데이터 오케스트레이션을위한 공기 흐름 대안 - 분석 Vidhya

소개

Apache Airflow는 데이터 오케스트레이션의 중요한 구성 요소이며 복잡한 워크 플로우를 처리하고 데이터 파이프 라인을 자동화 할 수있는 기능으로 유명합니다. 많은 조직이 유연성과 강력한 스케줄링 기능으로 인해이를 선택했습니다. 그러나 데이터 요구 사항이 변경됨에 따라 공기 흐름의 확장 성 부족, 실시간 처리 기능 및 설정 복잡성으로 인해 다른 옵션이 탐색 될 수 있습니다. 이 기사는 공기 흐름 대안을 탐구하여 데이터 조정 요구 사항에 대한 잘 알려진 결정을 내리는 데 도움이되는 특성, 장점 및 실제 응용 프로그램을 강조합니다.

목차

• 소개
• Apache Airflow 란 무엇입니까?
• 공기 흐름은 데이터 오케스트레이션에 어떻게 사용됩니까?
• 데이터 오케스트레이션을위한 상위 7 개의 공기 흐름 대안
  • 1. PREFECT
  • 2. Dagster
  • 3. 루이지
  • 4. Kubeflow
  • 5. Flyte
  • 6. Mage ai
  • 7. 케드로
• 결론

Apache Airflow 란 무엇입니까?

Apache Airflow는 프로그래밍 방식으로 작성된 파이프 라인을 작성, 예약 및 모니터링하기위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 사용자는 워크 플로를 선형/병렬 방식으로 처리 된 작업의 DAG 또는이 둘의 조합으로 정의 할 수 있습니다. 공기 흐름은 플러그인으로 쉽게 확장 할 수 있고 스케줄링을 지원하며 기본에 우수한 모니터링 시스템을 가지고 있기 때문에 복잡한 작업 및 데이터 처리에 유리합니다.

공기 흐름은 데이터 오케스트레이션에 어떻게 사용됩니까?

공기 흐름은 일반적으로 복잡한 스케줄링 및 상호 의존성을 처리하는 데 능숙하기 때문에 데이터 처리에 일반적으로 사용됩니다. 이벤트 중심의 워크 플로우의 경우, 사용자는 Python 코드를 사용하여 작업 및 종속성을 정의하여 사용자가 프로그램 흐름 방식을 제어 할 수 있도록 정의 할 수 있습니다. Airflow의 스케줄러는 규정 된 주파수를 기반으로 작업을 실행할 책임이 있거나 다른 이벤트와의 상관 관계를 기반으로 작업을 실행할 책임이 있으며 웹 UI는 작업 수준의 DAG 개념의 상태를 모니터링하는 기능을 제공합니다. 이 기능은 모든 ETL 프로세스, 데이터 통합 ​​및 데이터와 관련된 기타 관련 프로세스를 관리하는 데 중요합니다.

그러나 공기 흐름에는 다른 옵션을 탐색 해야하는 특정 제한 사항이 있습니다.

• 설정 및 유지 보수의 복잡성 : 공기 흐름은 복잡 할 수 있으며 특히 많은 워크 플로를 관리 할 때 많은 노력이 필요합니다.
• 확장 성 문제 : 공기 흐름은 수많은 작업을 관리 할 수 ​​있지만 상당한 조정과 리소스없이 광범위한 워크 플로우에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 실시간 처리 부족 : 공기 흐름은 주로 배치 처리를 처리하기위한 것이며 실시간 처리 기능 부족으로 인해 실시간 데이터 처리 요구 사항에 이상적인 옵션이 아닐 수 있습니다.
• 동적 워크 플로에 대한 제한된 지원 : 공기 흐름의 동적 워크 플로우에 대한 제한된 지원을 이용할 수 있으므로 종종 작업 그래프를 관리하는 데 어려움을 겪게됩니다.
• Python에 대한 의존성 : Python은 사용자 정의 가능한 워크 플로를 허용하지만 Python 숙련이없는 팀을 방해 할 수 있습니다.

따라서 이러한 한계는보다 간단한 설정, 확장 성 향상, 실시간 처리 능력 또는 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의 된 기타 기능을 제공 할 수있는 다양한 도구를 조사 할 필요성을 강조합니다.

데이터 오케스트레이션을위한 상위 7 개의 공기 흐름 대안

이제 데이터 오케스트레이션에 대한 공기 흐름 대안을 살펴 보겠습니다.

1. PREFECT

Prefect는 데이터 파이프 라인의 생성 및 제어를 간소화하는 워크 플로우를 조정하기위한 현대적인 도구입니다. 혼합 실행 모델을 제공하여 로컬 컴퓨터 또는 관리되는 클라우드 설정에서 워크 플로가 작동 할 수 있습니다. 이 공기 흐름 대안은 단순성, 가시성 및 탄력성에 중점을 두어 데이터 엔지니어 및 데이터 과학자에게 매력적인 옵션이됩니다.

주요 기능

• 하이브리드 실행 : 로컬 또는 클라우드에서 작동하는 워크 플로우를 지원합니다.
• 사용 편의성 : 사용자 친화적 인 인터페이스 및 워크 플로를 정의하기위한 간단한 API.
• 관찰 가능성 : 워크 플로 실행의 실시간 모니터링 및 로깅.
• 결함 공차 : 신뢰할 수있는 워크 플로 실행을 보장하기위한 자동 회수 및 고장 처리.
• 유연한 스케줄링 : 다양한 워크 플로 타이밍 요구를 충족하기위한 고급 스케줄링 옵션.
• 확장 성 : 수많은 데이터 소스, 스토리지 및 기타 도구와의 통합.

사용 사례

• ETL 파이프 라인 : Prefect의 그리드 실행 모델 및 결함 공차는 로컬 기계 및 클라우드 환경에서 실행 해야하는 ETL 파이프 라인을 구축하고 관리하는 데 이상적입니다.
• 데이터 통합 ​​: Prefect의 실시간 모니터링 및 관찰 가능성은 여러 소스에서 데이터를 통합하고 변환하는 데 유리합니다.
• 복잡한 워크 플로 : 유연한 스케줄링과 사용하기 쉬운 인터페이스는 복잡한 워크 플로 및 종속성 관리를 단순화합니다.

가격 모델

• 무료 계층 : 현지 실행을위한 Prefect Cloud 또는 Prefect Server와 같은 기본 기능이 포함되어 있습니다.
• 팀 : 한 달에 사용자 당 $ 49로 시작합니다. 향상된 모니터링, 경고 및 지원과 같은 추가 기능이 포함되어 있습니다.
• 비즈니스 : 고급 기능 및 관리되는 클라우드 서비스에 대한 맞춤형 가격. 자세한 내용은 Prefect에 문의하십시오.

여기에서 Prefect를 확인하십시오

2. Dagster

Dagster는 데이터 응용 프로그램을 개발하고 유지하도록 설계된 데이터 오케스트레이터입니다. 이 공기 흐름 대안은 타입 안전 프로그래밍 모델을 제공하고 최신 데이터 엔지니어링 도구와 잘 통합됩니다. Dagster의 데이터 품질 및 계보는 데이터 워크 플로의 신뢰성과 추적 성을 보장하는 데 도움이됩니다.

주요 기능

• 유형-안전 프로그래밍 : 유형 주석을 통한 데이터 품질과 일관성을 보장합니다.
• Data Lineage : 추적 성을 향상시키기 위해 워크 플로우를 통해 데이터 흐름을 추적합니다.
• 모듈성 : 재사용 가능한 모듈 식 파이프 라인 구성 요소를 장려합니다.
• 통합 : 다양한 데이터 엔지니어링 도구 및 플랫폼과 호환됩니다.
• 모니터링 및 디버깅 : 워크 플로 모니터링 및 디버깅을위한 내장 도구.
• 확장 성 : 대규모 데이터 워크 플로우를 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다.

사용 사례

• 데이터 품질 관리 : Dagster의 타입 안전 프로그래밍 및 데이터 계보에 대한 초점은 데이터 품질 및 추적 성을 유지하는 프로젝트에 도움이됩니다.
• 모듈 식 데이터 응용 프로그램 : 모듈 식 및 재사용 가능한 데이터 애플리케이션을 개발하고 유지하기 위해 이상적인 Dagster는 안전한 안전 방식으로 복잡한 워크 플로우를 지원합니다.
• 모니터링 및 디버깅 : 내장 모니터링 및 디버깅 도구는 강력하고 안정적인 데이터 처리를 보장 해야하는 팀에게 유리합니다.

가격 모델

• 무료 계층 : 오픈 소스 버전은 무료로 사용할 수 있습니다. 데이터 오케스트레이션 및 모니터링을위한 핵심 기능이 포함되어 있습니다.
• 기업 : 가격은 요구 사항에 따라 다릅니다. 견적은 Dagster에게 연락하십시오. 추가 엔터프라이즈 기능, 지원 및 SLA가 포함되어 있습니다.

여기에서 Dagster를 확인하십시오

또한 읽기 : 데이터 과학 워크 플로 마스터 : 단계별 가이드

3. 루이지

Spotify가 개발 한 Luigi는 배치 작업의 복잡한 파이프 라인을 구축하는 데 도움이되는 파이썬 패키지입니다. 종속성 해상도, 워크 플로 관리, 시각화 및 고장 복구를 처리합니다. 이 공기 흐름 대안은 특히 순차적 실행이 필요하고 복잡한 종속성을 갖는 작업에 특히 적합합니다.

주요 기능

• 종속성 관리 : 작업 종속성을 자동으로 해결하고 관리합니다.
• 워크 플로 시각화 : 워크 플로 및 해당 상태를 시각화하는 도구를 제공합니다.
• 실패 복구 : 작업 장애 및 검색을 처리하는 내장 메커니즘.
• 순차적 실행 : 작업이 순서대로 실행되는 워크 플로에 최적화되었습니다.
• 확장 성 : 다양한 데이터 소스 및 시스템과의 통합을 지원합니다.
• 오픈 소스 : Apache 라이센스 2.0에 따라 무료로 사용하고 수정할 수 있습니다.

사용 사례

• 배치 처리 : Luigi는 복잡한 종속성 관리 및 순차적 인 작업 실행과 관련된 배치 처리 작업을 처리하는 데 적합합니다.
• 데이터 파이프 라인 관리 :이 도구는 광범위한 데이터 처리 상황에서 일반적으로 발견되는 수많은 단계 및 종속성을 가진 복잡한 데이터 파이프 라인을 감독하고 표시하는 데 적합합니다.
• 실패 복구 : 워크 플로 일관성을 유지하려면 자동 처리 및 작업 장애의 복원이 필요할 때 유리합니다.

가격 모델

• 무료 계층 : 오픈 소스 및 무료 사용. 파이프 라인 구축 및 관리를위한 핵심 기능이 포함되어 있습니다.
• 유료 계층 : Luigi는 공식적인 유료 계층이 없습니다. 조직은 인프라 및 유지 보수와 관련된 비용을 발생시킬 수 있습니다.

여기에서 Luigi를 확인하십시오

4. Kubeflow

Kubeflow는 Kubernetes 내에서 기계 학습 프로세스를 실행하기위한 무료 플랫폼입니다. 이 공기 흐름 대안은 적응 가능하고 전송 가능한 ML 작업을 작성, 조정, 시작 및 관리하기위한 리소스를 제공합니다. KubeFlow와 Kubernetes와의 통합은 이미 Kubernetes를 사용하여 컨테이너를 관리하는 팀에게 이상적인 옵션입니다.

주요 기능

• Kubernetes 통합 : 컨테이너 오케스트레이션 및 확장 성을 위해 Kubernetes를 활용합니다.
• ML 워크 플로 지원 : ML 파이프 라인 관리를위한 특수 도구를 제공합니다.
• 이식성 : Kubernetes 클러스터에서 워크 플로가 실행될 수 있습니다.
• 확장 성 : 대규모 기계 학습 워크로드를 처리하도록 설계되었습니다.
• 모듈성 : 독립적으로 사용할 수있는 상호 운용 가능한 구성 요소로 구성됩니다.
• 커뮤니티 및 생태계 : 강력한 커뮤니티 지원 및 기타 ML 도구 및 라이브러리와의 통합.

사용 사례

• 기계 학습 파이프 라인 : Kubeflow는 Kubernetes에서 기계 학습 프로세스를 실행하여 데이터 준비부터 모델 개발 및 배포에 이르기까지 작업을 다룹니다.
• 확장 가능한 ML 워크 플로 : 광범위한 Kubernetes 클러스터에서 ML 작업을 확장 할 수있는 기능이 필요한 회사에 적합합니다.
• ML 모델 배포 : 생산 설정에서 ML 모델을 배포하고 감독하기위한 리소스를 제공하여 확장 성 및 유연성을 보장합니다.

