Arenadata Orchestrator

Гибкие возможности планировщика в совокупности с его надежностью, отказоустойчивостью и возможностями масштабирования, делают платформу незаменимой при планировании и оркестрации процессов любой сложности.

Применение машинного обучения требует тщательной организации данных для управления всем жизненным циклом моделей – от их создания до внедрения и последующего контроля.

ADO – это мощная платформа для управления данными, построенная на основе Apache Airflow. Она предоставляет надежные инструменты для оптимизации процессов MLOps, упрощая разработку, развертывание и сопровождение моделей.

Конвейеры данных, написанные на Python, позволяют легко превращать пользовательские функции в задачи и взаимодействовать с любым API, что делает его отличным инструментом для управления вашей инфраструктурой. Например, кластерами Kubernetes.

ADO имеет встроенную интеграцию с множеством платформ и инструментов для работы с данными и аналитикой, а также поддерживает все популярные Python-библиотеки, которыми пользуются специалисты по данным, инженеры данных и другие профессионалы. Это предоставляет командам готовую структуру оркестрации, которую можно легко подключить к их предпочтительным инструментам. Таким образом, ADO упрощает совместную работу при проектировании, отладке и поддержке конвейеров данных, ускоряя процесс разработки и облегчая их развертывание и обслуживание.

Конвейеры данных Extract-Transform-Load (ETL) и Extract-Load-Transform (ELT) являются наиболее распространенным вариантом использования Apache Airflow благодаря следующим особенностям: