Metaflow

Metaflow es una biblioteca de desarrollo de software y una plataforma de ingeniería de datos que permite a los desarrolladores crear y gestionar fácilmente complejas canalizaciones de aprendizaje automático y flujos de procesamiento de datos. Se basa en el concepto de grafo de flujo de datos, con una capa de ejecución que permite realizar tareas de cálculo fiables y reproducibles.

Metaflow fue creado y open-sourced en 2019 por Netflix. El proyecto nació de la propia lucha de Netflix para desarrollar un lenguaje de scripting interno para el aprendizaje automático, que era propenso a muchos errores. La solución de Netflix fue Metaflow, que proporciona una interfaz intuitiva para diseñar, ejecutar y gestionar pipelines de procesamiento de datos, y para gestionar lagos de datos.

Metaflow proporciona a los desarrolladores una forma sencilla pero potente de gestionar flujos de metamorfosis complejos, ayudándoles a escribir código mantenible y más fácil de probar y depurar. Cuenta con una interfaz de lenguaje natural para describir la cadena de transformaciones de forma intuitiva, así como una capa de ejecución para garantizar el orden correcto de los pasos de procesamiento de datos. Además, metaflow es compatible con diferentes backends, incluidos Spark, Kubernetes y Docker, lo que proporciona una plataforma flexible para despliegues en múltiples entornos.

La plataforma también incluye un programador de pasos integrado para la autoprogramación de trabajos, y un panel de control integrado para la supervisión en tiempo real de los flujos de datos. Como biblioteca de código abierto, Metaflow es de uso gratuito y puede utilizarse incluso sin modificar el código existente.

Metaflow se ha hecho popular entre muchos equipos DevOps, ya que les permite desarrollar y desplegar rápidamente procesos complejos de transformación de datos. Se ha utilizado en aplicaciones como motores de recomendación, segmentación automatizada de clientes y análisis de streaming. También ha visto cierta adopción en el campo de la ciberseguridad, ya que se puede utilizar para detectar configuraciones erróneas y anomalías en los conductos de datos y las redes.