Yazara göre resim
Veri düzenleme, modern veri mühendisliğinin kritik bir bileşeni haline geldi ve ekiplerin veri iş akışlarını kolaylaştırmasına ve otomatikleştirmesine olanak tanıdı. Apache Airflow, esnekliği ve güçlü topluluk desteğiyle bilinen, yaygın olarak kullanılan bir araçtır. Ancak benzersiz özellikler ve faydalar sunan başka alternatifler de vardır.
Bu blog yazısında iş akışlarını yönetmek için beş alternatifi tartışacağız: Prefect, Dagster, Luigi, Mage AI ve Kedro. Bu araçlar yalnızca veri mühendisliğiyle sınırlı olmayıp her alanda kullanılabilir. Bu araçları anlayarak verilerinize ve makine öğrenimi iş akışı ihtiyaçlarınıza en uygun olanı seçebileceksiniz.
Vali iş akışlarını oluşturmaya ve yönetmeye yönelik, gözlemlenebilirlik ve önceliklendirme yetenekleri sağlayan açık kaynaklı bir araçtır. Birkaç satırlık Python kodu kullanarak etkileşimli iş akışı uygulamaları oluşturabilirsiniz.
Prefect, iş akışlarının bulutta veya şirket içinde çalışmasına olanak tanıyan hibrit bir yürütme modeli sunarak kullanıcılara veri işlemleri üzerinde daha fazla kontrol sağlıyor. Sezgisel kullanıcı arayüzü ve zengin API'si, veri iş akışlarının kolay izlenmesine ve sorun gidermeye olanak sağlar.
hançer Veri varlıklarının tüm yaşam döngüsü boyunca geliştirilmesini, bakımını ve gözlemlenmesini kolaylaştıran güçlü, açık kaynaklı bir veri hattı düzenleyicisidir. Bulutta yerel ortamlar için tasarlanan Dagster, entegre veri kökeni, gözlemlenebilirlik ve kullanıcı dostu bir geliştirme ortamı sunarak onu veri mühendisleri, veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için popüler bir seçim haline getiriyor.
Dagster, kullanıcıların veri varlıklarını Python işlevleri olarak tanımlamasına olanak tanıyan açık kaynaklı bir veri düzenleme sistemidir. Dagster, tanımlandıktan sonra bu işlevleri kullanıcı tanımlı bir programa göre veya belirli olaylara yanıt olarak yönetir ve yürütür. Dagster, yerel geliştirme ve birim testinden entegrasyon testine, hazırlama ortamlarına ve üretime kadar veri geliştirme yaşam döngüsünün her aşamasında kullanılabilir.
LuigiSpotify tarafından geliştirilen, toplu işlerden oluşan karmaşık işlem hatları oluşturmaya yönelik Python tabanlı bir çerçevedir. Güvenilirlik ve ölçeklenebilirliğe odaklanarak bağımlılık çözümü, iş akışı yönetimi, görselleştirme ve daha fazlasını yönetir.
Luigi, görev bağımlılıklarını yönetmede üstün olan, görevlerin doğru sırada ve yalnızca bağımlılıklar karşılandığında yürütülmesini sağlayan güçlü bir araçtır. Hadoop işleri, Python komut dosyaları ve diğer toplu işlemlerin bir karışımını içeren iş akışları için özellikle uygundur.
Luigi, öneriler, top listeleri, A/B test analizi, harici raporlar, dahili kontrol panelleri vb. dahil olmak üzere çeşitli işlemleri destekleyen bir altyapı sağlar.
Büyücü AI veri düzenleme alanına daha yeni giren, verileri dönüştürmek ve entegre etmek için hibrit bir çerçeve sunan, dizüstü bilgisayarların esnekliğini modüler kodun titizliğiyle birleştiren bir şirkettir. Verilerin çıkarılması, dönüştürülmesi ve yüklenmesi sürecini kolaylaştırmak, kullanıcıların verilerle daha verimli ve kullanıcı dostu bir şekilde çalışmasını sağlamak için tasarlanmıştır.
Mage AI, basit bir geliştirici deneyimi sağlar, birden fazla programlama dilini destekler ve işbirlikçi geliştirmeye olanak tanır. Yerleşik izleme, uyarı ve gözlemlenebilirlik özellikleri, onu büyük ölçekli, karmaşık veri hatları için çok uygun hale getirir. Mage AI ayrıca dbt modellerini oluşturmak, çalıştırmak ve yönetmek için dbt'yi destekler.
kedro veri ve makine öğrenimi ardışık düzenleri oluşturmak için standartlaştırılmış bir yol sağlayan bir Python çerçevesidir. Tekrarlanabilir, bakımı yapılabilir ve modüler veri mühendisliği ve veri bilimi ardışık düzenleri oluşturmanıza yardımcı olmak için yazılım mühendisliğinin en iyi uygulamalarını kullanır.
Kedro, veri bilimi projelerini oluşturma, test etme ve dağıtma sürecini basitleştiren standartlaştırılmış bir proje şablonu, veri bağlayıcıları, işlem hattı soyutlaması, kodlama standartları ve esnek dağıtım seçenekleri sağlar. Veri bilimcileri, Kedro'yu kullanarak tutarlı ve düzenli bir proje yapısı sağlayabilir, verileri ve model versiyonlarını kolayca yönetebilir, işlem hattı bağımlılıklarını otomatikleştirebilir ve projeleri çeşitli platformlarda dağıtabilir.
Apache Airflow, veri düzenleme için popüler bir araç olmaya devam ederken, burada sunulan alternatifler, belirli projelere veya ekip tercihlerine daha iyi uyum sağlayabilecek bir dizi özellik ve avantaj sunar. İster sadeliğe, kod merkezli tasarıma, ister makine öğrenimi iş akışlarının entegrasyonuna öncelik veriyor olun, muhtemelen ihtiyaçlarınızı karşılayan bir alternatif vardır. Ekipler bu seçenekleri keşfederek veri operasyonlarını geliştirmek ve veri girişimlerinden daha fazla değer elde etmek için doğru aracı bulabilirler.
Veri Mühendisliği alanında yeniyseniz, Veri Mühendisliği Profesyonel Kursu işe hazır olmak ve yılda 300 bin dolar kazanmaya başlamak.
Abid Ali Avan (@1abidaliwan), makine öğrenimi modelleri oluşturmayı seven sertifikalı bir veri bilimcisi uzmanıdır. Şu anda, makine öğrenimi ve veri bilimi teknolojileri üzerine içerik oluşturmaya ve teknik bloglar yazmaya odaklanıyor. Abid, Teknoloji Yönetimi alanında yüksek lisans ve Telekomünikasyon Mühendisliği alanında lisans derecesine sahiptir. Vizyonu, akıl hastalığı ile mücadele eden öğrenciler için bir grafik sinir ağı kullanarak bir AI ürünü oluşturmaktır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.kdnuggets.com/5-airflow-alternatives-for-data-orchestration?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-airflow-alternatives-for-data-orchestration
