Alternatif aliran udara untuk orkestra data - analisis vidhya

Pengenalan

Aliran udara Apache adalah komponen penting dalam orkestra data dan dikenali untuk keupayaannya untuk mengendalikan aliran kerja yang rumit dan mengautomasikan saluran paip data. Banyak organisasi telah memilihnya kerana fleksibiliti dan keupayaan penjadualan yang kukuh. Walau bagaimanapun, apabila keperluan data berubah, kekurangan skalabiliti aliran udara, keupayaan pemprosesan masa nyata, dan kerumitan persediaan boleh membawa kepada meneroka pilihan lain. Artikel ini menyelidiki alternatif aliran udara, menonjolkan ciri -ciri, kelebihan, dan aplikasi praktikal untuk membantu anda membuat keputusan yang baik untuk keperluan koordinasi data anda.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Apakah aliran udara Apache?
• Bagaimana aliran udara digunakan untuk orkestra data?
• Alternatif aliran udara 7 teratas untuk orkestra data
  • 1. Prefect
  • 2. Dagster
  • 3. Luigi
  • 4. Kubeflow
  • 5. Flyte
  • 6. Mage AI
  • 7. Kedro
• Kesimpulan

Apakah aliran udara Apache?

Apache Airflow adalah platform sumber terbuka untuk mewujudkan, menjadualkan, dan memantau saluran paip yang ditulis secara programatik. Pengguna boleh menentukan aliran kerja sebagai DAGs tugas yang diproses dalam fesyen linear/selari atau gabungan kedua -duanya. Aliran udara bermanfaat untuk tugas -tugas yang kompleks dan pemprosesan data kerana ia mudah dikembangkan dengan plugin, menyokong penjadualan, dan mempunyai sistem pemantauan yang baik di pangkalannya.

Bagaimana aliran udara digunakan untuk orkestra data?

Aliran udara biasanya digunakan untuk pemprosesan data kerana ia adalah baik untuk mengendalikan penjadualan kompleks dan saling ketergantungan. Dalam kes aliran kerja yang didorong oleh peristiwa, pengguna boleh menentukan tugas-tugas dan kebergantungan di antara mereka menggunakan kod python supaya pengguna mempunyai kawalan ke atas bagaimana program aliran. Ciri ini penting untuk menguruskan sebarang proses ETL, integrasi data, dan proses lain yang berkaitan yang melibatkan data.

Walau bagaimanapun, aliran udara datang dengan sekatan tertentu yang memerlukan meneroka pilihan lain.

• Kerumitan dalam Persediaan dan Penyelenggaraan : Aliran udara boleh menjadi rumit dan memerlukan banyak usaha, terutama ketika menguruskan banyak aliran kerja.
• Isu Skala : Aliran udara boleh menguruskan pelbagai tugas tetapi mungkin menghadapi kesukaran dengan aliran kerja yang luas tanpa penyesuaian dan sumber yang signifikan.
• Kekurangan pemprosesan masa nyata : Aliran udara terutamanya bertujuan untuk mengendalikan pemprosesan batch dan mungkin bukan pilihan yang ideal untuk keperluan pemprosesan data masa nyata kerana kekurangan keupayaan pemprosesan masa nyata.
• Sokongan terhad untuk aliran kerja dinamik : Bantuan terhad disediakan untuk aliran kerja dinamik dalam aliran udara, yang sering membuat graf tugas pengurusan yang berubah mencabar.
• Ketergantungan pada Python : Walaupun Python membolehkan aliran kerja yang disesuaikan, ia mungkin menghalang pasukan yang tidak mempunyai kemahiran Python.

Oleh itu, batasan-batasan ini menekankan keperluan untuk menyiasat alat yang berbeza yang dapat memberikan persediaan yang lebih mudah, berskala yang lebih baik, kebolehan pemprosesan masa nyata, atau ciri-ciri lain yang disesuaikan untuk keperluan khusus.

Alternatif aliran udara 7 teratas untuk orkestra data

Marilah kita melihat beberapa alternatif aliran udara untuk orkestra data.

