13 points par xguru 2022-02-09 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Développement avec Jupyter/VSCode/PyCharm, etc.

  • Déploiement sur un serveur de production sans modification du code : Kubernetes, AWS Batch, Airflow, Kubeflow, Slurm, etc.

  • Possibilité de refactoriser des notebooks existants en pipelines modulaires

Fonctionnalités principales

  • Développement rapide à l’aide de YAML

  • Offre de la flexibilité grâce à une puissante API Python

  • Met automatiquement en cache les résultats précédents du pipeline et ne recalcule que ce qui a changé depuis l’exécution précédente

  • Déploiement distribué via des scripts shell, ou avec Kubernetes, Airflow, AWS Batch, etc.

1 commentaires

 
japansea 2022-02-09

On ne peut sans doute pas rivaliser avec Kafka, non ?