Nchịkọta
Apache Airflow bụ ikpo okwu mepere emepe maka ide akwụkwọ, nhazi oge na nyochaa usoro ọrụ dị ka koodu. N'ịmụ igwe ọ na-arụ ọrụ dị ka onye nduzi nke na-akpalite pipeline data, na-azụghachi ọrụ, na amụma ogbe na usoro a pụrụ ịdabere na ya.
Apache Airflow maka ML Workflows bụ ngọngọ ụlọ ọrụ teknụzụ na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, latency, na ntụkwasị obi na ọnụ ọgụgụ.
Ime miri emi
Emebere ikuku ikuku na Airbnb na 2014 ma ugbu a bụ ọrụ Apache. Abstraction ya bụ isi bụ DAG: ihe eserese Acyclic eduzi akọwapụtara na Python, ebe akụkụ na-edozi usoro ogbugbu na ịdabere na ya. Onye nhazi oge na-atụgharị DAG ndị a, kpebie ọrụ ndị dị njikere, ma zigara ha ndị ọrụ na ndị ọrụ; UI webụ na-egosi akụkọ na-agba ọsọ, ndekọ, na ọkwa ọrụ. Maka ML, a na-eji Airflow eme ihe dị ka onye na-agụ egwú kama ịbụ injin compute: ọ naghị azụ ụdị onwe ya kama ọ na-ebute usoro dị ka iwepụta data, ịkwado ya, ịmalite ọrụ ọzụzụ na Spark ma ọ bụ Kubernetes pod, na ibuga nsonaazụ ya. Ndị na-arụ ọrụ na ihe mmetụta na-ahapụ ọrụ ka ọ kpọọ sistemu mpụga, chere faịlụ, ma ọ bụ mee arịa. Ike ya bụ nhazi oge a pụrụ ịdabere na ya, nwughachi, njupụta azụ, yana nhụsianya doro anya n'ime pipeline siri ike, dabere na oge.
Nghọta nka nka
Airflow DAG bụ naanị koodu Python, yabụ, a na-egosipụta nkwado ndabere na mpaghara yana ndị ọrụ ejiri eriri bitshift syntax ma ọ bụ API ọrụ kechie. Onye nhazi oge na-enyocha oge oge DAG ọ bụla yana dabere ọrụ, na-akwụ ụgwọ naanị ọrụ ndị dabere na elu nwere ihe ịga nke ọma. Ndị na-egbu ihe dị ka Celery ma ọ bụ Kubernetes na-arụ ọrụ ndị ahụ na ndị ọrụ ekesa. A na-eji steeti, ndekọ, na mgbagha nyochagharị ọrụ ọ bụla, na-echekwa metadata na nchekwa data nkwado maka nyocha zuru oke.
Mastering Apache Airflow maka ML Workflows
Apache Airflow bụ ikpo okwu mepere emepe maka ide akwụkwọ, nhazi oge na nyochaa usoro ọrụ dị ka koodu. N'ịmụ igwe ọ na-arụ ọrụ dị ka onye nduzi nke na-akpalite pipeline data, na-azụghachi ọrụ, na amụma ogbe na usoro a pụrụ ịdabere na ya. Apache Airflow maka ML Workflows bụ ngọngọ ụlọ ọrụ teknụzụ na-emetụta ịdịmma ụdị, ọnụ ahịa akụrụngwa, latency, na ntụkwasị obi na ọnụ ọgụgụ. Iji wuo nghọta miri emi, na-emeso Apache Airflow maka ML Workflows dị ka ihe nlereanya na-arụ ọrụ, ọ bụghị otu njirimara: kọwaa nsonaazụ achọrọ, dokwuo anya echiche, ma kewaa ihe usoro ahụ nwere ike ime nke ọma na ihe ka na-achọ mkpebi ndị ọkachamara.
Na omume, ndị otu siri ike na-eji Apache Airflow maka ML Workflows na-ebuli ụkpụrụ ụlọ, data, na nhọrọ akụrụngwa megide ntụkwasị obi na ọnụ ahịa. Ha na-edepụta njirisi ịga nke ọma nke ọma, nwalee megide data ziri ezi yana usoro ọrụ, yana na-atụgharị dabere na usoro ọdịda ahụrụ karịa karịa mmeri otu oge. Nke a bụ ebe nghọta usoro ihe atụ na-atụgharị ghọọ ike na-adịgide adịgide n'ofe ngwaahịa, amụma na arụmọrụ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'otu oge ahụ, ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara. Ụzọ kachasị na-agbanwe agbanwe bụ ijikọ ọsọ nnwale na ịdọ aka ná ntị ọchịchị: ndị na-anya ụgbọ elu, ijide ihe akaebe, bipụta ndekọ mkpebi, na na-aga n'ihu na-emelite nchekwa dị ka omume nlereanya, atụmanya ndị ọrụ, na ihe iwu chọrọ.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ.
Mkpebi ihe owuwu ụlọ na-akwalite arụmọrụ yana ọnụ ahịa ọrụ ruo ọtụtụ afọ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ.
Nkà mmụta nka na-enyere ndị otu egwuregwu aka ịhọrọ nchịkọta ziri ezi, ọ bụghị naanị nke kachasị ọhụrụ. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta.
