Bagaimana-jika saya memberitahu anda Integrasi Data yang kompleks menjadikan Orkestrasi Tugas yang baik?

Tidak kira betapa rumitnya masalah data anda, anda sentiasa boleh Bahagi & Takluknya. ???

Dalam artikel ini, kami akan membahagikan cara menyelesaikan cabaran data yang rumit, rawatan data, pengurusan data menggunakan perpustakaan Python sumber terbuka sepenuhnya: Taipy. Sama ada anda sedang membersihkan data, mengatur tugas atau meneroka hasil yang berbeza, reka bentuk intuitif Taipy memperkasakan anda untuk mengendalikan semuanya.

Star Taipy ⭐️

Asas Pengurusan Senario Taipy

Mari kita lalui tiga langkah untuk menunjukkan cara Taipy boleh membantu memperkemas aliran kerja data anda:

1. Penyepaduan Data: Dapatkan Data yang Anda Perlukan

Setiap AI, ML dan projek dipacu data bermula dengan data, jelas sekali!
Dan ia jarang sekali semudah set data tunggal yang bersih. Dalam kebanyakan kes, anda akan menarik data daripada pangkalan data, API, fail rata atau sumber luaran lain, dan kadangkala, semuanya dalam projek yang sama. Di sinilah integrasi data Taipy masuk—mengumpul dan menyatukan data daripada sumber yang berbeza ini.

Di Taipy, proses ini dipermudahkan dengan abstraksi utama: Nod Data.

Nod Data mewakili data anda tetapi tidak menyimpannya secara langsung. Sebaliknya, ia menyimpan semua metadata yang diperlukan untuk membaca dan menulis data sebenar, sama ada fail CSV, jadual pangkalan data atau respons API.

Berikut ialah contoh pantas untuk menentukan Nod Data untuk CSV:

from taipy import Config
initial_dataset_cfg = Config.configure_data_node(id="initial_dataset",
                                                 storage_type="csv",
                                                 path="data/dataset.csv",
                                                 scope=Scope.GLOBAL)

Dengan abstraksi ini, Taipy menjaga pengurusan data, membolehkan anda menumpukan pada mengubah dan memproses data anda.

2. Penyusunan Tugas: Apa Yang Anda Lakukan dengan Semua Data Itu?

Sekarang data anda sudah tersedia, apa yang anda lakukan dengannya? Dalam mana-mana aliran kerja data, langkah seterusnya melibatkan penentuan tugas yang memproses dan mengubah data. Inilah yang kami panggil Orkestrasi Tugas

Tugas di Taipy adalah seperti fungsi, mengambil Nod Data sebagai input, melakukan transformasi dan kemudian mengeluarkan Nod Data.

Sebagai contoh, anda mungkin mahu menapis beberapa data atau mengira metrik baharu. Berikut ialah contoh mencipta Tugasan untuk mengira jumlah lajur:

clean_data_task_cfg = Config.configure_task(id="clean_data",
                                            function=clean_data,
                                            input=initial_dataset_cfg,
                                            output=cleaned_dataset_cfg,
                                            skippable=True)

Setelah anda menentukan tugasan anda, anda boleh menyusunnya ke dalam saluran paip untuk memastikan langkah-langkah dilaksanakan dalam susunan yang betul. Ini membolehkan anda membina aliran kerja dengan mudah yang mengubah data, membina model, menjana laporan dan banyak lagi.

3. Analisis Bagaimana Jika: Terokai Senario Berbeza

Setelah data dan aliran kerja anda disediakan, anda boleh mula meneroka senario yang berbeza. Di sinilah analisis Bagaimana jika dimainkan.

Senario di Taipy mewakili contoh khusus masalah yang anda cuba selesaikan, membolehkan anda menguji parameter berbeza dan melihat cara ia memberi kesan kepada keputusan anda. Dengan melaraskan data input atau andaian, anda boleh memodelkan pelbagai senario tanpa memulakan semula dari awal.

Begini cara anda boleh menentukan Senario di Taipy:

scenario_cfg = Config.configure_scenario(id="scenario", task_configs=[clean_data_task_cfg, predict_task_cfg,evaluate_task_cfg], frequency=Frequency.MONTHLY)
tp.Core().run()
my_first_scenario = create_and_run_scenario(dt.datetime(2021, 1, 25))
predictions = my_first_scenario.predictions.read()
print("Predictions\n", predictions)

Ini memudahkan anda melakukan analisis sensitiviti atau mengoptimumkan hasil, semuanya dalam rangka kerja yang sama. Ingin menguji kadar diskaun yang berbeza pada model jualan anda? Hanya buat senario baharu, ubah suai parameter dan jalankan semula.

Taipy lwn. Alat Pengurusan Saluran Paip Lain

Anda mungkin tertanya-tanya, bagaimanakah Taipy dibandingkan dengan alat orkestrasi saluran paip popular lain seperti Apache Airflow, Luigi atau Prefect? Walaupun alat tersebut bagus untuk mengurus penjadualan tugas merentas persekitaran yang diedarkan, Taipy menonjol dengan memfokuskan pada kesederhanaan Python, terutamanya apabila ia berkaitan dengan pengurusan senario dan analisis bagaimana jika.

• Airflow/Luigi/Prefect: Secara umumnya fokus pada mengatur proses ETL, penjadualan dan memantau aliran kerja.

• Taipy: Ia bukan sahaja menyediakan orkestrasi aliran kerja tetapi juga memudahkan analisis bagaimana jika dengan abstraksi senario uniknya, membolehkan anda memodelkan pelbagai hasil dengan lancar.

Für Entwickler, die komplexe Datenworkflows in Python mit minimalem Setup bewältigen möchten, bietet Taipy einen einfacheren Code-First-Ansatz.

Fazit: Teilen und erobern mit Taipy

Die Divide-and-Conquer-Strategie gewinnt jedes Mal, unabhängig von der Größe oder Komplexität Ihrer Datenprobleme! Mit Taipy können Sie alles von der Datenintegration über die Aufgabenorchestrierung bis hin zur Was-wäre-wenn-Analyse an einem Ort erledigen. Und Sie können den Abschluss auch mit der Datenvisualisierung abschließen.

Bereit, Taipy auszuprobieren? Schauen Sie sich das GitHub-Repo an und sehen Sie, wie es Ihre Daten-Workflows noch heute optimieren kann!

Stern-Taipy ⭐️

Vergessen Sie nicht, einen Stern ⭐ zu hinterlassen und Ihr Feedback oder die Szenarien, an denen Sie gearbeitet haben, unten in den Kommentaren mitzuteilen!

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana-jika saya memberitahu anda Integrasi Data yang kompleks menjadikan Orkestrasi Tugas yang baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!