가격 모델

• 무료 계층 : 오픈 소스 및 무료 사용. Kubernetes에서 ML 워크 플로를 관리하기위한 핵심 도구가 포함되어 있습니다.
• 인프라 비용 : 클라우드 서비스 또는 Kubernetes 클러스터에서 KubeFlow를 실행하는 비용은 클라우드 제공 업체 및 사용에 따라 다릅니다.

여기에서 KubeFlow를 확인하십시오

또한 읽으십시오 : KubeFlow를 사용하여 워크 플로 관리를 이해하십시오

5. Flyte

Flyte는 복잡한 데이터를위한 워크 플로우를 자동화하고 미션 크리티컬 활동에 필수적인 ML 프로세스를 자동화하는 플랫폼입니다. 이 공기 흐름 대안은 확장 성, 데이터 품질 및 생산성에 중점을 둔 Kubernetes의 고유 솔루션을 제공합니다. Flyte의 재생산 및 감사 작업에 대한 강조는 엄격한 규정 준수 표준을 준수 해야하는 회사에게 최고의 선택입니다.

주요 기능

• Kubernetes-Native : 컨테이너 오케스트레이션 및 확장 성을 위해 Kubernetes를 활용합니다.
• 확장 성 : 대규모 워크 플로 및 데이터 처리 작업을 처리하도록 설계되었습니다.
• 데이터 품질 : 엄격한 검증 및 모니터링을 통해 높은 데이터 품질을 보장합니다.
• 재현성 : 데이터 처리 및 ML 교육 일관성을 유지하기 위해 재현 가능한 워크 플로를 용이하게합니다.
• 감사 : 규정 준수 및 감사 목적을위한 자세한 로그 및 추적을 제공합니다.
• 모듈 식 아키텍처 : 독립적으로 또는 함께 다양한 구성 요소를 사용할 수 있습니다.

사용 사례

• 복잡한 데이터 워크 플로우 : FLYTE는 확장 성과 엄격한 데이터 품질 관리가 필요한 복잡한 미션 크리티컬 데이터 워크 플로우를 관리하는 데 적합합니다.
• 기계 학습 : 재현성 및 감사에 중점을 둔 확장 가능한 ML 파이프 라인을 지원하므로 엄격한 규정 준수 요구 사항이있는 조직에 이상적입니다.
• 데이터 처리 : Kubernetes Native 솔루션이 성능 이점을 제공하는 대규모 데이터 처리 작업에 효과적입니다.

가격 모델

• 무료 계층 : 오픈 소스 및 무료 사용. 워크 플로 자동화 및 관리를위한 핵심 기능이 포함되어 있습니다.
• 엔터프라이즈 : 추가 엔터프라이즈 기능, 지원 및 서비스를위한 맞춤형 가격. 자세한 내용은 Flyte에 문의하십시오.

여기에서 flyte를 확인하십시오

6. Mage ai

Mage AI는 포괄적 인 머신 러닝 플랫폼으로 ML 모델을 처음부터 끝까지 만들고, 출시 및 추적 할 수 있습니다. 그래픽 워크 플로 인터페이스를 제공하고 다양한 데이터 소스 및 도구와 완벽하게 연결합니다. 이 공기 흐름 대안은 머신 러닝에 액세스 할 수 있고 확장 가능하게하여 데이터 전처리, 모델 교육 및 배포 기능을 제공합니다.

주요 기능

• Visual Interface : ML 워크 플로 설계를위한 직관적 인 드래그 앤 드롭 인터페이스.
• 데이터 통합 ​​: 다양한 데이터 소스 및 도구와 완벽한 통합.
• 엔드 투 엔드 ML : 데이터 전처리에서 모델 배포까지 전체 ML 라이프 사이클을 지원합니다.
• 확장 성 : 데이터 및 계산 요구 사항이 증가함에 따라 확장하도록 설계되었습니다.
• 모니터링 및 관리 : 생산에서 ML 모델의 실시간 모니터링 및 관리.
• 사용자 친화적 : 다양한 수준의 전문 지식을 가진 사용자가 액세스 할 수 있도록 설계되었습니다.

사용 사례

• 엔드 투 엔드 ML 개발 : MAGE AI는 엔드 투 엔드 머신 러닝 프로세스, 데이터 전처리 처리, 모델 배포 및 모니터링을 위해 만들어졌습니다.
• Visual Workflow Design : 광범위한 코딩없이 머신 러닝 워크 플로를 설계하고 관리하기위한 시각적 인터페이스를 선호하는 사용자에게 이상적입니다.
• 확장 성 : 데이터 및 계산 요구 사항 증가에 따라 ML 모델 및 워크 플로를 확장하는 데 적합합니다.

가격 모델

• 무료 계층 : 머신 러닝 워크 플로 관리를위한 기본 기능이 포함되어 있습니다.
• 전문가 : 가격은 한 달에 사용자 당 $ 49부터 시작합니다. 추가 기능과 지원이 포함되어 있습니다.
• 엔터프라이즈 : 고급 기능, 전용 지원 및 엔터프라이즈 기능을위한 맞춤형 가격. 견적은 Mage AI에 문의하십시오.

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또한 읽으십시오 : MAGE가있는 현대 데이터 공학

7. 케드로

Kedro는 재현 가능하고 유지 관리 가능한 모듈 식 데이터 과학 코드를 작성하기위한 오픈 소스 파이썬 프레임 워크입니다. 데이터 파이프 라인 개발을위한 모범 사례를 시행하여 코드를 구조화하고 종속성을 관리하는 표준 방법을 제공합니다. 이 공기 흐름 대안은 다양한 데이터 저장 및 처리 도구와 통합되므로 품질 및 유지 관리에 중점을 둔 복잡한 데이터 워크 플로우를 구축하기위한 강력한 선택이됩니다.

주요 기능

• 재현성 : 데이터 워크 플로우를 일관되게 재생할 수 있도록합니다.
• 유지 관리 : 장기 유지 보수를위한 모범 사례 및 코드 구조를 장려합니다.
• 모듈 식 : 재사용 및 통합 할 수있는 모듈 식 파이프 라인 구성 요소를 지원합니다.
• 데이터 파이프 라인 관리 : 복잡한 데이터 파이프 라인의 개발 및 관리를 용이하게합니다.
• 통합 : 다양한 데이터 저장 및 처리 도구와 호환됩니다.
• 시각화 : 데이터 파이프 라인 및 구성 요소를 시각화하기위한 도구를 제공합니다.

사용 사례

• 데이터 파이프 라인 개발 : Kedro의 재현성 및 유지 관리에 대한 강조는 쉽게 재현 할 수있는 복잡하고 모듈 식 데이터 파이프 라인을 개발하는 데 이상적입니다.
• 데이터 과학 프로젝트 : 데이터 과학 프로젝트를 구성하고 모범 사례를 보장하는 데 유용하며 코드 조직 및 종속성 관리에서 수행됩니다.
• 도구와의 통합 : 다양한 데이터 저장 및 처리 도구와 잘 통합되어 연구 및 생산 환경에서 다양한 데이터 워크 플로우를 강력하게 선택할 수 있습니다.

가격 모델

• 무료 계층 : 오픈 소스 및 무료 사용. 재현 가능한 데이터 과학 코드를 만들기위한 핵심 기능이 포함되어 있습니다.
• 유료 계층 : Kedro에는 공식적인 유료 계층이 없습니다. 필요한 경우 추가 비용은 인프라, 엔터프라이즈 지원 또는 컨설팅 서비스에서 발생할 수 있습니다.

여기에서 Kedro를 확인하십시오

결론

Apache Airflow는 다양한 데이터 오케스트레이션 영역에서 강력하지만 그 제한으로 인해 특정 요구에 더 적합한 도구를 탐색 할 수 있습니다. Prefect, Dagster 및 Flyte와 같은 옵션을 탐색하면 실시간 데이터를 처리하기위한 더 나은 확장 성, 유용성 또는 특정 기능을 제공하는 솔루션을 찾을 수 있습니다. 올바른 도구를 선택하려면 기능을 워크 플로의 요구 사항과 일치시켜 회사의 특정 요구에 맞는 간소화되고 성공적인 데이터 조직을 보장해야합니다.

또한 읽기 : 데이터 과학 워크 플로우를위한 12 최고의 AI 도구

위 내용은 데이터 오케스트레이션을위한 공기 흐름 대안 - 분석 Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!