Nhọrọ injinia ka mma na-ebelata ihe omume ntụkwasị obi na mmepụta. N'ịkwanye ọkwa dị elu, a na-atụgharị nke a ka ọ bụrụ iwu arụ ọrụ enwere ike ịtụnye, oke nwe, na emume ntụlegharị ugboro ugboro ka ndị otu wee nwee ike ịbawanye ntụkwasị obi kama iwelite enweghị mgbagha.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Otu ụlọ ọrụ mgbasa ozi na-eme Airflow DAG kwa ụbọchị nke na-adọta ndekọ ntinye aka nke onye ọrụ, na-azụghachi ụdị nkwanye, ma na-eme ka cache na-enye ume ọhụrụ.
Ndị otu e-azụmahịa na-eji sensọ chere faịlụ data onye na-ere ahịa ka ọ banye na nchekwa igwe ojii tupu ha amalite ọrụ ịkọ amụma ala.
Otu ụlọ ọrụ fintech na-ahazi ọrụ ị ga-enweta akara kwa elekere ebe Airflow na-ebute ihe atụ ejiri akpa mee ka ọ gosipụta azụmahịa na-enyo enyo.
Otu data na-eji ihe nkwụghachi azụ nke Airflow na-emegharị ọnwa nke data akụkọ ihe mere eme site na pipeline ọhụrụ-engineering mgbe mgbanwe mgbagha gasịrị.
Usoro mmejuputa
Apache Airflow maka ML Workflows na omume
Otu ụlọ ọrụ mgbasa ozi na-eme Airflow DAG kwa ụbọchị nke na-adọta ndekọ ntinye aka nke onye ọrụ, na-azụghachi ụdị nkwanye, ma na-eme ka cache na-enye ume ọhụrụ.
Otu ụlọ ọrụ mgbasa ozi na-agba ọsọ Airflow DAG kwa ụbọchị nke na-adọta ndekọ ntinye aka nke onye ọrụ, na-azụghachi usoro ntinye aka, ma na-eme ka ndị na-echekwa cache na-eje ozi na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ okwu, ma soro ma uru mmepụta na ụgwọ njehie na oge.
Apache Airflow maka ML Workflows na omume
Ndị otu e-azụmahịa na-eji sensọ chere faịlụ data onye na-ere ahịa ka ọ banye na nchekwa igwe ojii tupu ha amalite ọrụ ịkọ amụma ala.
Otu e-azụmahịa na-eji ihe mmetụta na-echere faịlụ data onye na-ere ahịa ka ọ banye na nchekwa igwe ojii tupu ịmalite ọrụ ịkọ amụma ala dị iche iche na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-edebe ụzọ ịrị elu mmadụ maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta na ụgwọ njehie na oge.
Apache Airflow maka ML Workflows na omume
Otu ụlọ ọrụ fintech na-ahazi ọrụ ị ga-enweta akara kwa elekere ebe Airflow na-ebute ihe atụ ejiri akpa mee ka ọ gosipụta azụmahịa na-enyo enyo.
Firmlọ ọrụ fintech na-ahazi ọrụ ị nweta akara elekere kwa elekere ebe Airflow na-ebute ihe eji eme ihe iji gosi azụmahịa azụmaahịa na-enyo enyo Otu egwuregwu na-enwetakarị nsonaazụ kacha mma mgbe ha kọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ikpe ikpe, ma soro ma uru nrụpụta yana ụgwọ njehie n'oge.
Apache Airflow maka ML Workflows na omume
Otu data na-eji ihe nkwụghachi azụ nke Airflow na-emegharị ọnwa nke data akụkọ ihe mere eme site na pipeline ọhụrụ-engineering mgbe mgbanwe mgbagha gasịrị.
Otu data na-eji Airflow backfills na-emezigharị ọnwa nke data akụkọ ihe mere eme site na pipeline ọhụrụ-engineering mgbe mgbanwe mgbagha Ndị otu na-enwetakarị nsonaazụ ka mma mgbe ha na-akọwapụta ọnụ ụzọ dị mma n'ihu, na-eme ka ụzọ mmadụ si abawanye maka ọnụ okwu ikpe, ma soro ma uru mmepụta ihe na ụgwọ njehie na oge.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Ịkwalite otu akara ngosi nwere ike zoo adịghị ike sistemụ sara mbara.
A na-eledakarị ihe akụrụngwa na ụgwọ ọrụ anya.
Ọdịiche nchekwa na nleba anya nwere ike itolite ka sistemu na-adịwanye mgbagwoju anya.
Map mmejuputa
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya.
Kọwaa latency, ịdịmma na ebumnuche ọnụ ahịa tupu mmejuputa ya. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data.
Benchmark n'okpuru ibu dị adị na ọnọdụ data. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ.
Nleba anya akụrụngwa maka mperi, ịkpafu na mmetụta onye ọrụ. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa.
Kwadebe ụzọ nzaghachi azụghachi azụ na ihe omume tupu ịchachaa. Mesoo nzọụkwụ ọ bụla dị ka ọnụ ụzọ akaebe: ọ bụrụ na emezughị ụkpụrụ, kwụsịtụ mbugharị, mechie oghere ahụ, naanị wee gbasaa ojiji.