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Desarrollo usando Jupyter/VSCode/PyCharm, etc.
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Despliegue en servidores de producción sin cambios de código: Kubernetes, AWS Batch, Airflow, Kubeflow, Slurm, etc.
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Permite refactorizar notebooks existentes en pipelines modulares
Funciones principales
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Desarrollo rápido usando YAML
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Ofrece flexibilidad con una potente API de Python
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Hace caché automáticamente de los resultados previos del pipeline y vuelve a calcular solo lo que cambió desde la ejecución anterior
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Despliegue distribuido mediante shell scripts o Kubernetes, Airfllow, AWS Batch, etc.
1 comentarios
No podrá competir con Kafka, ¿verdad?