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Développement avec Jupyter/VSCode/PyCharm, etc.
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Déploiement sur un serveur de production sans modification du code : Kubernetes, AWS Batch, Airflow, Kubeflow, Slurm, etc.
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Possibilité de refactoriser des notebooks existants en pipelines modulaires
Fonctionnalités principales
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Développement rapide à l’aide de YAML
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Offre de la flexibilité grâce à une puissante API Python
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Met automatiquement en cache les résultats précédents du pipeline et ne recalcule que ce qui a changé depuis l’exécution précédente
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Déploiement distribué via des scripts shell, ou avec Kubernetes, Airflow, AWS Batch, etc.
1 commentaires
On ne peut sans doute pas rivaliser avec Kafka, non ?