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Entwicklung mit Jupyter/VSCode/PyCharm usw.
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Deployment auf Produktionsserver ohne Codeänderungen: Kubernetes, AWS Batch, Airflow, Kubeflow, Slurm usw.
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Vorhandene Notebooks können in modulare Pipelines refaktoriert werden
Hauptfunktionen
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Schnelle Entwicklung mit YAML
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Flexible Nutzung dank leistungsstarker Python-API
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Zwischenspeichert automatisch frühere Pipeline-Ergebnisse und berechnet nur die seit dem letzten Lauf geänderten Teile neu
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Verteiltes Deployment per Shell-Skript oder über Kubernetes, Airflow, AWS Batch usw.
1 Kommentare
Mit Kafka kann es wohl nicht mithalten, oder?