Hình ảnh của Tác giả
 

Điều phối dữ liệu đã trở thành một thành phần quan trọng của kỹ thuật dữ liệu hiện đại, cho phép các nhóm hợp lý hóa và tự động hóa quy trình làm việc dữ liệu của họ. Trong khi Apache Airflow là một công cụ được sử dụng rộng rãi, nổi tiếng nhờ tính linh hoạt và hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ. Tuy nhiên, có một số lựa chọn thay thế khác cung cấp các tính năng và lợi ích độc đáo. 

Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ thảo luận về năm lựa chọn thay thế để quản lý quy trình công việc: Prefect, Dagster, Luigi, Mage AI và Kedro. Những công cụ này có thể được sử dụng cho bất kỳ lĩnh vực nào, không chỉ giới hạn ở kỹ thuật dữ liệu. Bằng cách hiểu những công cụ này, bạn sẽ có thể chọn công cụ phù hợp nhất với nhu cầu về dữ liệu và quy trình học máy của mình.

Trưởng ban là một công cụ nguồn mở để xây dựng và quản lý quy trình công việc, cung cấp khả năng quan sát và phân loại. Bạn có thể xây dựng các ứng dụng quy trình làm việc tương tác bằng cách sử dụng một vài dòng mã Python.

Prefect cung cấp mô hình thực thi kết hợp cho phép quy trình công việc chạy trên đám mây hoặc tại chỗ, cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát tốt hơn đối với hoạt động dữ liệu của họ. Giao diện người dùng trực quan và API phong phú của nó cho phép dễ dàng theo dõi và khắc phục sự cố quy trình làm việc dữ liệu.

Con dao là một công cụ điều phối đường dẫn dữ liệu nguồn mở, mạnh mẽ giúp đơn giản hóa việc phát triển, bảo trì và quan sát tài sản dữ liệu trong toàn bộ vòng đời của chúng. Được xây dựng cho môi trường dựa trên đám mây, Dagster cung cấp dòng dữ liệu tích hợp, khả năng quan sát và môi trường phát triển thân thiện với người dùng, khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến cho các kỹ sư dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học.

Dagster là một hệ thống điều phối dữ liệu nguồn mở cho phép người dùng xác định nội dung dữ liệu của họ dưới dạng các hàm Python. Sau khi được xác định, Dagster quản lý và thực thi các chức năng này dựa trên lịch trình do người dùng xác định hoặc để phản hồi các sự kiện cụ thể. Dagster có thể được sử dụng ở mọi giai đoạn của vòng đời phát triển dữ liệu, từ phát triển cục bộ và thử nghiệm đơn vị đến thử nghiệm tích hợp, môi trường dàn dựng và sản xuất.

Luigi, được phát triển bởi Spotify, là một framework dựa trên Python để xây dựng các quy trình phức tạp cho các công việc hàng loạt. Nó xử lý việc giải quyết phần phụ thuộc, quản lý quy trình làm việc, trực quan hóa, v.v., tập trung vào độ tin cậy và khả năng mở rộng. 

Luigi là một công cụ mạnh mẽ vượt trội trong việc quản lý các phần phụ thuộc của nhiệm vụ, đảm bảo rằng các nhiệm vụ được thực hiện theo đúng thứ tự và chỉ khi các phần phụ thuộc của chúng được đáp ứng. Nó đặc biệt phù hợp với các quy trình công việc liên quan đến sự kết hợp của các công việc Hadoop, tập lệnh Python và các quy trình hàng loạt khác. 

Luigi cung cấp cơ sở hạ tầng hỗ trợ các hoạt động khác nhau, bao gồm đề xuất, danh sách hàng đầu, phân tích thử nghiệm A/B, báo cáo bên ngoài, bảng điều khiển nội bộ, v.v.

Pháp sư AI là người mới tham gia vào không gian điều phối dữ liệu, cung cấp một khung kết hợp để chuyển đổi và tích hợp dữ liệu, kết hợp tính linh hoạt của sổ ghi chép với tính nghiêm ngặt của mã mô-đun. Nó được thiết kế để hợp lý hóa quá trình trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu, cho phép người dùng làm việc với dữ liệu theo cách hiệu quả và thân thiện hơn với người dùng.

Mage AI cung cấp trải nghiệm đơn giản cho nhà phát triển, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và cho phép phát triển hợp tác. Các tính năng giám sát, cảnh báo và quan sát tích hợp của nó làm cho nó rất phù hợp với các đường ống dữ liệu phức tạp, quy mô lớn. Mage AI cũng hỗ trợ dbt để xây dựng, chạy và quản lý các mô hình dbt.

kedro là một khung Python cung cấp một cách tiêu chuẩn hóa để xây dựng quy trình dữ liệu và máy học. Nó sử dụng các phương pháp hay nhất về công nghệ phần mềm để giúp bạn tạo quy trình kỹ thuật dữ liệu và khoa học dữ liệu có thể tái tạo, bảo trì và mô-đun.

Kedro cung cấp mẫu dự án được tiêu chuẩn hóa, trình kết nối dữ liệu, tính năng trừu tượng hóa quy trình, tiêu chuẩn mã hóa và các tùy chọn triển khai linh hoạt, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng, thử nghiệm và triển khai các dự án khoa học dữ liệu. Bằng cách sử dụng Kedro, các nhà khoa học dữ liệu có thể đảm bảo cấu trúc dự án nhất quán và có tổ chức, dễ dàng quản lý dữ liệu và phiên bản mô hình, tự động hóa các phần phụ thuộc của quy trình và triển khai các dự án trên nhiều nền tảng khác nhau.

Mặc dù Apache Airflow tiếp tục là một công cụ phổ biến để điều phối dữ liệu, nhưng các lựa chọn thay thế được trình bày ở đây cung cấp nhiều tính năng và lợi ích có thể phù hợp hơn với một số dự án hoặc tùy chọn nhóm nhất định. Cho dù bạn ưu tiên sự đơn giản, thiết kế tập trung vào mã hay tích hợp quy trình công việc của máy học thì vẫn có thể có một giải pháp thay thế đáp ứng nhu cầu của bạn. Bằng cách khám phá các tùy chọn này, các nhóm có thể tìm thấy công cụ phù hợp để nâng cao hoạt động dữ liệu và thu được nhiều giá trị hơn từ các sáng kiến ​​dữ liệu của mình.

Nếu bạn là người mới làm quen với lĩnh vực Kỹ thuật dữ liệu, hãy cân nhắc tham gia Khóa học chuyên nghiệp về kỹ thuật dữ liệu để sẵn sàng làm việc và bắt đầu kiếm được $300K/năm.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận, người yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về Quản lý Công nghệ và bằng cử nhân về Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của ông là xây dựng một sản phẩm AI bằng cách sử dụng mạng nơ-ron đồ thị cho những sinh viên đang chống chọi với bệnh tâm thần.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.kdnuggets.com/5-airflow-alternatives-for-data-orchestration?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-airflow-alternatives-for-data-orchestration