ഡാസ്ക്

വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനായുള്ള ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്‌സ് പൈത്തൺ ലൈബ്രറിയാണ് Dask, ഇത് മികച്ച പ്രകടനത്തിനും സ്കേലബിളിറ്റിക്കുമായി ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ അളക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു. 2016 ഓഗസ്റ്റിൽ ഇത് ആദ്യമായി പുറത്തിറങ്ങി, കമ്മ്യൂണിറ്റിയിലെ നിരവധി ഡവലപ്പർമാർ ഇത് പരിപാലിക്കുന്നു.

നിലവിലുള്ള NumPy, pandas, scikit-learn തുടങ്ങിയ പൈത്തൺ ടൂളുകൾക്കൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കുന്നതിനാണ് Dask രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നത്, ഇത് ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ, എഞ്ചിനീയർമാർ, ഗവേഷകർ എന്നിവർക്കുള്ള ഒരു ബഹുമുഖ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. ഡാറ്റ വിശകലനം, മെഷീൻ ലേണിംഗ്, ഡീപ് ലേണിംഗ്, ഗ്രാഫ് അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയ്ക്കായി ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

Dask-ൽ രണ്ട് ഘടകങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: ഒരു ഷെഡ്യൂളറും തൊഴിലാളികളും. നിരവധി തൊഴിലാളികൾക്കിടയിൽ ഒരു ടാസ്‌ക് വിഭജിക്കുന്നതിനും പ്രക്രിയയിൽ ഓരോ തൊഴിലാളിയുടെയും പുരോഗതി നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും ഷെഡ്യൂളർ ഉത്തരവാദിയാണ്. തൊഴിലാളികൾ പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ, അടുത്ത ടാസ്ക്കിലേക്ക് കൈമാറാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഔട്ട്പുട്ട് ഷെഡ്യൂളർ നൽകുന്നു.

കുറച്ച് തൊഴിലാളികൾ മാത്രമുള്ള ലാപ്‌ടോപ്പുകളിലോ ഡാറ്റാ സെന്ററിലെ കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ക്ലസ്റ്ററുകളിലോ പോലുള്ള വിവിധ സന്ദർഭങ്ങളിൽ Dask ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും. ഒരേ കണക്കുകൂട്ടൽ ഒന്നിലധികം മെഷീനുകളിൽ സമാന്തരമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ ലഭ്യമായ ഉറവിടങ്ങൾ കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാൻ ഇത് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു.

Dask-ന് ഡാറ്റ സ്ട്രീം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ലൈബ്രറികളും Xarray, Scikit-Learn, TensorFlow എന്നിവ പോലുള്ള മറ്റ് ഡാറ്റ വിശകലന ലൈബ്രറികൾക്കുള്ള വിപുലമായ പിന്തുണയും ഉണ്ട്. HDFS, Amazon S3 തുടങ്ങിയ ഡിസ്ട്രിബ്യൂട്ടഡ് ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ കമ്പ്യൂട്ടേഷനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവും ഇതിനുണ്ട്.

മൊത്തത്തിൽ, വിതരണം ചെയ്ത കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനായുള്ള ശക്തമായ ഒരു ലൈബ്രറിയാണ് ഡാസ്ക്, ഇത് വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഏരിയകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് വളരെ സ്കെയിലബിൾ ആണ്, കൂടാതെ മെഷീനുകൾ കൂട്ടിച്ചേർക്കുകയോ ക്ലസ്റ്ററിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുമ്പോൾ പോലും ടാസ്‌ക്കുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള വഴക്കം നൽകുന്നു. വലിയ തോതിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കേണ്ട ഡാറ്റ ശാസ്ത്രജ്ഞർ, എഞ്ചിനീയർമാർ, ഗവേഷകർ എന്നിവർക്കുള്ള മികച്ച ഉപകരണമാണിത്.