1. Prefect

Prefect adalah alat kontemporari untuk mengatur aliran kerja yang menyelaraskan penciptaan dan kawalan saluran paip data. Ia menyediakan model pelaksanaan campuran, membolehkan aliran kerja beroperasi pada mesin tempatan atau tetapan awan yang diuruskan. Alternatif aliran udara ini terkenal dengan tumpuannya terhadap kesederhanaan, penglihatan, dan daya tahan, menjadikannya pilihan yang menarik untuk jurutera data dan saintis data.

Ciri -ciri utama

• Pelaksanaan Hibrid : Menyokong aliran kerja berjalan secara tempatan atau di awan.
• Kemudahan Penggunaan : Antara muka mesra pengguna dan API mudah untuk menentukan aliran kerja.
• Observability : Pemantauan masa nyata dan pembalakan eksekusi aliran kerja.
• Toleransi kesalahan : Pengendalian semula automatik dan pengendalian kegagalan untuk memastikan pelaksanaan aliran kerja yang boleh dipercayai.
• Penjadualan Fleksibel : Pilihan penjadualan lanjutan untuk memenuhi pelbagai keperluan masa aliran kerja.
• Extensibility : Integrasi dengan banyak sumber data, penyimpanan, dan alat lain.

Gunakan kes

• Paip ETL : Model pelaksanaan grid Prefect dan toleransi kesalahan menjadikannya sesuai untuk membina dan menguruskan saluran paip ETL yang mesti dijalankan pada mesin tempatan dan persekitaran awan.
• Integrasi Data : Pemantauan dan pemerhatian masa sebenar Prefek adalah bermanfaat untuk mengintegrasikan dan mengubah data dari pelbagai sumber.
• Aliran Kerja Kompleks : Penjadualannya yang fleksibel dan mudah digunakan antara muka memudahkan pengurusan aliran kerja dan kebergantungan yang kompleks.

Model harga

• Tahap Percuma : Termasuk ciri asas seperti Prefect Cloud atau Prefect Server untuk pelaksanaan tempatan.
• Pasukan : Bermula pada $ 49 setiap pengguna sebulan. Termasuk ciri tambahan seperti pemantauan, peringatan, dan sokongan yang dipertingkatkan.
• Perniagaan : Harga tersuai untuk ciri -ciri canggih dan perkhidmatan awan yang diuruskan. Hubungi pengawas untuk maklumat lanjut.

Lihat Prefek di sini

2. Dagster

Dagster adalah orkestrator data yang direka untuk membangun dan mengekalkan aplikasi data. Alternatif aliran udara ini menyediakan model pengaturcaraan yang selamat dan mengintegrasikan dengan baik dengan alat kejuruteraan data moden. Kualiti data dan garis keturunan Dagster membantu memastikan kebolehpercayaan dan kebolehpercayaan aliran kerja data.

Ciri -ciri utama

• Pengaturcaraan jenis-selamat : Memastikan kualiti data dan konsistensi melalui anotasi jenis.
• Lineage Data : Mengesan aliran data melalui aliran kerja untuk kebolehkesanan yang lebih baik.
• Modularity : Menggalakkan komponen saluran paip yang boleh diguna semula dan modular.
• Integrasi : Serasi dengan pelbagai alat dan platform kejuruteraan data.
• Pemantauan dan Debugging : Alat terbina dalam untuk memantau dan menyahpepijat aliran kerja.
• Skalabiliti : Direka untuk mengendalikan aliran kerja data berskala besar dengan cekap.

Gunakan kes

• Pengurusan Kualiti Data : Fokus Dagster terhadap jenis pengaturcaraan selamat dan garis keturunan data berguna untuk projek -projek di mana mengekalkan kualiti data dan kebolehkesanan adalah kritikal.
• Aplikasi Data Modular : Sesuai untuk membangun dan mengekalkan aplikasi data modular dan boleh diguna semula, Dagster menyokong aliran kerja kompleks dengan pendekatan yang selamat.
• Pemantauan dan Debugging : Alat pemantauan dan debug yang terbina dalamnya bermanfaat untuk pasukan yang perlu memastikan pemprosesan data yang mantap dan boleh dipercayai.

Model harga

• Tingkat Percuma : Versi sumber terbuka percuma untuk digunakan. Termasuk ciri teras untuk orkestrasi data dan pemantauan.
• Enterprise : Harga berbeza berdasarkan keperluan. Hubungi Dagster untuk sebut harga. Termasuk ciri, sokongan, dan SLA tambahan.

