4 puntos por xguru 2024-07-24 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Un orquestador de workflows de propósito general, escalable horizontalmente, que ofrece un servicio totalmente administrado de workflow as a service (WAAS)
    • Administra workflows a gran escala, como pipelines de datos y pipelines de entrenamiento de modelos de machine learning
    • Supervisa todo el ciclo de vida del workflow, incluidos reintentos, colas y distribución de tareas
    • Soporta paquetes de lógica de negocio en varios formatos (imágenes Docker, notebooks, scripts de bash, SQL, Python, etc.)
    • Soporta no solo DAG (Directed Acyclic Graph), sino también workflows no acíclicos y cíclicos
    • Incluye varios patrones reutilizables, como bucles foreach, subworkflows y ramificación condicional
    • Definiciones de orquestación flexibles y potentes en formato JSON
    • Mantiene consistencia en atributos clave (autor, información del propietario, configuración de ejecución)
    • Crea una nueva versión con cada cambio en el workflow, lo que permite rastrear y revertir fácilmente
  • Miles de usuarios en Netflix, incluidos científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de machine learning, ingenieros de software, creadores de contenido y analistas de negocio, usan este servicio para diversos casos de uso
    • La existencia del servicio ya se había dado a conocer hace 2 años, y ahora fue liberado como open source
    • Soporta diversos casos de uso de workflows, como pipelines ETL, workflows de ML y pipelines de pruebas A/B
    • Gracias a su escalabilidad horizontal, puede administrar una gran cantidad de workflows y muchas tareas dentro de cada workflow individual
  • Programa diariamente cientos de miles de workflows y millones de tareas, y opera con SLO estrictos incluso en situaciones de picos de tráfico
    • Migró con éxito millones de workflows existentes dentro de Netflix a Maestro sin interrupciones
    • Durante el último año, la cantidad de tareas ejecutadas aumentó en 87.5%
    • Ejecuta en promedio cientos de miles de tareas al día, y en los días de mayor carga completa cerca de 2 millones de tareas

1 comentarios

 
xguru 2024-07-24

Parece que la IA resumió el texto de presentación que escribieron al publicarlo como open source: Maestro: el orquestador de flujos de trabajo de Netflix

Pero hay demasiadas cosas que se llaman Maestro jaja
Maestro - un kernel basado en Rust compatible con Linux
Maestro - framework de testing automatizado de UI para apps móviles