數據編排的氣流替代方案-Analytics Vidhya

介紹

Apache氣流是數據編排的關鍵組成部分，並以其處理複雜的工作流程和自動化數據管道的能力而聞名。許多組織因其靈活性和強大的安排功能而選擇了它。但是，隨著數據需求的變化，氣流缺乏可擴展性，實時處理功能和設置複雜性可能會導致探索其他選項。本文深入研究氣流替代方案，突出其特徵，優勢和實際應用，以幫助您為數據協調要求做出明智的決定。

目錄

• 介紹
• 什麼是Apache氣流？
• 氣流如何用於數據編排？
• 數據編排的前7個氣流替代方案
  • 1。縣
  • 2。達格斯特
  • 3。 Luigi
  • 4。 kubeflow
  • 5
  • 6.法師AI
  • 7。 Kedro
• 結論

什麼是Apache氣流？

Apache Airflow是一個開源平台，用於編程編寫，編寫，調度和監視管道。用戶可以將工作流定義為以線性/並行方式處理或兩者組合處理的任務的DAG。氣流對複雜的任務和數據處理是有益的，因為它可以通過插件容易擴展，支持調度，並且在其基礎上具有良好的監視系統。

氣流如何用於數據編排？

氣流通常用於數據處理，因為它擅長處理複雜的調度和相互依賴性。在事件驅動的工作流程中，用戶可以使用Python代碼來定義任務和依賴項，從而使用戶可以控製程序如何流動。 AirFlow的調度程序負責基於處方頻率或與其他事件相關的任務執行任務，並且Web UI可以監視頂級dag dag dag dag概念的能力。此功能對於管理任何ETL過程，數據集成以及涉及數據的其他相關過程至關重要。

但是，氣流具有某些限制，需要探索其他選項。

• 設置和維護的複雜性：氣流可能很複雜，需要大量精力，尤其是在管理許多工作流程時。
• 可伸縮性問題：氣流可以管理許多任務，但可能會在沒有大量調整和資源的情況下遇到廣泛的工作流程。
• 缺乏實時處理：氣流主要用於處理批處理處理，由於缺乏實時處理能力，因此可能不是實時數據處理要求的理想選擇。
• 對動態工作流的支持有限：有限的幫助可以用於氣流中的動態工作流，這通常使管理挑戰性的任務圖。
• 對Python的依賴：儘管Python允許進行可自定義的工作流程，但它可能會阻礙缺乏Python熟練程度的團隊。

因此，這些限制強調了研究不同工具的必要性，這些工具可以提供更直接的設置，提高的可伸縮性，實時處理能力或針對特定要求定制的其他功能。

數據編排的前7個氣流替代方案

現在，讓我們查看一些用於數據編排的氣流替代方案。

1。縣

Perfect是一個當代工具，用於精心策劃工作流程，以簡化數據管道的創建和控制。它提供了混合的執行模型，使工作流可以在本地計算機或託管雲設置上操作。這種氣流替代方案以其專注於簡單性，可見性和彈性而聞名，這是數據工程師和數據科學家的引人注目的選擇。

關鍵功能

• 混合執行：支持本地或云中運行工作流程。
• 易用性：用戶友好的接口和簡單的API定義工作流程。
• 可觀察性：實時監視和記錄工作流執行。
• 容錯：自動檢索和故障處理以確保可靠的工作流執行。
• 靈活的調度：高級調度選項，以滿足各種工作流程的需求。
• 可擴展性：與許多數據源，存儲和其他工具集成。

用例

• ETL管道：Perfect的網格執行模型和容錯使其成為必須在本地機器和雲環境上運行的ETL管道的理想選擇。
• 數據集成：縣的實時監視和可觀察性有益於整合和轉換多個來源的數據。
• 複雜的工作流程：其靈活的調度和易於使用的接口簡化了複雜的工作流和依賴關係的管理。

定價模型

• 免費層：包括基本功能，例如perfect Cloud或Prefect Server，用於本地執行。
• 團隊：每月用戶起價為49美元。包括增強監控，警報和支持等其他功能。
• 業務：高級功能和託管雲服務的自定義定價。聯繫縣以獲取詳細信息。

在此處查看州長

2。達格斯特

DAGSTER是一個旨在開發和維護數據應用程序的數據編排器。該氣流替代方案提供了一種類型安全的編程模型，並與現代數據工程工具很好地集成在一起。 Dagster的數據質量和血統有助於確保數據工作流的可靠性和可追溯性。

