数据编排的气流替代方案-Analytics Vidhya

介绍

Apache气流是数据编排的关键组成部分，并以其处理复杂的工作流程和自动化数据管道的能力而闻名。许多组织因其灵活性和强大的安排功能而选择了它。但是，随着数据需求的变化，气流缺乏可扩展性，实时处理功能和设置复杂性可能会导致探索其他选项。本文深入研究气流替代方案，突出其特征，优势和实际应用，以帮助您为数据协调要求做出明智的决定。

目录

• 介绍
• 什么是Apache气流？
• 气流如何用于数据编排？
• 数据编排的前7个气流替代方案
  • 1。县
  • 2。达格斯特
  • 3。Luigi
  • 4。kubeflow
  • 5
  • 6.法师AI
  • 7。Kedro
• 结论

什么是Apache气流？

Apache Airflow是一个开源平台，用于编程编写，编写，调度和监视管道。用户可以将工作流定义为以线性/并行方式处理或两者组合处理的任务的DAG。气流对复杂的任务和数据处理是有益的，因为它可以通过插件容易扩展，支持调度，并且在其基础上具有良好的监视系统。

气流如何用于数据编排？

气流通常用于数据处理，因为它擅长处理复杂的调度和相互依赖性。在事件驱动的工作流程中，用户可以使用Python代码来定义任务和依赖项，从而使用户可以控制程序如何流动。AirFlow的调度程序负责基于处方频率或与其他事件相关的任务执行任务，并且Web UI可以监视顶级dag dag dag dag概念的能力。此功能对于管理任何ETL过程，数据集成以及涉及数据的其他相关过程至关重要。

但是，气流具有某些限制，需要探索其他选项。

• 设置和维护的复杂性：气流可能很复杂，需要大量精力，尤其是在管理许多工作流程时。
• 可伸缩性问题：气流可以管理许多任务，但可能会在没有大量调整和资源的情况下遇到广泛的工作流程。
• 缺乏实时处理：气流主要用于处理批处理处理，由于缺乏实时处理能力，因此可能不是实时数据处理要求的理想选择。
• 对动态工作流的支持有限：有限的帮助可以用于气流中的动态工作流，这通常使管理挑战性的任务图。
• 对Python的依赖：尽管Python允许进行可自定义的工作流程，但它可能会阻碍缺乏Python熟练程度的团队。

因此，这些限制强调了研究不同工具的必要性，这些工具可以提供更直接的设置，提高的可伸缩性，实时处理能力或针对特定要求定制的其他功能。

数据编排的前7个气流替代方案

现在，让我们查看一些用于数据编排的气流替代方案。

1。县

Perfect是一个当代工具，用于精心策划工作流程，以简化数据管道的创建和控制。它提供了混合的执行模型，使工作流可以在本地计算机或托管云设置上操作。这种气流替代方案以其专注于简单性，可见性和弹性而闻名，这是数据工程师和数据科学家的引人注目的选择。

关键功能

• 混合执行：支持本地或云中运行工作流程。
• 易用性：用户友好的接口和简单的API定义工作流程。
• 可观察性：实时监视和记录工作流执行。
• 容错：自动检索和故障处理以确保可靠的工作流执行。
• 灵活的调度：高级调度选项，以满足各种工作流程的需求。
• 可扩展性：与许多数据源，存储和其他工具集成。

用例

• ETL管道：Perfect的网格执行模型和容错使其成为必须在本地机器和云环境上运行的ETL管道的理想选择。
• 数据集成：县的实时监视和可观察性有益于整合和转换多个来源的数据。
• 复杂的工作流程：其灵活的调度和易于使用的接口简化了复杂的工作流和依赖关系的管理。

定价模型

• 免费层：包括基本功能，例如perfect Cloud或Prefect Server，用于本地执行。
• 团队：每月用户起价为49美元。包括增强监控，警报和支持等其他功能。
• 业务：高级功能和托管云服务的自定义定价。联系县以获取详细信息。

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2。达格斯特

DAGSTER是一个旨在开发和维护数据应用程序的数据编排器。该气流替代方案提供了一种类型安全的编程模型，并与现代数据工程工具很好地集成在一起。 Dagster的数据质量和血统有助于确保数据工作流的可靠性和可追溯性。

