Search Results クラウド

現代のデータエンジニアリングにおいてMAGE：効率的なデータ処理を可能にする

イントロダクション今日のデータ駆動型の世界では、あらゆる業界の組織が膨大なデータ、複雑なパイプライン、そして効率的なデータ処理の必要性に直面しています。Apache Airflowなどの従来のデータエンジニアリングソリューションは、これらの困難に対処するためにデータ操作をオーケストレーションし、制御することで重要な役割を果たしてきました。しかし、技術の急速な進化により、データエンジニアリングの景観を再構築するMageという新しい競合者が登場しました。学習目標第3者のデータをシームレスに統合および同期化すること変換のためのPython、SQL、およびRによるリアルタイムおよびバッチパイプラインの構築データ検証で再利用可能かつテスト可能なモジュラーコード寝ている間に複数のパイプラインを実行、監視、およびオーケストレーションすることクラウド上で協働し、Gitとバージョン管理を行い、利用可能な共有ステージング環境を待つことなくパイプラインをテストすること Terraformテンプレートを介してAWS、GCP、およびAzureなどのクラウドプロバイダーでの高速な展開データウェアハウスで非常に大きなデータセットを直接変換するか、Sparkとのネイティブ統合を介して変換すること直感的なUIを介して組み込みの監視、アラート、および観測性まるで腕木式に簡単でしょうか？それならMageを絶対に試してみるべきです！この記事では、Mageの機能と機能性について説明し、これまでに学んだことやそれを使用して構築した最初のパイプラインを強調します。この記事はData Science Blogathonの一部として公開されました。 Mageとは何ですか？ Mageは、AIによって駆動され、機械学習モデル上に構築された現代的なデータオーケストレーションツールであり、かつてないほどのデータエンジニアリングプロセスを効率化し最適化することを目的としています。これは、データ変換と統合のための効果的でありながら簡単なオープンソースデータパイプラインツールであり、Airflowのような確立されたツールに対して強力な代替手段となる可能性があります。自動化と知能の力を組み合わせることで、Mageはデータ処理ワークフローを革新し、データの取り扱いと処理の方法を変革しています。Mageは、その無比の機能と使いやすいインターフェイスにより、これまでにないデータエンジニアリングプロセスの簡素化と最適化を目指しています。ステップ1：クイックインストール Mageは、Docker、pip、およびcondaコマンドを使用してインストールでき、またはクラウドサービス上で仮想マシンとしてホストできます。 Dockerを使用する #Dockerを使用してMageをインストールするコマンドライン >docker…