Cos'è l'Orchestrazione?

Coordinamento automatizzato di flussi di lavoro complessi e pipeline dati, pianificazione delle dipendenze, monitoraggio dell'esecuzione e gestione dei fallimenti tra sistemi

di Staff di Databricks

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Gestisce dipendenze complesse tra attività di pipeline dati utilizzando grafi aciclici diretti (DAG) per definire l'ordine di esecuzione, consentendo l'elaborazione parallela ove possibile e garantendo il completamento delle attività prerequisito prima che vengano eseguite le fasi dipendenti
Fornisce dashboard di monitoraggio, sistemi di allerta e logica di retry per tracciare lo stato di salute della pipeline, rilevare rapidamente i fallimenti e recuperare automaticamente da errori transitori senza intervento manuale
Supporta trigger di pianificazione basati su intervalli di tempo, disponibilità dei dati o eventi esterni, coordinando flussi di lavoro ETL, pipeline di training dei modelli e processi di analisi multi-fase su diverse risorse di calcolo

Cos'è l'orchestrazione dei dati?

L'orchestrazione dei dati è il processo di organizzazione e gestione di attività sui dati, come spostamento, trasformazione, controllo e distribuzione, in modo che vengano eseguite nell'ordine corretto, al momento giusto e su larga scala.

In un tipico sistema dati, sono coinvolti molti passaggi: è necessario raccogliere dati da diverse origini, pulirli e trasformarli, controllarne la qualità e caricarli in database, dashboard o app. L'orchestrazione dei dati collega tutti questi passaggi in un flusso di lavoro coordinato per soddisfare le esigenze della tua organizzazione. Decide quando ogni attività deve iniziare, cosa deve finire prima e cosa fare se qualcosa va storto. L'orchestrazione dei dati è particolarmente utile ogni volta che un processo è ripetibile e le attività possono essere automatizzate. Può risparmiare tempo, migliorare l'efficienza e le prestazioni del tuo sistema e garantire una migliore qualità dei dati.

In termini semplici, l'orchestrazione dei dati assicura che l'intero processo dati avvenga in modo fluido, affidabile e puntuale.

I comuni strumenti di orchestrazione dei dati includono Apache Airflow, Prefect, Dagster e opzioni integrate nella piattaforma come Databricks Lakeflow Jobs.

L'orchestrazione dei dati si differenzia da altri tipi di orchestrazione presenti nello spazio degli sviluppatori:

Orchestrazione di container: L'orchestrazione di container è l'automazione della gestione e del coordinamento dei container. I team di software (DevOps, ingegneri di piattaforma, ecc.) utilizzano strumenti di orchestrazione di container come Kubernetes e Docker Swarm per controllare e automatizzare attività quali il provisioning e il deployment dei container, l'allocazione delle risorse tra container, il monitoraggio dello stato dei container e la protezione delle interazioni tra container.
Orchestrazione di applicazioni: L'orchestrazione di applicazioni è l'integrazione di due o più applicazioni software. Potresti farlo per automatizzare un processo o per abilitare la sincronizzazione dei dati in tempo reale. Il processo di orchestrazione delle applicazioni ti consente di gestire e monitorare le tue integrazioni centralmente e aggiungere funzionalità per il routing dei messaggi, la sicurezza, la trasformazione e l'affidabilità. Questo approccio è più efficace dell'integrazione punto-punto perché la logica di integrazione è disaccoppiata dalle applicazioni stesse e viene gestita invece all'interno di un container.
Orchestrazione della sicurezza (SOAR): La Security Orchestration, Automation and Response (SOAR) è un approccio che combina automazione e orchestrazione e consente alle organizzazioni di automatizzare la threat hunting, la raccolta di threat intelligence e le risposte agli incidenti a minacce di basso livello.

Qual è la differenza tra orchestrazione dei dati e ETL?

ETL (Extract, Transform, Load), noto anche come ELT, è il processo che effettivamente sposta e rimodella i dati: estrae dati dalle origini (extract), li pulisce e li plasma per uno specifico bisogno aziendale (transform), e quindi li inserisce in un sistema di destinazione come un data warehouse (load).

L'orchestrazione dei dati si posiziona sopra l'ETL come livello di coordinamento che decide quando e come viene eseguito il processo ETL. Si concentra sul controllo e coordinamento delle attività sui dati, tra cui: decidere quando eseguire i job, controllare quali job eseguire per primi, gestire errori e tentativi, inviare avvisi, tracciare le dipendenze e altro ancora.