关键功能

• 类型安全编程：通过类型注释确保数据质量和一致性。
• 数据谱系：通过工作流程跟踪数据流以提高可追溯性。
• 模块化：鼓励可重复使用的模块化管道组件。
• 集成：与各种数据工程工具和平台兼容。
• 监视和调试：用于监视和调试工作流程的内置工具。
• 可伸缩性：旨在有效处理大规模数据工作流程。

用例

• 数据质量管理：达格斯特（Dagster）对类型的安全编程和数据谱系的关注对维护数据质量和可追溯性至关重要的项目有帮助。
• 模块化数据应用程序：Dagster非常适合开发和维护模块化和可重复使用的数据应用程序，以一种安全的方法支持复杂的工作流程。
• 监视和调试：其内置监视和调试工具对需要确保可靠和可靠的数据处理的团队有益。

定价模型

• 免费层：开源版本免费使用。包括用于数据编排和监视的核心功能。
• 企业：定价根据要求而变化。联系dagster获取报价。包括其他企业功能，支持和SLA。

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另请阅读：掌握数据科学工作流程：逐步指南

3。Luigi

Luigi是由Spotify开发的，是一个Python软件包，可帮助建立批处理作业的复杂管道。它处理依赖关系解决，工作流程管理，可视化和故障恢复。该气流替代方案特别适合需要顺序执行并具有复杂依赖性的任务。

关键功能

• 依赖关系管理：自动解决并管理任务依赖关系。
• 工作流可视化：提供可视化工作流程及其状态的工具。
• 故障恢复：内置机制来处理任务失败和检索。
• 顺序执行：针对需要任务顺序运行的工作流程进行了优化。
• 可扩展性：支持与各种数据源和系统的集成。
• 开源：在Apache许可证2.0下免费使用和修改。

用例

• 批处理处理：Luigi适合处理涉及复杂依赖关系管理和顺序执行的批处理处理任务。
• 数据管道管理：此工具非常适合监督和显示复杂的数据管道，这些数据管道具有许多在广泛的数据处理情况下常见的阶段和依赖项。
• 故障恢复：当需要自动处理和恢复任务失败以保持工作流程一致性时，这是有益的。

定价模型

• 免费层：开源并免费使用。包括用于构建和管理管道的核心功能。
• 付费层：路易吉没有正式的付费层；组织可能会产生与基础架构和维护有关的成本。

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4。kubeflow

KubeFlow是一个免费的平台，用于在Kubernetes中执行机器学习过程。该气流替代方案提供了创建，协调，启动和管理可自适应和可转让的ML任务的资源。 KubeFlow与Kubernetes的集成使其成为已经使用Kubernetes管理容器的团队的理想选择。

关键功能

• Kubernetes集成：利用Kubernetes来用于容器编排和可扩展性。
• ML工作流支持：提供用于管理ML管道的专用工具。
• 可移植性：确保工作流可以在任何kubernetes群集上运行。
• 可伸缩性：旨在处理大型机器学习工作负载。
• 模块化：由可互操作的组件组成，可以独立使用。
• 社区和生态系统：强大的社区支持和与其他ML工具和图书馆的集成。

用例

• 机器学习管道：KubeFlow在Kubernetes上运行机器学习过程，涵盖了从数据准备到建模开发和部署的任务。
• 可扩展的ML工作流：非常适合需要在广泛的Kubernetes群集上扩展其ML任务的公司。
• ML模型部署：提供用于在生产设置中部署和监督ML模型的资源，以确保可扩展性和灵活性。

定价模型

• 免费层：开源并免费使用。包括用于管理Kubernetes上ML工作流程的核心工具。
• 基础架构成本：在云服务或Kubernetes集群上运行KubeFlow的成本因云提供商和使用而有所不同。

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另请阅读：使用KubeFlow了解工作流程管理

5

Flyte是一个平台，可为关键任务活​​动至关重要的复杂数据和ML过程自动化工作流程。该气流替代方案提供了Kubernetes本机的解决方案，该解决方案侧重于可扩展性，数据质量和生产力。 Flyte强调能够复制和审计工作，这对于需要遵守严格合规标准的公司来说，它是最佳选择。