Lihat Dagster di sini

Juga Baca: Menguasai Aliran Kerja Sains Data: Panduan Langkah demi Langkah

3. Luigi

Dibangunkan oleh Spotify, Luigi adalah pakej Python yang membantu membina saluran paip kompleks pekerjaan batch. Ia mengendalikan resolusi pergantungan, pengurusan aliran kerja, visualisasi, dan pemulihan kegagalan. Alternatif aliran udara ini sangat sesuai untuk tugas-tugas yang memerlukan pelaksanaan berurutan dan mempunyai kebergantungan yang kompleks.

Ciri -ciri utama

• Pengurusan Ketergantungan : Secara automatik menyelesaikan dan menguruskan kebergantungan tugas.
• Visualisasi Aliran Kerja : Menyediakan alat untuk memvisualisasikan aliran kerja dan statusnya.
• Pemulihan Kegagalan : Mekanisme terbina dalam untuk mengendalikan kegagalan tugas dan pengambilan semula.
• Pelaksanaan Sequential : Dioptimumkan untuk aliran kerja yang memerlukan tugas untuk dijalankan secara urutan.
• Extensibility : Menyokong integrasi dengan pelbagai sumber data dan sistem.
• Sumber Terbuka : Percuma untuk menggunakan dan diubahsuai di bawah Lesen Apache 2.0.

Gunakan kes

• Pemprosesan Batch : Luigi sesuai untuk mengendalikan tugas pemprosesan batch yang melibatkan pengurusan ketergantungan yang rumit dan pelaksanaan pekerjaan berurutan.
• Pengurusan Pipeline Data : Alat ini sesuai untuk mengawasi dan memaparkan saluran paip data yang rumit dengan pelbagai peringkat dan kebergantungan yang biasa dijumpai dalam situasi pemprosesan data yang luas.
• Pemulihan Kegagalan : Ini bermanfaat apabila pengendalian automatik dan pemulihan kegagalan tugas diperlukan untuk mengekalkan konsistensi aliran kerja.

Model harga

• Tahap percuma : sumber terbuka dan bebas untuk digunakan. Termasuk ciri teras untuk membina dan menguruskan saluran paip.
• Tiers berbayar : Luigi tidak mempunyai peringkat berbayar rasmi; Organisasi mungkin menanggung kos yang berkaitan dengan infrastruktur dan penyelenggaraan.

Lihat Luigi di sini

4. Kubeflow

Kubeflow adalah platform percuma untuk melaksanakan proses pembelajaran mesin dalam Kubernet. Alternatif aliran udara ini menawarkan sumber untuk mewujudkan, menyelaras, melancarkan, dan menguruskan tugas ML yang boleh disesuaikan dan boleh dipindahkan. Integrasi Kubeflow dengan Kubernetes menjadikannya pilihan yang ideal untuk pasukan yang sudah menggunakan Kubernet untuk menguruskan bekas.

Ciri -ciri utama

• Integrasi Kubernet : Leverages Kubernet untuk orkestrasi dan skalabilitas kontena.
• Sokongan aliran kerja ML : Menyediakan alat khusus untuk menguruskan saluran paip ML.
• Kemudahalihan : Memastikan aliran kerja boleh dijalankan pada mana -mana kluster Kubernet.
• Skalabiliti : Direka untuk mengendalikan beban kerja pembelajaran mesin berskala besar.
• Modularity : terdiri daripada komponen interoperable yang boleh digunakan secara bebas.
• Komuniti dan Ekosistem : Sokongan dan integrasi komuniti yang kuat dengan alat dan perpustakaan ML yang lain.

Gunakan kes

• Paip Pembelajaran Mesin : Kubeflow menjalankan proses pembelajaran mesin di Kubernet, meliputi tugas dari penyediaan data untuk model pembangunan dan penempatan.
• Aliran Kerja ML berskala : Ia sesuai untuk syarikat yang memerlukan keupayaan untuk mengembangkan tugas ML mereka pada kelompok Kubernet yang luas.
• Penggunaan Model ML : Menawarkan sumber untuk menggunakan dan mengawasi model ML dalam tetapan pengeluaran, menjamin skalabilitas dan fleksibiliti.

