Версия сайта для слабовидящих
Почему DevOps-подходы не так просто внедрить в инженерию данных, что не так с реестром Apache NiFi и зачем расширять набор инструментов Toolkit собственным Java-приложением для...
Трудности дата-инженерии: отличия от разработки ПО и внедрение CI/CD
Чем инженерия данных отличается от разработки ПО, как организовать оркестрацию конвейеров обработки данных и внедрить лучшие практики CI/CD. Почему дата-инженерия отличается от разработки ПО При...
MLOps c Kafka Streams и gRPC: 3 способа развернуть ML-модель в production
Сегодня рассмотрим, как развернуть модель машинного обучения в конвейере Apache Kafka, используя потоковый API технологии удаленного вызова процедур от Google под названием gRPC и сервер...
Где лучше запустить Flink-приложение: Kubernetes vs AWS EMR
Мы уже писали, как можно развернуть контейнерные приложения Apache Flink для обработки больших объемов данных в реальном времени. В продолжение этой темы сегодня сравним развертывание...
Удаленные исполнители задач Apache AirFlow: Celery vs Kubernetes
Мы уже делали краткий обзор некоторых исполнителей задач Apache AirFlow. Сегодня рассмотрим более подробно механизмы запуска удаленных задач и разберемся, чем Celery Executor отличается от...
MLOps для Spark-приложений в AWS с Amazon SageMaker: кейс Udemy
Как MLOps-инженеры платформы онлайн-курсов Udemy ускорили цикл разработки и внедрения проектов машинного обучения, используя возможности Amazon SageMaker для создания и отладки Spark-приложений в удаленном облачном...
FastAPI versus BentoML: что лучше для MLOps и почему
Что общего у FastAPI с BentoML, чем они отличаются и почему только один из них является полноценным MLOps-инструментом. Смотрим на примере операций разработки и развертывания...
MLOps с Graphene: зачем и как использовать GraphQL для проектов Machine Learning
Недавно мы упоминали GraphQL как мощный и гибкий язык запросов к данным, хранящимся в графовых СУБД. Сегодня рассмотрим, чем эта технология может быть полезна в...
MLOps для устранения техдолга в проектах Machine Learning
Почему в проектах машинного обучения накапливается технический долг, каковы главные факторы его появления и каким образом MLOps устраняет проблемы, связанные с разработкой, тестированием, развертыванием и...
Как перевести кластер Apache Spark от YARN в Kubernetes: пошаговый план
Учитывая рост интереса к DevOps-инструментам, сегодня рассмотрим, зачем переводить кластер Apache Spark, управляемый YARN, в Kubernetes, и как это сделать наиболее эффективно. А также разберем,...