pour 3 jours.
Et
les plus basiques choses peuvent être
de l'esprit. Imaginez que vous pouvez,
dans votre code, si vous voulez
imprimer quelque chose d'une subscription,
une subscription de customer, vous pouvez faire
quelque chose comme 4 loops, 0 à 12,
30 jours de sleep,
charge send e-mail. Obviens,
30 jours devraient être récalculés
en bas sur le Canada, mais en concept,
vous avez l'idée. Et vous pouvez
en fait, en fait, vous pouvez garder un code
bloqué de sleep 30 jours dans votre code,
et ça fait le sens dans le code de production,
parce que le processus ne peut pas se couvrir.
Et ça, je pense, c'est un programme
de modèle. Et puis, comme vous avez dit,
la présentation doit être de la baie,
et comment vous créez le code de base,
et qui supporte ce modèle. Et on peut
évidemment parler de ça, mais c'est
une condensation différente.
– Oui, donc, nous aidez à
faire la fin de la histoire ici.
Temporal est un enjeu d'exécution durable.
Et vous avez
ces SDKs dans les langues différentes
où les gens sont implémentés leur logique.
Donc, ils ont un type script
SDK ou un Python SDK
qui, comme vous l'avez dit,
fait un call AI
ou quelque chose. Et dans ce
runtime, dans ce usage SDK,
ils ont un local state
qui fait
des calls à d'autres systèmes,
comme OpenAI, ou quelque chose.
On dirait OpenAI,
comment est Temporal
qui aide à ce point, ou comment
un user doit prendre
l'adaptation de Temporal pour faire sure que
ce fêlure ne crasse leur whole workflow.
– Donc,
si vous faites tout ce logic et tout
ce logic d'exécution,
vous vous rendez à l'intérieur de
ce qu'on appelle la function de workflow,
qui est une execution durable,
donc, la main requiere de ce modèle
qui est implémentée par Temporal
est que la function de l'exécution de workflow
ne peut pas être direct à l'O.
Il doit être déterminé.
– Donc, ça veut dire que tous les calls
et tous les calls sont faits dans les activités.
Nous recrions les résultats
et nous utilisons
l'assurance pour récourir le state.
Et ça veut dire
que, par exemple, si vous
faites quelque chose comme OpenAI
d'agence, et vous pouvez intercepter
tous les calls à
l'LLM et tous les calls
aux tools, vous pouvez régler
ce framework directement dans le code workflow.
Et ça veut dire que tout le processus
ne va pas être affecté par le state de workflow.
Et les activités sont rétractées
d'authentique, basé sur les
retraités spécifiques.
Si lLM ne faise,
encore, ça peut être faible,
et si c'est un retraitable,
on peut juste le retraiter d'authentique.
On peut le timer et le retraiter.
Ou il peut être un error non récoverable,
donc, on le retournera au framework,
au workflow et on le retrait
par ce que l'on appelle le business logic.
Vous avez le contrôle de tout ça.
Mais les choses comme les retraités d'authentique,
et le Tupola ne fait pas de durations
de retraités. Si vous avez un cas de use
quand vous voulez retraiter pour un mois,
vous pouvez retraiter pour un mois, il n'y a pas de limites.
L'activité peut se tourner
et il y a combien de temps que vous pouvez retraiter.
C'est tout le boulot dans le système.
Si vous êtes construit en devTools,
vous allez avoir de la soutenir
à l'Inegrise.
Si vous êtes construit en devTools,
vous allez avoir de la soutenir
à l'entreprise de l'entreprise.
Vous avez de la soutenir à l'entreprise
de l'entreprise de l'entreprise de l'entreprise
de l'entreprise de l'entreprise de l'entreprise
de l'entreprise de l'entreprise de l'entreprise
de l'entreprise de l'entreprise de l'entreprise







de l'entreprise de l'entreprise de l'entreprise
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c'est le meilleur programme













c'est le meilleur programme
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
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c'est un modèle
c'est un modèle
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c'est un modèle













c'est un modèle
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c'est un modèle
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c'est un modèle

