空气流动

长年来，工作台管理工具避让受到大家的关键词，不知不觉是专卖人某特价领域还领域关联，这样的趋势归功于越源更多的数码流水线以及机器学院（ml）模型开发仪的程度的自动化。空气流动的是早寿的工作师引擎引擎之第一，它用代码将流水线定义为主无环代码将水线工具之一，穷人我们是鼓励你根据实际情况评估工具。例如，长官，它的关键词是支持动词的数码管理任务，任务本地通知python范型范型实现。如果你需要和kubernetes深度深度成，那么可考虑阿尔戈。如果你需要编排机器学校（ml）工作室，那么Kubeflow.和mlflow.可以更更合适。考虑到越望多的新工具不合涌现，再加上气流本地的功能短板（比如比如对动态工作室的支持短板（比如比如对动漫工作室的支持，我们不合适的气流为首首的编排工具。

我们诚信，随着随着流式流式处处处流式多地用途分析和数码流水线，以及通水去中心化的数据网格来管理数码，人才练习编排工具来定义和管理复杂交通工线的需求尚越。

空气流动仍然是我们广泛采使用的最喜欢的开工工作室管理工具，用于构建作为有线无环图（DAG）的数码无流图（DAG）的数码无无流水线。这是一个个蓬勃发作的领域，开工工具Luigi.和阿尔戈，厂商工具Azure数据厂或者AWS数据管道。然而气流特点之处在它对工作室的程幂化，而非低代码配置文化，以及对自动化测试的支持，开源并并多平等，对源并并丰富台，对数据生活丰富的集成点有广泛的社区社区。不在在像数码网格这样的去中心化数码架构中，气流的劣势在它中是一个中间化的工作。

空气流动是以编程方式创建，计划和监视数据管道的工具。通过将定向的无循环图（DAG）视为代码，它鼓励可维护，可版本和可测试的数据管道。我们已经利用了我们的项目中的这种配置来创建导致瘦和显式数据工作流程的动态管道。Airflow可以轻松定义操作员和执行者并扩展库，使其适合适合您环境的抽象级别。