關鍵功能

• 類型安全編程：通過類型註釋確保數據質量和一致性。
• 數據譜系：通過工作流程跟踪數據流以提高可追溯性。
• 模塊化：鼓勵可重複使用的模塊化管道組件。
• 集成：與各種數據工程工具和平台兼容。
• 監視和調試：用於監視和調試工作流程的內置工具。
• 可伸縮性：旨在有效處理大規模數據工作流程。

用例

• 數據質量管理：達格斯特（Dagster）對類型的安全編程和數據譜系的關注對維護數據質量和可追溯性至關重要的項目有幫助。
• 模塊化數據應用程序：Dagster非常適合開發和維護模塊化和可重複使用的數據應用程序，以一種安全的方法支持複雜的工作流程。
• 監視和調試：其內置監視和調試工具對需要確保可靠和可靠的數據處理的團隊有益。

定價模型

• 免費層：開源版本免費使用。包括用於數據編排和監視的核心功能。
• 企業：定價根據要求而變化。聯繫dagster獲取報價。包括其他企業功能，支持和SLA。

在這裡查看dagster

另請閱讀：掌握數據科學工作流程：逐步指南

3。 Luigi

Luigi是由Spotify開發的，是一個Python軟件包，可幫助建立批處理作業的複雜管道。它處理依賴關係解決，工作流程管理，可視化和故障恢復。該氣流替代方案特別適合需要順序執行並具有復雜依賴性的任務。

關鍵功能

• 依賴關係管理：自動解決並管理任務依賴關係。
• 工作流可視化：提供可視化工作流程及其狀態的工具。
• 故障恢復：內置機制來處理任務失敗和檢索。
• 順序執行：針對需要任務順序運行的工作流程進行了優化。
• 可擴展性：支持與各種數據源和系統的集成。
• 開源：在Apache許可證2.0下免費使用和修改。

用例

• 批處理處理：Luigi適合處理涉及復雜依賴關係管理和順序執行的批處理處理任務。
• 數據管道管理：此工具非常適合監督和顯示複雜的數據管道，這些數據管道具有許多在廣泛的數據處理情況下常見的階段和依賴項。
• 故障恢復：當需要自動處理和恢復任務失敗以保持工作流程一致性時，這是有益的。

定價模型

• 免費層：開源並免費使用。包括用於構建和管理管道的核心功能。
• 付費層：路易吉沒有正式的付費層；組織可能會產生與基礎架構和維護有關的成本。

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4。 kubeflow

KubeFlow是一個免費的平台，用於在Kubernetes中執行機器學習過程。該氣流替代方案提供了創建，協調，啟動和管理可自適應和可轉讓的ML任務的資源。 KubeFlow與Kubernetes的集成使其成為已經使用Kubernetes管理容器的團隊的理想選擇。

關鍵功能

• Kubernetes集成：利用Kubernetes來用於容器編排和可擴展性。
• ML工作流支持：提供用於管理ML管道的專用工具。
• 可移植性：確保工作流可以在任何kubernetes群集上運行。
• 可伸縮性：旨在處理大型機器學習工作負載。
• 模塊化：由可互操作的組件組成，可以獨立使用。
• 社區和生態系統：強大的社區支持和與其他ML工具和圖書館的集成。

用例

• 機器學習管道：KubeFlow在Kubernetes上運行機器學習過程，涵蓋了從數據準備到建模開發和部署的任務。
• 可擴展的ML工作流：非常適合需要在廣泛的Kubernetes群集上擴展其ML任務的公司。
• ML模型部署：提供用於在生產設置中部署和監督ML模型的資源，以確保可擴展性和靈活性。

定價模型

• 免費層：開源並免費使用。包括用於管理Kubernetes上ML工作流程的核心工具。
• 基礎架構成本：在雲服務或Kubernetes集群上運行KubeFlow的成本因雲提供商和使用而有所不同。

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另請閱讀：使用KubeFlow了解工作流程管理

5

Flyte是一個平台，可為關鍵任務活​​動至關重要的複雜數據和ML過程自動化工作流程。該氣流替代方案提供了Kubernetes本機的解決方案，該解決方案側重於可擴展性，數據質量和生產力。 Flyte強調能夠複製和審計工作，這對於需要遵守嚴格合規標準的公司來說，它是最佳選擇。