c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle
c'est un modèle


C'est un modèle
c'est un modèle
.
..
Et nous avons pu transporter le marché tout le temps.
Il y a beaucoup de gens qui viennent de l'Amazon Marketplace.
La deuxième chose est que la façon dont nous différenons notre cloud,
d'ailleurs, nous avons construit notre résistance.
Temporal est une classe de données sur le database,
l'open source de PostMaisical, Postgres, Cassandra.
Nous avons construit un database internal, c'est la CDS, la date de la cloud.
Et ce database est écrit pour un single API call.
Vous pouvez penser que ce database est écrit pour résolver un cas de utilisation.
C'est pourquoi nous pouvons faire des optimisations,
qui ne sont pas pratiquement possibles si vous utilisez un database de genere de cause.
Même le meilleur dans le monde.
Les gens disent que pourquoi ne nous utilisons pas, vous pouvez.
Mais nous serons maintenant en mesure de la performance de la solution Taylor.
Et c'est pourquoi notre cloud service,
si vous comparez pratiquement la coste de la source d'open source,
même pas les gens qui comptent,
juste contre les charges,
surtout sur la scale,
vous vous en faites en situation que ce n'est pas plus expensif
et très souvent plus cher.
Et puis vous vous en faites pour les gens de la construction.
C'est plus cher de la cloud que de la self hosting.
Donc si Amazon fait ça,
si les investissements ont eu l'âme d'avoir le temps de construire leur propre solution,
qui est Taylor pour cela,
ce serait très difficile pour eux de faire la performance.
Et aussi, si Amazon fait ça,
je pense que ce sera le meilleur qui nous arrive,
parce que le PIB va se faire plus grand,
parce que le poursuit d'exécution et du port n'est pas encore la technologie du liquid.
Si Amazon fait ça,
je peux garantir que ce sera un liquid très très rapide.
Et je pense que nous allons trouver des manières pour différencier.
Je n'ai pas d'expert,
mais j'ai l'impression que beaucoup de compagnies qui ont souffert de cela,
n'avaient pas de plus de cloud offerts à Amazon
quand Amazon a commencé à offerter cela.
Nous avons l'air.
Si Amazon commence à hoster une source de cloud,
ils ne seraient pas capables de nous confier sur tout,
mais on va donner ça aux gens qui ont des marquets,
comme les gens qui font la scale et ne sont pas d'entreprises comme les workloads.
Je ne l'ai pas oublié,
mais le TPOL a un service simple de workflow.
Je l'ai toujours fait pour cela,
et c'est pratiquement la même base d'idée,
juste un peu plus d'outreprise.
Je pense que Amazon a pratiquement déplicé le logiciel,
qu'ils ne le promouvent pas.
Ok, il y a des kinésies et des clusters de Kafka,
donc ils peuvent toujours le faire.
Oui, ça fait du sens.
C'est une question que nous aimons poser à beaucoup de gens
qui créent des entreprises de la source de cloud.
En rafraissant, nous aimons toujours poser des questions de la future.
Vous avez sorti de coin de ce terme,
une execution durable,
ou vous avez été évoluée en développant le space.
Comment vous le voyez en devolvant les next 5 à 10 ans?
Quels sont les grandes opportunités que vous avez évolu?
Il y a beaucoup de choses.
L'une est juste plus de rondeurs,
comme les terminaux de l'Energy.
On a des rondeurs de l'Energy,
et évidemment, WebAssembly est promis
et nous avons une compétition en faisant WebAssembly.
La première chose, c'est le prototype.
C'est pas pratique,
parce que nous voulons avoir des millions de execution fédérales.
En plus de ce que vous vous dites,
en rastro-c++,
ce contenu est assez grave.
Il ne peut pas avoir beaucoup de ceci,
donc ce n'est pas pratique pour beaucoup de scenarios de life scales.
Mais le moment où il se trouve plus mature,
nous allons absolument intégrer cette technologie.
On peut aussi faire des rondeurs,
comme nous faisons en V8 pour JavaScript,
peut-être même sur le niveau de l'apparition de l'apparition.
Mais si vous pensez en concept,
avec la première technologie,
qui obstructe la distribution des développeurs,
parce que ce processus n'est pas lié à une machine spécifique,
donc nous voulons en fait faire de la migration de ce processus.
Vous pouvez penser que ça peut être un processus,
ou l'idée de l'apparition d'apparition.
Vous pouvez penser en construisant un système d'apparition pour le monde.
C'est un système de distribution réel,
qui peut avoir des processus stupérables.
Je pense que ça va l'apparition d'un monde plus grand,
et qu'il y a plus de services,
et plus de capacités,
et plus de features de l'apparition d'apparition.
Comment ça va arriver ?
Je ne sais pas.
C'est un grand part,
que tout ce que j'ai fait,
c'est que je pense que
presque tous les agents de long terme,
si vous soyez au pays,
et que vous faites des au-delà,
vous allez faire un tour du tour du service d'exécution.
Je pense que c'est le fait.
Vous avez déjà beaucoup d'affaires
en production par des entreprises.
Je ne serai pas surpris que le temporal
a des agendies plus agentes
que beaucoup d'aile,
parce que les gens ne pourront pas
tout de suite les utiliser.
Et,
par exemple,
l'EI a recently
publié,
que, par exemple,
l'imageuse case,
quand l'EI
utilise l'EI,
il utilise le temporal.
C'est le même,
les cadets,
comme le codeur,
comme l'environnement,
c'est tout basé sur le temporal.
Les entreprises, comme l'EI,
ont des compagnies,
mais vous pouvez mentionner
que plus et plus de entreprises
font des workloads,
donc on va apprendre le temporal.
On va faire plus de choses,
pour que ce soit plus de l'expérience simile
pour les nouvelles.
Et puis,
il y a une autre partie,
qui est très importante.
Je vous ai mentionné le RPC,
le long-grin RPC.
On a un protocole,
qui s'appelle Nexus RPC,
qui est en pratique de standardisation
sur l'extension de la CTP,
qui vous permet de faire des operations long-grin.
On veut externer le MCP.
On veut externer le MCP
pour soutenir les deux calls long-grin,
parce que nous voulons des calls long-grin
et nous avons déjà une solution pour ça.
Et ça fonctionne parfaitement avec le temporal.
On pourrait pratiquement
être un grand part de la plainte,
avec ce système de température.
La execution de température
sera un grand part de l'écosystème,
d'intrégalité et des calls cross-compagnies.
Ça me semble vraiment cool.
C'est super, ça nous rapporte pour nos questions.
Merci pour votre question Max.
C'était un très intéressant coup de la carte
d'architecture que l'impôt est temporal.
Merci pour votre question.