صورة المؤلف
 

أصبح تنسيق البيانات عنصرًا حاسمًا في هندسة البيانات الحديثة، مما يسمح للفرق بتبسيط وأتمتة سير عمل البيانات الخاصة بهم. في حين أن Apache Airflow هي أداة مستخدمة على نطاق واسع ومعروفة بمرونتها ودعمها القوي من المجتمع. ومع ذلك، هناك العديد من البدائل الأخرى التي تقدم ميزات وفوائد فريدة. 

في منشور المدونة هذا، سنناقش خمسة بدائل لإدارة سير العمل: Prefect، وDagster، وLuigi، وMage AI، وKedro. يمكن استخدام هذه الأدوات في أي مجال، وليس فقط هندسة البيانات. من خلال فهم هذه الأدوات، ستتمكن من اختيار الأداة التي تناسب احتياجات سير عمل البيانات والتعلم الآلي لديك.

حاكم هي أداة مفتوحة المصدر لبناء وإدارة سير العمل، وتوفير إمكانية المراقبة وإمكانيات الفرز. يمكنك إنشاء تطبيقات سير عمل تفاعلية باستخدام بضعة أسطر من كود Python.

يقدم Prefect نموذج تنفيذ مختلط يسمح بتشغيل سير العمل في السحابة أو محليًا، مما يوفر للمستخدمين تحكمًا أكبر في عمليات البيانات الخاصة بهم. تتيح واجهة المستخدم البديهية وواجهة برمجة التطبيقات الغنية إمكانية المراقبة السهلة واستكشاف أخطاء سير عمل البيانات وإصلاحها.

داغستر هو منسق خط بيانات قوي ومفتوح المصدر يعمل على تبسيط تطوير أصول البيانات وصيانتها ومراقبتها طوال دورة حياتها بأكملها. تم تصميم Dagster للبيئات السحابية الأصلية، وهو يوفر سلسلة بيانات متكاملة وإمكانية المراقبة وبيئة تطوير سهلة الاستخدام، مما يجعله خيارًا شائعًا لمهندسي البيانات وعلماء البيانات ومهندسي التعلم الآلي.

Dagster هو نظام تنسيق بيانات مفتوح المصدر يسمح للمستخدمين بتحديد أصول البيانات الخاصة بهم كوظائف Python. بمجرد تحديدها، تقوم Dagster بإدارة وتنفيذ هذه الوظائف بناءً على جدول زمني محدد من قبل المستخدم أو استجابة لأحداث محددة. يمكن استخدام Dagster في كل مرحلة من مراحل دورة حياة تطوير البيانات، بدءًا من التطوير المحلي واختبار الوحدة وحتى اختبار التكامل والبيئات المرحلية والإنتاج.

لويجي، الذي طورته Spotify، هو إطار عمل يستند إلى لغة Python لبناء خطوط أنابيب معقدة من المهام المجمعة. فهو يتعامل مع حل التبعية، وإدارة سير العمل، والتصور، والمزيد، مع التركيز على الموثوقية وقابلية التوسع. 

Luigi هي أداة قوية تتفوق في إدارة تبعيات المهام، مما يضمن تنفيذ المهام بالترتيب الصحيح وفقط في حالة استيفاء تبعياتها. إنها مناسبة بشكل خاص لسير العمل الذي يتضمن مزيجًا من وظائف Hadoop ونصوص Python والعمليات المجمعة الأخرى. 

يوفر Luigi بنية تحتية تدعم العمليات المختلفة، بما في ذلك التوصيات والقوائم العلوية وتحليل اختبار A/B والتقارير الخارجية ولوحات المعلومات الداخلية وما إلى ذلك.

ماجى منظمة العفو الدولية هي شركة أحدث في مجال تنسيق البيانات، حيث تقدم إطارًا مختلطًا لتحويل البيانات ودمجها، وتجمع بين مرونة أجهزة الكمبيوتر المحمولة وصرامة التعليمات البرمجية المعيارية. وهو مصمم لتبسيط عملية استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها، مما يمكّن المستخدمين من العمل مع البيانات بطريقة أكثر كفاءة وسهولة في الاستخدام.

يوفر Mage AI تجربة مطور بسيطة، ويدعم لغات برمجة متعددة، ويتيح التطوير التعاوني. إن ميزات المراقبة والتنبيه وإمكانية المراقبة المضمنة تجعلها مناسبة تمامًا لخطوط أنابيب البيانات المعقدة وواسعة النطاق. يدعم Mage AI أيضًا dbt لإنشاء نماذج dbt وتشغيلها وإدارتها.

كيدرو هو إطار عمل Python الذي يوفر طريقة موحدة لبناء خطوط أنابيب البيانات والتعلم الآلي. يستخدم أفضل ممارسات هندسة البرمجيات لمساعدتك في إنشاء خطوط أنابيب لهندسة البيانات وعلوم البيانات قابلة للتكرار وقابلة للصيانة وموحدة.

يوفر Kedro قالبًا قياسيًا للمشروع، وموصلات البيانات، وتجريد خطوط الأنابيب، ومعايير الترميز، وخيارات النشر المرنة، التي تعمل على تبسيط عملية إنشاء مشاريع علوم البيانات واختبارها ونشرها. باستخدام Kedro، يمكن لعلماء البيانات ضمان بنية مشروع متسقة ومنظمة، وإدارة البيانات وإصدار النماذج بسهولة، وأتمتة تبعيات خطوط الأنابيب، ونشر المشاريع على منصات مختلفة.

في حين أن Apache Airflow لا يزال أداة شائعة لتنسيق البيانات، فإن البدائل المعروضة هنا توفر مجموعة من الميزات والفوائد التي قد تناسب بشكل أفضل مشاريع معينة أو تفضيلات الفريق. سواء كنت تعطي الأولوية للبساطة، أو التصميم المرتكز على التعليمات البرمجية، أو تكامل سير عمل التعلم الآلي، فمن المحتمل أن يكون هناك بديل يلبي احتياجاتك. ومن خلال استكشاف هذه الخيارات، يمكن للفرق العثور على الأداة المناسبة لتحسين عمليات البيانات الخاصة بهم وزيادة القيمة من مبادرات البيانات الخاصة بهم.

إذا كنت جديدًا في مجال هندسة البيانات، ففكر في الحصول على دورة هندسة البيانات الاحترافية لتصبح جاهزًا للعمل وتبدأ في كسب 300 ألف دولار سنويًا.

عابد علي عوان (@ 1abidaliawan) هو عالم بيانات متخصص محترف يحب بناء نماذج التعلم الآلي. يركز حاليًا على إنشاء المحتوى وكتابة مدونات تقنية حول تقنيات التعلم الآلي وعلوم البيانات. عابد حاصل على درجة الماجستير في إدارة التكنولوجيا ودرجة البكالوريوس في هندسة الاتصالات. تتمثل رؤيته في بناء منتج للذكاء الاصطناعي باستخدام شبكة عصبية بيانية للطلاب الذين يعانون من مرض عقلي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://www.kdnuggets.com/5-airflow-alternatives-for-data-orchestration?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-airflow-alternatives-for-data-orchestration