In breve, l'ETL gestisce il lavoro sui dati, mentre l'orchestrazione lo gestisce in modo che l'output sia affidabile e puntuale.

Come funziona l'orchestrazione dei dati?

L'orchestrazione dei dati aiuta i team di dati ad automatizzare il loro processo di data engineering prendendo dati isolati da più posizioni di archiviazione, combinandoli, organizzandoli e rendendoli quindi prontamente disponibili per qualsiasi esigenza di business intelligence (BI), analisi o modello di machine learning.

Il processo collega tutti i tuoi data center, siano essi sistemi legacy, strumenti basati su cloud o data lake. I dati vengono trasformati in un formato standard, rendendoli più facili da comprendere e utilizzare per il processo decisionale.

La maggior parte delle organizzazioni genera enormi quantità di dati, motivo per cui gli strumenti automatizzati sono essenziali per organizzarli su larga scala e garantire che siano disponibili in modo tempestivo per casi d'uso a valle. Inoltre, le piattaforme di orchestrazione dei dati sono ideali per garantire la conformità, monitorare la salute e le prestazioni delle pipeline e rilevare problemi tramite l'osservabilità.

Quali sono i principali vantaggi dell'utilizzo di uno strumento di orchestrazione dei dati?

Utilizzare la soluzione di orchestrazione dei dati giusta ti offrirà:

Affidabilità migliorata: le pipeline di dati vengono eseguite in modo prevedibile con dipendenze chiare, tentativi automatici e avvisi attuabili
Qualità dei dati più elevata: validazioni e controlli integrati per individuare dati errati precocemente
Maggiore trasparenza: log, metriche e lineage rendono le operazioni osservabili
Tempestività: dati freschi consegnati secondo programma o in base agli eventi
Efficienza dei costi: evita rielaborazioni ridondanti e ridimensiona le risorse in modo oculato
Governance: esecuzioni verificabili, controlli degli accessi e applicazione delle policy

Quali sono alcune sfide che possono derivare dall'uso dello strumento di orchestrazione dei dati sbagliato?

Alcuni orchestratori di dati potrebbero presentare limitazioni, che possono portare a:

Flussi di lavoro complessi: pipeline aggrovigliate che rendono le dipendenze e i percorsi di errore difficili da comprendere o mantenere.
Intelligenza di pianificazione limitata: pianificazione basata su timer senza consapevolezza delle dipendenze, controlli della qualità dei dati o logica di retry robusta.
Osservabilità debole: log, metriche o lineage limitati, che rallentano la risoluzione dei problemi e l'analisi delle cause principali.
Alert fatigue: notifiche rumorose con segnale basso che sovraccaricano gli operatori.
Supporto rigido del flusso di lavoro: gestione inadeguata di backfill, trigger basati su eventi o pipeline dinamiche.
Configurazione dispersa: complessità di configurazione crescente e lock-in specifico del fornitore che riducono la portabilità e il controllo delle versioni.
Limitazioni di sicurezza: lacune nella governance, come controlli di accesso basati sui ruoli insufficienti.

Gli orchestratori avranno difficoltà a funzionare bene quando i flussi di lavoro sono altamente dinamici, coprono più sistemi, richiedono contratti dati solidi o devono scalare a un'elevata concorrenza senza sacrificare l'affidabilità. Scegli piattaforme che affrontino esplicitamente queste aree e mantieni le tue pipeline di dati modulari e osservabili.

Quali sono i componenti chiave di una soluzione di orchestrazione dei dati?

Per orchestrare i tuoi dati in modo facile ed efficiente, le soluzioni di orchestrazione dei dati dovrebbero includere le seguenti funzionalità:

Dipendenza tra attività: una dipendenza tra attività imposta l'ordine e le condizioni tra le attività, consentendo sequenza, parallelismo e branching in un flusso di lavoro.
Tipi di attività: le soluzioni di orchestrazione dei dati dovrebbero supportare una gamma di tipi di attività, tra cui, ma non solo, notebook, script Python, SQL, dbt, JAR, Spark Submit e altro ancora.
Parametri: i parametri sono input denominati e tipizzati che passi a un'esecuzione di orchestrazione (pipeline, DAG, flusso di lavoro) per controllare il comportamento senza modificare il codice. Rendono i flussi di lavoro riutilizzabili, configurabili e più facili da promuovere tra gli ambienti.
Pianificazioni: una pianificazione è un'impostazione basata sul tempo che esegue un'attività in orari specifici (ad esempio, oraria, giornaliera o tramite cron).
Trigger: un trigger è il meccanismo che avvia un'attività in base a una condizione o a un evento (basato sul tempo, evento o guidato dai dati).
Flusso di controllo: i flussi di controllo sono funzionalità che consentono di definire la forma dell'esecuzione delle attività in modo da poter creare flussi di lavoro dinamici e resilienti. Includono spesso retry (specificare quante volte un'attività particolare deve essere rieseguita se l'attività fallisce con un messaggio di errore), sequenza, parallelismo, branching e loop (attività condizionali “esegui se”, “if/else” e “for each”).
Esecuzioni condizionali: gli strumenti di orchestrazione dovrebbero consentire di impostare condizioni per le esecuzioni.
Esecuzioni di backfill: un'esecuzione di backfill è un'esecuzione di job (spesso una serie di esecuzioni) che rielabora dati storici su un intervallo di date/ore passato per colmare le lacune o ricalcolare i risultati.
Osservabilità: l'osservabilità per il data engineering è la capacità di scoprire, monitorare e risolvere i problemi dei sistemi per garantire che l'ETL operi correttamente ed efficacemente. È la chiave per mantenere pipeline di dati sane e affidabili, far emergere insight aziendali reali e fornire analisi a valle affidabili.
Governance: gli strumenti di orchestrazione dovrebbero includere la governance dei dati per gestire i privilegi, comprese le concessioni di autorizzazioni e le identità, e gli asset.

Chi è responsabile dell'orchestrazione dei dati?

Mentre la maggior parte delle aziende si affida al proprio team di data engineering per l'orchestrazione dei dati, anche analisti di dati e data scientist possono svolgere questo ruolo. Più raramente, alcune organizzazioni hanno utenti aziendali o professionisti DevOps che orchestrano i propri dati.

AI e orchestrazione dei dati

L'IA sta trasformando l'orchestrazione dei dati aggiungendo decisioni intelligenti, capacità di analisi predittiva e ottimizzazione adattiva ai flussi di lavoro automatizzati.

L'IA potenzia l'orchestrazione
L'orchestrazione tradizionale segue regole e sequenze predefinite. L'orchestrazione basata sull'IA va oltre, apprendendo dai dati storici, prevedendo i risultati e adattando i flussi di lavoro in base alle condizioni in tempo reale. Ciò consente ai sistemi di orchestrazione di diventare più autonomi, efficienti e resilienti.

Capacità chiave dell'orchestrazione basata sull'IA

Ottimizzazione predittiva del flusso di lavoro: L'IA analizza le esecuzioni passate dei flussi di lavoro per prevedere colli di bottiglia, fabbisogni di risorse e potenziali errori prima che si verifichino, adattando automaticamente l'allocazione delle risorse e la pianificazione delle attività
Gestione intelligente degli errori: Invece di limitarsi a ritentare le attività fallite, l'orchestrazione basata sull'IA può diagnosticare le cause profonde, suggerire strategie di rimedio e instradare automaticamente i flussi di lavoro attraverso percorsi alternativi
Rilevamento delle anomalie: I modelli di machine learning monitorano continuamente i flussi di lavoro orchestrati per rilevare in tempo reale pattern insoliti, degrado delle prestazioni o minacce alla sicurezza
Gestione adattiva delle risorse: L'IA alloca dinamicamente le risorse computazionali in base alle richieste previste del carico di lavoro, ottimizzando i costi e mantenendo le prestazioni
Interfacce in linguaggio naturale: L'IA consente agli utenti di creare, modificare e monitorare i flussi di lavoro di orchestrazione utilizzando interfacce conversazionali, rendendo l'orchestrazione più accessibile agli utenti non tecnici

Orchestrazione di carichi di lavoro AI/ML
L'orchestrazione dei dati è particolarmente preziosa per la gestione delle pipeline di machine learning, dove può automatizzare i cicli di training, test, deployment e retraining dei modelli in base alle metriche di performance del modello e al rilevamento del data drift.

Come selezionare il tuo strumento di orchestrazione dati

La scelta della soluzione di orchestrazione dati giusta dipende dalle tue esigenze specifiche. Quando selezioni il tuo orchestratore, considera quanto segue:

Allineamento con il caso d'uso
Gli strumenti di orchestrazione sono spesso personalizzati per compiti specifici. Identifica i tuoi obiettivi principali—come la creazione di pipeline dati, la gestione del deployment di applicazioni o l'automazione dell'infrastruttura cloud—e scegli uno strumento che affronti direttamente queste priorità. Valuta le funzionalità specifiche per le tue esigenze, ad esempio, l'integrazione con database per le pipeline dati o il supporto alla gestione dei container per i flussi di lavoro di deployment.

