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工作流

Einheitliche Orchestrierung毛皮Daten、分析和KI Lakehouse化生

工作流

磚工作流是靜脈verwalteter Orchestrierungsdienst, der vollstandig死磚Lakehouse-Plattform integriert堅持。麻省理工學院工作流您能工作流麻省理工學院mehreren Aufgaben毛皮ETL,分析——和ML-Pipelines einfach definieren, verwalten uberwachen。麻省理工學院靜脈breiten調色板unterstutzter Aufgabentypen, umfassenden Beobachtbarkeitsfunktionen和hoh Zuverlassigkeit信德您Datenteams der拉赫,jede管道besser祖茂堂automatisieren祖和orchestrieren produktiver祖茂堂了。

yipit

„我們要是ins Jahr 2018 zuruckkehren wurden和磚工作流verfugbar器皿、條板我們聶daruber nachgedacht,靜脈benutzerdefiniertes Airflow-Setup祖茂堂entwickeln。我們wurden einfach工作流verwenden。”

工程經理——Hillevi Crognale YipitData
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圖6

Einfaches Erstellen

公平,ob您數據工程師,數據分析師奧得河數據科學家信德,definieren您工作流ganz einfach麻省理工學院努爾wenigen公裏奧得河verwenden您您bevorzugte IDE。

圖形

Umsetzbare Erkenntnisse

在jede Erhalten您vollstandigen Einblick Aufgabe進行jeden工作流和了您sofort超級問題benachrichtigt,死一張Fehlerbehebung erfordern。

圖標的圖形

Bewahrte Zuverlassigkeit

麻省理工學院einem vollstandig verwalteten Orchestrierungsdienst您Gewissheit死去,dass您Produktionsworkflows betriebsbereit信德。99年麻省理工學院靜脈Verfugbarkeit馮,95% genießt磚工作流das Vertrauen Tausender Unternehmen。

funktioniert es ?

工作流marketecture

Vereinheitlicht麻省理工學院der磚Lakehouse-Plattform

Zuverlassigkeit貝der Produktion

Detailgenaue Uberwachung和Beobachtbarkeit

批處理和流

效率計算

Nahtlose用戶體驗

wood mackenzie

„軍隊窩Einsatz馮磚工作流的德國我們死公司fordern和死Grenzen說是窩verschiedenen Phasen des Prozesses uberwinden。Dadurch德國西奇阿萊Beteiligten untereinander verstandigen。”

副總裁-吳Yanyan數據,Wood Mackenzie
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工作流編排

Vereinheitlicht麻省理工學院der磚Lakehouse-Plattform

Im Gegensatz祖茂堂externen Orchestrierungstools是在死磚磚工作流vollstandig Lakehouse-Plattform integriert。Das bedeutet dass人本地人Workflow-Authoring在朝向工作區erhalt和死Moglichkeit帽子,阿萊Lakehouse-Funktionen祖automatisieren einschließlich三角洲生活表管道,Databricks-Notebooks磚的SQL-Abfragen。麻省理工學院統一目錄erhalten您一張automatisierte Datenherkunft毛皮jeden工作流、汽水您死Kontrolle超級阿萊您Datenbestande im gesamten Unternehmen behalten。

簡單的工作流編輯

Umfassende Zuverlassigkeit

Taglich vertrauen Tausende馮Unternehmen auf磚工作流,嗯Millionen馮Produktions-Workloads uber AWS, Azure GCP麻省理工學院和靜脈Verfugbarkeit·馮·99年auszufuhren 95%。男人要是乳房靜脈vollstandig verwaltetes Orchestrierungstool verfugt, das在磚Lakehouse integriert堅持,吵架的人凱文weiteres分離工具毛皮死Orchestrierung warten, aktualisieren奧得河達林Fehler beheben。

深平台集成Beplay体育安卓版本

Detailgenaue Uberwachung和Beobachtbarkeit

死vollstandige整合死Lakehouse-Plattform bedeutet, dass磚工作流您一張bessere Beobachtbarkeit bietet als jed走讀生Orchestrierungstool。Behalten您Kontrolle死去,indem您杯vollstandigen Uberblick uber jeden ausgefuhrten工作流erhalten和Benachrichtigungen毛皮Fehler einrichten,嗯國際衛生條例團隊每電子郵件、鬆弛,PagerDuty奧得河einem benutzerdefinierten Webhook祖茂堂benachrichtigen,該死您Problemen施耐爾zuvorkommen和Fehler beheben能幫,bevor Datenkonsumenten beeintrachtigt了。

可靠性驗證

批處理和流

磚工作流bietet您一張足球Losung蘇珥Orchestrierung馮Aufgaben在jedem Szenario Lakehouse化生。Verwenden您一張geplante Workflow-Ausfuhrung毛皮wiederkehrende工作,死批祖茂堂voreingestellten他durchfuhren,奧得河implementieren您Echtzeit-Datenpipelines,死亡kontinuierlich ausgefuhrt了。您可以在mithilfeTriggern貝Dateieingang歐什杯工作流festlegen der ausgefuhrt將,要是neue Daten verfugbar gemacht了。

全麵管理

效率計算

軍隊死Orchestrierung麻省理工學院磚工作流erhalten您靜脈besser Preis-Leistungs-Verhaltnis毛皮您automatisierten Produktions-Workloads。Erzielen您erhebliche Kosteneinsparungen,要是您automatisierteJob-Clusternutzen,死geringere這些verursachen和努爾丹ausgefuhrt了,要是靜脈工作geplant堅持,蘇打水的意思毛皮ungenutzte Ressourcen bezahlen得。Daruber hinaus您能麻省理工學院gemeinsam genutzten Job-ClusternCompute-Ressourcen毛皮mehrere Aufgaben wiederverwenden和所以死Ressourcennutzung optimieren。

控製

„Es是einfach,窗戶的集群einmal hochzufahren, ihn毛皮阿萊verschiedenen Schritte wiederzuverwenden和他是不可或缺wieder herunterzufahren。”

——吉米·庫珀Mitgrunder和首席技術官,控製
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工作流

Nahtlose用戶體驗

Definieren您工作流在我bevorzugten Umgebung——erstellen您工作流ganz einfach direkt在der磚Workspace-Benutzeroberflache奧得河麻省理工學院我bevorzugtenIDE。Definieren您Aufgaben,靜脈死去versionskontrolliertes筆記本在einem Databricks-Repository奧得河在einem Remote-Git-Repository verwenden,和halten您西奇一個bewahrte DevOps-Methoden CI / CD。

Integrationen

磚工作流bietet一張nahtlose集成麻省理工學院fuhrenden Branchenpartnern,嗯您死Flexibilitat祖geben工作流祖茂堂definieren死古老Anforderungen麻省理工學院der Datenlosung我Wahl entsprechen。

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常見問題解答

Orchestrierung im Kontext馮Daten、分析和KI bezieht西奇Automatisierung死去,汪汪汪Bereitstellung和Verwaltung馮工作流以色列立ETL-Datenpipelines ML-Modelltraining。死Orchestrierung是靜脈wichtiger菩提樹der Datenvorgange和unerlasslich,嗯Datenlosungen在死Produktion祖茂堂bringen。貝der Orchestrierung蒙特es darum,死Abhangigkeiten說是Workflow-Aufgaben祖茂堂verwalten和死這位Aufgaben Ausfuhrung祖茂堂planen。死Orchestrierung umfasst歐什死Zuweisung馮Compute-Ressourcen和死Uberwachung馮工作流。

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