關鍵功能

• Kubernetes-native ：利用Kubernetes用於容器編排和可擴展性。
• 可伸縮性：旨在處理大規模的工作流和數據處理任務。
• 數據質量：通過嚴格的驗證和監視確保高數據質量。
• 可重複性：促進可重複的工作流以維持數據處理和ML培訓一致性。
• 可審核性：提供詳細的日誌和跟踪，以進行合規性和審計目的。
• 模塊化體系結構：允許獨立或結合使用各種組件。

用例

• 複雜的數據工作流程：Flyte適合管理需要高可擴展性和嚴格數據質量控制的複雜，關鍵任務數據工作流程。
• 機器學習：支持可擴展的ML管道，專注於可重複性和可審核性，使其非常適合具有嚴格合規性要求的組織。
• 數據處理：對於大規模的數據處理任務有效，Kubernetes-native Solutions提供了性能優勢。

定價模型

• 免費層：開源並免費使用。包括用於工作流程和管理的核心功能。
• 企業：用於其他企業功能，支持和服務的自定義定價。有關詳細信息，請聯繫Flyte。

在這裡查看Flyte

6.法師AI

Mage AI是一個綜合的機器學習平台，可以從頭到尾更輕鬆地創建，啟動和跟踪ML模型。它提供了圖形工作流程接口，並與不同的數據源和工具無縫連接。這種氣流替代方案使機器學習可訪問和可擴展，從而提供數據預處理，模型培訓和部署功能。

關鍵功能

• 視覺接口：用於設計ML工作流程的直觀拖放接口。
• 數據集成：與各種數據源和工具的無縫集成。
• 端到端ML ：支持從數據預處理到模型部署的整個ML生命週期。
• 可伸縮性：旨在按增加數據和計算要求擴展。
• 監視和管理：生產中ML模型的實時監控和管理。
• 用戶友好型：具有不同專業知識水平的用戶可以訪問。

用例

• 端到端ML開發：Mage AI是為端到端機器學習過程創建的，處理數據預處理，模型部署和監視。
• Visual Workflow設計：非常適合使用視覺界面設計和管理機器學習工作流程而無需大量編碼的用戶。
• 可伸縮性：適用於增加數據和計算要求的縮放ML模型和工作流程。

定價模型

• 免費層：包括機器學習工作流程管理的基本功能。
• 專業：定價為每月每月49美元。包括其他功能和支持。
• 企業：高級功能，專用支持和企業功能的自定義定價。聯繫法師AI獲取報價。

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另請閱讀：法師的現代數據工程

7。 Kedro

Kedro是一個開源Python框架，用於創建可再現，可維護，模塊化數據科學代碼。它為數據管道開發提供了最佳實踐，提供了構建代碼和管理依賴項的標準方法。這種氣流替代方案與各種數據存儲和處理工具集成在一起，使其成為建立重點介紹質量和可維護性的複雜數據工作流程的強大選擇。

關鍵功能

• 可重複性：確保數據工作流程可以持續再現。
• 可維護性：鼓勵最佳實踐和代碼結構進行長期維護。
• 模塊化：支持可以重複使用和集成的模塊化管道組件。
• 數據管道管理：促進複雜數據管道的開發和管理。
• 集成：與各種數據存儲和處理工具兼容。
• 可視化：提供可視化數據管道及其組件的工具。

用例

• 數據管道開發：Kedro對可重複性和可維護性的重視使其非常適合開發必須易於重現的複雜和模塊化數據管道。
• 數據科學項目：在構建數據科學項目和確保最佳實踐中受到代碼組織和依賴管理的最佳實踐有用。
• 與工具集成：與各種數據存儲和處理工具都很好地集成，這使其成為研究和生產環境中各種數據工作流程的強大選擇。

定價模型

• 免費層：開源並免費使用。包括用於創建可重現數據科學代碼的核心功能。
• 付費層：Kedro沒有正式的付費層；如果需要，基礎架構，企業支持或諮詢服務可能會產生額外費用。

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結論

儘管Apache氣流在數據編排的各個領域都很強，但其局限性可能會導致您探索其他更合適的工具滿足您的特定需求。通過探索諸如Perfect，dagster和Flyte之類的選項，您可以發現可以提供更好的可擴展性，可用性或特定功能來處理實時數據的解決方案。選擇正確的工具需要將其功能與工作流程的要求相匹配，並保證一個適合您公司特定需求的簡化且成功的數據組織。

另請閱讀：12個最佳數據科學工作流程的最佳AI工具

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