Scalabilità
Considera il volume dei dati attuale e previsto, la complessità del flusso di lavoro e la base utenti. Alcune piattaforme funzionano bene con team piccoli o progetti pilota, ma faticano su scala enterprise. Valuta il supporto per lo scaling orizzontale, l'esecuzione distribuita e l'alta disponibilità per garantire che lo strumento gestisca la crescita futura senza perdita di prestazioni.

Capacità di integrazione
Gli ecosistemi tecnologici variano ampiamente: verifica la compatibilità della piattaforma di orchestrazione con il tuo stack tecnologico attuale, le API e i protocolli di sicurezza. Controlla le integrazioni integrate con archivi dati essenziali, ambienti di calcolo, sistemi di controllo versione e servizi di monitoraggio o alerting. Una solida integrazione riduce il lavoro manuale e i punti di errore.

Facilità d'uso
Cerca un equilibrio tra funzionalità di scripting flessibili e interfacce visive chiare. Editor di flussi di lavoro intuitivi rendono più facile per i diversi membri del team—inclusi coloro che non hanno profonde conoscenze di programmazione—progettare, monitorare e risolvere i problemi delle pipeline. Una documentazione completa e una community di utenti attiva contribuiscono anche a un'esperienza più fluida.

Facilità di manutenzione
Valuta come lo strumento gestisce aggiornamenti, modifiche alle dipendenze e gestione degli errori. Un logging robusto, strumenti di troubleshooting chiari e opzioni di ripristino automatico riducono l'onere operativo e impediscono che problemi minori diventino interruzioni maggiori. Considera le risorse di supporto disponibili per la manutenzione continua.

Costo finanziario
Esamina i modelli di prezzo—abbonamento, basato sull'uso o open source—e confrontali con il tuo budget e la scala prevista. Considera i costi di licenza, infrastruttura e operativi a lungo termine, non solo l'installazione iniziale, per evitare sorprese future.

Quando ha senso acquistare un orchestratore dati rispetto a costruirne uno?

Dipende tutto dalle esigenze del tuo team e della tua organizzazione e da ciò che vuoi prioritizzare: maturità vs. personalizzazione, manutenzione vs. flessibilità, ecc. Di seguito maggiori dettagli per aiutarti a trovare l'approccio giusto

Quando acquistare:

Hai bisogno di orchestrazione di flussi di lavoro pronta all'uso — authoring DAG con logica condizionale, cicli e supporto per notebook, Python, SQL/dbt e attività esterne.
Le tue pipeline si basano su trigger di eventi — arrivo di file, aggiornamenti di tabelle o pianificazioni che richiedono esecuzione continua senza creare scheduler personalizzati.
Richiedi funzionalità di affidabilità integrate — tentativi, timeout, riparazioni/backfill mirati e alerting per soddisfare i requisiti SLA.
L'osservabilità è fondamentale — grafici di esecuzione, timeline, log, metriche e lineage per il debug e il monitoraggio delle prestazioni.
La governance e la sicurezza sono importanti — lineage, auditing e controlli degli accessi basati sui ruoli integrati con il catalogo dati.
Desideri integrazioni native — connessioni integrate con strumenti (ad esempio, attività di refresh BI) anziché mettere insieme automazioni.
Vuoi meno infrastruttura da gestire — orchestratori nativi della piattaforma che evitano di gestire un sistema separato.

Quando costruire:

La tua logica di orchestrazione è altamente specializzata — flussi di lavoro ciclici, arbitrato di risorse personalizzato o gating transazionale oltre i modelli DAG standard.
Hai bisogno di integrazione profonda con sistemi proprietari — runtime personalizzati, API interne o requisiti rigorosi on-prem/offline.
Accetti la proprietà ingegneristica a lungo termine — manutenzione di UI di orchestrazione, DSL, tentativi, livelli di osservabilità, sicurezza e aggiornamenti.

Checklist decisionale:

Fattore decisionale	Domande da porsi	Quando l'acquisto di solito ha senso
Complessità del carico di lavoro	I flussi di lavoro includono molte attività, dipendenze tra sistemi, logica condizionale o rami paralleli?	Gli orchestratori pronti all'uso supportano DAG, iterazione dinamica delle attività, controlli di concorrenza e recupero da errori.
Modello di triggering	Le pipeline si basano su pianificazioni, arrivo di file, aggiornamenti di tabelle o trigger di streaming?	L'acquisto evita la creazione e la manutenzione di scheduler e trigger di eventi personalizzati.
Operazioni di affidabilità	Hai bisogno di tentativi, timeout, cicli di riparazione e notifiche automatiche?	Le funzionalità di affidabilità integrate riducono la necessità di framework di gestione degli errori personalizzati.
Osservabilità e governance	I team richiedono cronologie di esecuzione, log, metriche, insight sui costi o tracciamento del lineage?	Gli strumenti commerciali forniscono osservabilità e governance integrate "out of the box".
Integrazioni	I flussi di lavoro orchestrano notebook, script, dbt, SQL o refresh BI tra sistemi?	Le integrazioni native semplificano l'orchestrazione cross-tool senza dover creare connettori.
Controlli di prestazioni e costi	I carichi di lavoro richiedono autoscaling, pool di risorse o guardrail sui costi?	L'orchestrazione nativa della piattaforma può gestire automaticamente lo scaling del calcolo e l'efficienza del carico di lavoro.

La risposta breve è:

Predefinisci l'acquisto: se due o più dei criteri di "acquisto" si applicano, un orchestratore commerciale/integrato nativamente sarà più veloce da adottare ed economico da gestire nel tempo.
Costruisci solo quando i requisiti sono eccezionali e stabili, e hai una chiara proprietà e risorse per la manutenzione pluriennale.

Principali casi d'uso dell'orchestrazione dati

Di seguito sono riportati esempi pratici di come diversi settori sfruttano l'orchestrazione dati.

Servizi finanziari
Gli istituti finanziari utilizzano l'orchestrazione dati per gestire pipeline di rilevamento frodi, elaborando dati transazionali in tempo reale su più sistemi. I flussi di lavoro orchestrati segnalano automaticamente attività sospette, attivano processi di verifica e aggiornano modelli di rischio mantenendo la conformità ai requisiti normativi e alle tracce di audit.

Sanità
Le organizzazioni sanitarie orchestrano i flussi di dati dei pazienti tra cartelle cliniche elettroniche (EHR), sistemi di laboratorio, piattaforme di imaging e sistemi di fatturazione. Ad esempio, quando un paziente visita più reparti, l'orchestrazione garantisce che i risultati dei test, le diagnosi e i piani di trattamento siano sincronizzati tra tutti i sistemi, consentendo cure coordinate e mantenendo la conformità HIPAA. Leggi un esempio qui

e-Commerce e vendita al dettaglio
I rivenditori utilizzano l'orchestrazione dei dati per gestire inventario, prezzi e dati dei clienti su negozi online, sedi fisiche e marketplace di terze parti. Flussi di lavoro orchestrati aggiornano automaticamente i livelli di stock, attivano processi di riordino, adeguano i prezzi in base alla domanda e personalizzano le raccomandazioni ai clienti in tempo reale. Leggi un esempio qui

Produzione e catena di approvvigionamento
I produttori orchestrano flussi di lavoro che collegano sensori IoT, sistemi di produzione, controllo qualità e piattaforme logistiche. L'orchestrazione dei dati abilita la manutenzione predittiva coordinando i dati dai sensori delle apparecchiature, attivando flussi di lavoro di manutenzione prima che si verifichino guasti e adeguando automaticamente i programmi di produzione. Leggi alcuni esempi qui

Media e intrattenimento
Le piattaforme di streaming utilizzano l'orchestrazione dei dati per gestire le pipeline di distribuzione dei contenuti, dall'ingestione e transcodifica alla distribuzione su reti di distribuzione di contenuti (CDN) globali. Flussi di lavoro orchestrati garantiscono che i contenuti vengano elaborati, ottimizzati per diversi dispositivi e distribuiti con latenza minima.

Telecomunicazioni
I provider di telecomunicazioni orchestrano funzioni di rete, provisioning dei servizi e processi di onboarding dei clienti. Quando un nuovo cliente si iscrive, l'orchestrazione coordina la verifica dell'identità, l'attivazione del servizio, la configurazione della fatturazione e la configurazione della rete su più sistemi di backend.

FAQ

Cos'è l'orchestrazione dei dati e perché è essenziale?
L'orchestrazione dei dati è il coordinamento automatizzato di flussi di lavoro di dati come ingestione, trasformazione, validazione e distribuzione su più sistemi.

Garantisce che le pipeline vengano eseguite nell'ordine corretto con monitoraggio, tentativi e gestione delle dipendenze. L'orchestrazione dei dati è essenziale perché gli ambienti dati moderni si estendono su molti strumenti e origini, e l'automazione previene fallimenti delle pipeline, ritardi e problemi di qualità dei dati.

Quale ruolo svolge l'orchestrazione nel supportare AI e analytics?
L'orchestrazione dei dati supporta AI e analytics garantendo che le pipeline di dati vengano eseguite in modo affidabile e forniscano dati affidabili ai sistemi downstream. Aiuta:

Automatizzando le pipeline di dati: coordinando ingestione, trasformazione, validazione e distribuzione tra i sistemi
Garantendo l'affidabilità dei dati: gestendo dipendenze, tentativi e monitoraggio delle pipeline
Mantenendo la qualità dei dati: integrando controlli di validazione e governance
Fornendo dati tempestivi: assicurando che modelli, dashboard e applicazioni ricevano set di dati aggiornati e pronti per la produzione

Come possono i team di dati integrare l'orchestrazione con strumenti e pipeline esistenti?
I team di dati integrano l'orchestrazione con gli strumenti esistenti collegando sistemi di ingestione, framework di trasformazione e piattaforme di analisi in flussi di lavoro coordinati.

Piattaforme come Databricks supportano questo tramite connettori, API e integrazioni con strumenti come dbt, notebook e pipeline SQL. Formati aperti come Delta Lake e Apache Iceberg abilitano anche l'interoperabilità nell'ecosistema dati più ampio.

Quanto costa il software di orchestrazione?
I costi del software di orchestrazione variano ampiamente a seconda della piattaforma e della scala. Strumenti open source come Apache Airflow sono gratuiti ma richiedono costi di infrastruttura e manutenzione. Le piattaforme basate su cloud addebitano tipicamente in base alle esecuzioni dei flussi di lavoro, al volume dei dati o alle risorse di calcolo, da centinaia a migliaia di dollari al mese.

Quando si valutano i costi, considerare le spese di licenza, i requisiti infrastrutturali, i tempi di implementazione e le esigenze di formazione. Molti fornitori offrono piani gratuiti o prove. Ricorda che il costo totale dovrebbe essere valutato rispetto ai guadagni di efficienza e ai risparmi sui costi ottenuti tramite l'automazione.

Quali competenze sono richieste per l'orchestrazione?
Le competenze fondamentali per l'orchestrazione includono:

Programmazione: familiarità con Python, SQL o Bash per la logica dei flussi di lavoro
Conoscenza delle pipeline dati: comprensione dei processi ETL e dell'integrazione dei dati
Architettura dei sistemi: conoscenza di come interagiscono sistemi, API e servizi cloud
Pratiche DevOps: esperienza con CI/CD, controllo versione e infrastruttura come codice

Il tuo team di dati non deve acquisire competenze nuove ed estese per beneficiare dell'orchestrazione. Molte piattaforme moderne offrono interfacce user-friendly, builder di flussi di lavoro visivi e template predefiniti che riducono le barriere tecniche.

Quale strumento di orchestrazione dovrei scegliere?
La scelta dello strumento giusto dipende dalle tue esigenze specifiche. Considera quanto segue:

Allineamento del caso d'uso: abbina lo strumento alle tue esigenze primarie: pipeline di dati, distribuzione di applicazioni o infrastruttura cloud
Scalabilità: assicurati che la piattaforma possa gestire volumi attuali e futuri
Capacità di integrazione: verifica la compatibilità con i tuoi sistemi esistenti
Facilità d'uso: bilancia la flessibilità basata su codice con i designer di flussi di lavoro visivi
Struttura dei costi: valuta se i prezzi sono in linea con il tuo budget

Orchestrazione dei dati con Databricks

Con Lakeflow Jobs, l'orchestrazione dei dati è completamente integrata in Databricks come parte di Lakeflow, la piattaforma unificata di data engineering. Non richiede infrastruttura aggiuntiva o risorse DevOps e offre un'esperienza di authoring flessibile, osservabilità integrata ed elaborazione serverless.

In Lakeflow, l'elaborazione serverless è un calcolo completamente gestito che Databricks fornisce, ottimizza e scala per te, in modo da eseguire pipeline di dati e job senza configurare o gestire cluster autonomamente. In Lakeflow Jobs, ciò significa che puoi orchestrare notebook, script Python, dbt, wheel Python e JAR su calcolo serverless, con modalità Standard e Performance Optimized per bilanciare latenza di avvio e costi.

Risorse aggiuntive

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale

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