Метафлоу

Metaflow - это библиотека для разработки программного обеспечения и платформа для инженерии данных, которая позволяет разработчикам легко создавать и управлять сложными конвейерами машинного обучения и потоками обработки данных. В ее основе лежит концепция графа потока данных с уровнем исполнения для обеспечения надежности и воспроизводимости вычислительных заданий.

Metaflow был создан и выложен в открытый доступ в 2019 году компанией Netflix. Проект родился в результате борьбы Netflix с разработкой внутреннего скриптового языка для машинного обучения, который был склонен к многочисленным ошибкам. Решением Netflix стал Metaflow, который предоставляет интуитивно понятный интерфейс для проектирования, выполнения и управления конвейерами обработки данных, а также для управления озерами данных.

Metaflow предоставляет разработчикам простой, но мощный способ управления сложными потоками метаморфоз, помогая им писать сопровождаемый код, который легче тестировать и отлаживать. Он имеет интерфейс на естественном языке для интуитивно понятного описания цепочки преобразований, а также слой исполнения для обеспечения правильного упорядочивания этапов обработки данных. Более того, metaflow поддерживает различные бэкенды, включая Spark, Kubernetes и обычный Docker, обеспечивая гибкую платформу для развертывания в различных средах.

Платформа также включает встроенный планировщик шагов для автоматического планирования заданий и интегрированную приборную панель для мониторинга потоков данных в режиме реального времени. Будучи библиотекой с открытым исходным кодом, Metaflow является бесплатной и может быть использована даже без внесения изменений в существующий код.

Metaflow стал популярным среди многих команд DevOps, поскольку он позволяет быстро разрабатывать и внедрять сложные процессы преобразования данных. Он используется в таких приложениях, как рекомендательные системы, автоматизированная сегментация клиентов и потоковая аналитика. Он также получил некоторое распространение в сфере кибербезопасности, поскольку может использоваться для обнаружения неправильных конфигураций и аномалий в конвейерах данных и сетях.