Model harga

• Tahap percuma : sumber terbuka dan bebas untuk digunakan. Termasuk alat teras untuk menguruskan aliran kerja ML pada Kubernet.
• Kos Infrastruktur : Kos menjalankan Kubeflow pada perkhidmatan awan atau kelompok Kubernet berbeza -beza berdasarkan penyedia dan penggunaan awan.

Lihat Kubeflow di sini

Juga Baca: Memahami Pengurusan Aliran Kerja dengan Kubeflow

5. Flyte

Flyte adalah platform yang mengautomasikan aliran kerja untuk data kompleks dan proses ML yang penting untuk aktiviti misi kritikal. Alternatif aliran udara ini menawarkan penyelesaian yang berasal dari kubernet yang memberi tumpuan kepada skalabiliti, kualiti data, dan produktiviti. Penekanan Flyte untuk dapat menghasilkan semula dan kerja audit menjadikannya pilihan utama bagi syarikat -syarikat yang perlu mematuhi piawaian pematuhan yang ketat.

Ciri -ciri utama

• Kubernet-native : Leverages Kubernetes untuk orkestra kontena dan skalabilitas.
• Skalabiliti : Direka untuk mengendalikan aliran kerja berskala besar dan tugas pemprosesan data.
• Kualiti data : Memastikan kualiti data yang tinggi melalui pengesahan dan pemantauan yang ketat.
• Reproducibility : Memudahkan aliran kerja yang boleh dihasilkan untuk mengekalkan pemprosesan data dan konsistensi latihan ML.
• Ketabahan : Menyediakan log terperinci dan penjejakan untuk tujuan pematuhan dan pengauditan.
• Senibina modular : Membolehkan penggunaan pelbagai komponen secara bebas atau bersamaan.

Gunakan kes

• Aliran Kerja Data Kompleks : Flyte sesuai untuk menguruskan aliran kerja data yang kompleks dan kritikal yang memerlukan skalabilitas yang tinggi dan kawalan kualiti data yang ketat.
• Pembelajaran Mesin : Menyokong saluran paip ML berskala yang memberi tumpuan kepada kebolehulangan dan kebolehlaksanaan, menjadikannya sesuai untuk organisasi dengan keperluan pematuhan yang ketat.
• Pemprosesan Data : Berkesan untuk tugas pemprosesan data berskala besar di mana penyelesaian kubernet-asli menawarkan kelebihan prestasi.

Model harga

• Tahap percuma : sumber terbuka dan bebas untuk digunakan. Termasuk ciri teras untuk automasi dan pengurusan aliran kerja.
• Enterprise : Harga tersuai untuk ciri, sokongan, dan perkhidmatan perusahaan tambahan. Hubungi Flyte untuk maklumat lanjut.

Lihat Flyte di sini

6. Mage AI

Mage AI adalah platform pembelajaran mesin yang komprehensif yang menjadikannya lebih mudah untuk membuat, melancarkan, dan menjejaki model ML dari awal hingga akhir. Ia menyediakan antara muka aliran kerja grafik dan menghubungkan dengan lancar dengan sumber dan alat data yang berbeza. Alternatif aliran udara ini menjadikan pembelajaran mesin boleh diakses dan berskala, menyediakan data pra -proses, latihan model, dan ciri penempatan.

Ciri -ciri utama

• Antara muka visual : Interface drag-and-drop intuitif untuk merancang aliran kerja ML.
• Integrasi Data : Integrasi lancar dengan pelbagai sumber data dan alat.
• ML akhir-ke-akhir : Menyokong keseluruhan kitaran hayat ML dari pra-proses data untuk menggunakan model.
• Skalabiliti : Direka untuk skala dengan peningkatan data dan keperluan pengiraan.
• Pemantauan dan Pengurusan : Pemantauan dan pengurusan masa nyata model ML dalam pengeluaran.
• Mesra Pengguna : Direka untuk dapat diakses oleh pengguna dengan tahap kepakaran yang berbeza.

Gunakan kes

• Pembangunan ML akhir-ke-akhir : MAGE AI dicipta untuk proses pembelajaran mesin akhir-ke-akhir, mengendalikan pra-proses pra-proses, penggunaan model, dan pemantauan.
• Reka bentuk aliran kerja visual : Ideal untuk pengguna yang lebih suka antara muka visual untuk mereka bentuk dan menguruskan alur kerja pembelajaran mesin tanpa pengekodan yang luas.
• Skalabiliti : Sesuai untuk skala model ML dan aliran kerja sebagai tindak balas kepada peningkatan data dan keperluan pengiraan.

Model harga

• Tingkat Percuma : Termasuk ciri asas untuk pengurusan aliran kerja pembelajaran mesin.
• Profesional : Harga bermula pada $ 49 setiap pengguna sebulan. Termasuk ciri dan sokongan tambahan.
• Enterprise : Harga adat untuk keupayaan lanjutan, sokongan khusus, dan ciri -ciri perusahaan. Hubungi Mage AI untuk sebut harga.

Lihat Mage AI di sini

Juga baca: Kejuruteraan Data Moden dengan Mage

7. Kedro

Kedro adalah rangka kerja Python sumber terbuka untuk mewujudkan kod sains data yang boleh dihasilkan, boleh dikekalkan, modular. Ia menguatkuasakan amalan terbaik untuk pembangunan saluran paip data, menyediakan cara standard untuk menyusun kod dan menguruskan kebergantungan. Alternatif aliran udara ini mengintegrasikan dengan pelbagai alat penyimpanan dan pemprosesan data, menjadikannya pilihan yang mantap untuk membina aliran kerja data yang kompleks yang memberi tumpuan kepada kualiti dan penyelenggaraan.

Ciri -ciri utama

• Reproducibility : Memastikan aliran kerja data boleh diterbitkan secara konsisten.
• Pengekalkan : Menggalakkan amalan terbaik dan struktur kod untuk penyelenggaraan jangka panjang.
• Modularity : Menyokong komponen saluran paip modular yang boleh digunakan semula dan disepadukan.
• Pengurusan Paip Data : Memudahkan pembangunan dan pengurusan saluran paip data yang kompleks.
• Integrasi : Serasi dengan pelbagai alat penyimpanan dan pemprosesan data.
• Visualisasi : Menyediakan alat untuk menggambarkan saluran paip data dan komponen mereka.

Gunakan kes

• Pembangunan Pipeline Data : Penekanan Kedro terhadap kebolehulangan dan kebolehkerjaan menjadikannya sesuai untuk membangunkan saluran paip data yang kompleks dan modular yang mesti mudah direproduksi.
• Projek Sains Data : Berguna untuk menstrukturkan projek sains data dan memastikan amalan terbaik diikuti dalam organisasi kod dan pengurusan ketergantungan.
• Integrasi dengan Alat : Mengintegrasikan dengan baik dengan pelbagai alat penyimpanan dan pemprosesan data, menjadikannya pilihan yang mantap untuk pelbagai aliran kerja data dalam persekitaran penyelidikan dan pengeluaran.

Model harga

• Tahap percuma : sumber terbuka dan bebas untuk digunakan. Termasuk ciri teras untuk mewujudkan kod sains data yang boleh dihasilkan.
• Tahap berbayar : Kedro tidak mempunyai peringkat berbayar rasmi; Kos tambahan mungkin timbul daripada infrastruktur, sokongan perusahaan, atau perkhidmatan perundingan jika diperlukan.

Lihat Kedro di sini

Kesimpulan

Walaupun aliran udara Apache kuat dalam pelbagai bidang orkestra data, batasannya mungkin membawa anda untuk meneroka alat lain yang lebih sesuai untuk keperluan khusus anda. Dengan meneroka pilihan seperti Prefect, Dagster, dan Flyte, anda dapat menemui penyelesaian yang memberikan skalabilitas, kebolehgunaan, atau ciri khusus yang lebih baik untuk mengendalikan data masa nyata. Memilih alat yang betul memerlukan memadankan keupayaannya dengan keperluan aliran kerja anda, menjamin organisasi data yang diselaraskan dan berjaya yang sesuai dengan keperluan khusus syarikat anda.

Juga baca: 12 Alat AI Terbaik untuk Aliran Kerja Sains Data

Atas ialah kandungan terperinci Alternatif aliran udara untuk orkestra data - analisis vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!