13 puntos por xguru 2022-02-09 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Desarrollo usando Jupyter/VSCode/PyCharm, etc.

  • Despliegue en servidores de producción sin cambios de código: Kubernetes, AWS Batch, Airflow, Kubeflow, Slurm, etc.

  • Permite refactorizar notebooks existentes en pipelines modulares

Funciones principales

  • Desarrollo rápido usando YAML

  • Ofrece flexibilidad con una potente API de Python

  • Hace caché automáticamente de los resultados previos del pipeline y vuelve a calcular solo lo que cambió desde la ejecución anterior

  • Despliegue distribuido mediante shell scripts o Kubernetes, Airfllow, AWS Batch, etc.

1 comentarios

 
japansea 2022-02-09

No podrá competir con Kafka, ¿verdad?