关键功能

• Kubernetes-native ：利用Kubernetes用于容器编排和可扩展性。
• 可伸缩性：旨在处理大规模的工作流和数据处理任务。
• 数据质量：通过严格的验证和监视确保高数据质量。
• 可重复性：促进可重复的工作流以维持数据处理和ML培训一致性。
• 可审核性：提供详细的日志和跟踪，以进行合规性和审计目的。
• 模块化体系结构：允许独立或结合使用各种组件。

用例

• 复杂的数据工作流程：Flyte适合管理需要高可扩展性和严格数据质量控制的复杂，关键任务数据工作流程。
• 机器学习：支持可扩展的ML管道，专注于可重复性和可审核性，使其非常适合具有严格合规性要求的组织。
• 数据处理：对于大规模的数据处理任务有效，Kubernetes-native Solutions提供了性能优势。

定价模型

• 免费层：开源并免费使用。包括用于工作流程和管理的核心功能。
• 企业：用于其他企业功能，支持和服务的自定义定价。有关详细信息，请联系Flyte。

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6.法师AI

Mage AI是一个综合的机器学习平台，可以从头到尾更轻松地创建，启动和跟踪ML模型。它提供了图形工作流程接口，并与不同的数据源和工具无缝连接。这种气流替代方案使机器学习可访问和可扩展，从而提供数据预处理，模型培训和部署功能。

关键功能

• 视觉接口：用于设计ML工作流程的直观拖放接口。
• 数据集成：与各种数据源和工具的无缝集成。
• 端到端ML ：支持从数据预处理到模型部署的整个ML生命周期。
• 可伸缩性：旨在按增加数据和计算要求扩展。
• 监视和管理：生产中ML模型的实时监控和管理。
• 用户友好型：具有不同专业知识水平的用户可以访问。

用例

• 端到端ML开发：Mage AI是为端到端机器学习过程创建的，处理数据预处理，模型部署和监视。
• Visual Workflow设计：非常适合使用视觉界面设计和管理机器学习工作流程而无需大量编码的用户。
• 可伸缩性：适用于增加数据和计算要求的缩放ML模型和工作流程。

定价模型

• 免费层：包括机器学习工作流程管理的基本功能。
• 专业：定价为每月每月49美元。包括其他功能和支持。
• 企业：高级功能，专用支持和企业功能的自定义定价。联系法师AI获取报价。

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另请阅读：法师的现代数据工程

7。Kedro

Kedro是一个开源Python框架，用于创建可再现，可维护，模块化数据科学代码。它为数据管道开发提供了最佳实践，提供了构建代码和管理依赖项的标准方法。这种气流替代方案与各种数据存储和处理工具集成在一起，使其成为建立重点介绍质量和可维护性的复杂数据工作流程的强大选择。

关键功能

• 可重复性：确保数据工作流程可以持续再现。
• 可维护性：鼓励最佳实践和代码结构进行长期维护。
• 模块化：支持可以重复使用和集成的模块化管道组件。
• 数据管道管理：促进复杂数据管道的开发和管理。
• 集成：与各种数据存储和处理工具兼容。
• 可视化：提供可视化数据管道及其组件的工具。

用例

• 数据管道开发：Kedro对可重复性和可维护性的重视使其非常适合开发必须易于重现的复杂和模块化数据管道。
• 数据科学项目：在构建数据科学项目和确保最佳实践中受到代码组织和依赖管理的最佳实践有用。
• 与工具集成：与各种数据存储和处理工具都很好地集成，这使其成为研究和生产环境中各种数据工作流程的强大选择。

定价模型

• 免费层：开源并免费使用。包括用于创建可重现数据科学代码的核心功能。
• 付费层：Kedro没有正式的付费层；如果需要，基础架构，企业支持或咨询服务可能会产生额外费用。

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结论

尽管Apache气流在数据编排的各个领域都很强，但其局限性可能会导致您探索其他更合适的工具满足您的特定需求。通过探索诸如Perfect，dagster和Flyte之类的选项，您可以发现可以提供更好的可扩展性，可用性或特定功能来处理实时数据的解决方案。选择正确的工具需要将其功能与工作流程的要求相匹配，并保证一个适合您公司特定需求的简化且成功的数据组织。

另请阅读：12个最佳数据科学工作流程的最佳AI工具

以上是数据编排的气流替代方案-Analytics Vidhya的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！