Версия сайта для слабовидящих
Что общего у Apache HBase с Google Bigtable, чем они отличаются и какую NoSQL-СУБД выбирать для практического использования. Чем похожи NoSQL-хранилища для больших данных Apache...
Где лучше запустить Flink-приложение: Kubernetes vs AWS EMR
Мы уже писали, как можно развернуть контейнерные приложения Apache Flink для обработки больших объемов данных в реальном времени. В продолжение этой темы сегодня сравним развертывание...
MLOps для Spark-приложений в AWS с Amazon SageMaker: кейс Udemy
Как MLOps-инженеры платформы онлайн-курсов Udemy ускорили цикл разработки и внедрения проектов машинного обучения, используя возможности Amazon SageMaker для создания и отладки Spark-приложений в удаленном облачном...
Каталоги, хранилища и витрины данных: принципы, практики и инструменты проектирования
Хотя современная аналитика больших данных чаще базируется на Data Lake, Data Mesh, Delta Lake и DeltaLakeHouse, многие компании до сих пор активно используют классические витрины...
Оптимизация Apache Spark на платформе Databricks
В этой статье для обучения дата-инженеров и разработчиков распределенных приложений, сегодня разберем опыт ИТ-компании Similarweb, где Apache Spark на платформе Databricks вместо AWS Athena ускорил...
Автомасштабирование и развертывание Apache Flink в GCP
В этой статье для дата-инженеров и разработчиков Flink-приложений рассмотрим, как связаны диспетчеры задач и заданий, зачем настраивать автоматическое масштабирование кластера и как это сделать с...
Как перевести кластер Apache Spark от YARN в Kubernetes: пошаговый план
Учитывая рост интереса к DevOps-инструментам, сегодня рассмотрим, зачем переводить кластер Apache Spark, управляемый YARN, в Kubernetes, и как это сделать наиболее эффективно. А также разберем,...
Чтение и запись файлов в Google Cloud Storage с Apache Spark
Недавно мы писали про чтение данных из AWS S3 с помощью PySpark-задний. Продолжая разбираться, как перейти от HDFS к облачным объектным хранилищам, сегодня рассмотрим пример...
MLOps c BentoML, MLflow и Kubeflow: автоматическое развертывание ML-модели
Чтобы сделать наши курсы для DevOps-инженеров и специалистов по Machine Learning еще более полезными, сегодня рассмотрим, как автоматизировать развертывание и обслуживание ML-моделей согласно концепции MLOps...
Трудности выбора в MLOps: оркестрация ML-конвейеров с Vertex AI Pipelines и Apache AirFlow
Мы уже сравнивали MLflow и Kubeflow, которые позволяют управлять конвейерами машинного обучения. Продолжая эту важную для ML-инженера тему, сегодня рассмотрим 2 других MLOps-инструмента для оркестрации...