Google Cloud Dataflow

Google Cloud Dataflow ist ein vollständig verwalteter Dienst für die Verarbeitung von Streaming- und Batch-Daten. Er ermöglicht die schnelle, vereinfachte Entwicklung von Daten-Pipelines mit besonders niedriger Latenz. In diesem Artikel werden die Vorteile, wichtigen Features und Anwendungsfälle von Dataflow vorgestellt.

Vorteile

• Analyse von Streaming-Daten mit hoher Geschwindigkeit
• Vereinfachte Verwaltung und Verarbeitung von Daten-Pipelines
• Reduzierte Gesamtbetriebskosten durch Autoscaling von Ressourcen und kostenoptimierte Batch-Verarbeitung

Wichtige Features

• Einsatzbereite Echtzeit-KI mit NVIDIA GPU und gebrauchsfertigen Mustern
• Trainieren, Bereitstellen und Verwalten vollständiger ML-Pipelines, einschließlich lokaler und Remote-Inferenz mit Batch- und Streaming-Pipelines
• Ressourcen-Autoscaling und dynamischer Arbeitsausgleich
• Monitoring und Beobachtbarkeit von Daten-Pipelines

Anwendungsfälle

• Stream-Analysen
• Echtzeit-KI
• Verarbeitung von Sensor- und Log-Daten
• Alle Features ansehen

Dataflow ML

Dataflow ML ermöglicht die Verwendung von ML-Modellen für lokale und Remote-Inferenz mit Batch- und Streaming-Pipelines. Es bietet eine einfache Möglichkeit, Daten für das Modelltraining vorzubereiten und die Ergebnisse der Modelle zu verarbeiten.

• Vorhersage und Inferenz mit vortrainierten Modellen
• Datenverarbeitung mit MLTransform
• ML-Workflow-Orchestrierung
• Modellwartung und -bewertung

Fazit

Google Cloud Dataflow ist ein leistungsfähiger Dienst für die Verarbeitung von Streaming- und Batch-Daten. Er bietet eine Vielzahl von Vorteilen und Features, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Daten effizient zu verarbeiten und zu analysieren. Durch die Integration von Dataflow ML können Unternehmen auch Machine-Learning-Modelle in ihre Daten-Pipelines integrieren.