Hysterix

15 avaliações

Hystrix é uma biblioteca de latência e tolerância a falhas projetada para isolar pontos de acesso a sistemas remotos, serviços e bibliotecas de terceiros, interromper falhas em cascata e permitir resiliência em sistemas distribuídos complexos onde a falha é inevitável.

Eureka

14 avaliações

Registro de serviço AWS para balanceamento de carga de nível intermediário resiliente e failover.

Metaflow

3 avaliações

Metaflow é uma estrutura de código aberto, centrada no ser humano, projetada para simplificar o desenvolvimento e a gestão de projetos de aprendizado de máquina (ML), inteligência artificial (IA) e ciência de dados do mundo real. Originalmente desenvolvido na Netflix, o Metaflow aborda as complexidades enfrentadas por cientistas de dados e engenheiros, fornecendo uma API unificada que simplifica todo o ciclo de vida do projeto — desde a prototipagem rápida até implantações escaláveis em produção. Ao integrar código, dados e recursos computacionais de forma contínua, o Metaflow aumenta a produtividade e garante a reprodutibilidade em projetos diversos, que vão desde estatísticas clássicas até modelos de aprendizado profundo de ponta. Principais Características e Funcionalidades: - Modelagem: Suporta o uso de qualquer biblioteca Python para desenvolvimento de modelos e lógica de negócios, gerenciando dependências tanto localmente quanto em ambientes de nuvem. - Implantação: Permite a implantação de fluxos de trabalho em produção com um único comando, com capacidades de integração para arquiteturas orientadas a eventos. - Versionamento: Acompanha e armazena automaticamente variáveis dentro do fluxo de trabalho, facilitando o rastreamento e a depuração de experimentos. - Orquestração: Permite a criação de fluxos de trabalho robustos usando Python puro, suportando desenvolvimento e depuração local com transição contínua para produção. - Computação: Aproveita recursos de nuvem para executar funções em escala, utilizando GPUs, múltiplos núcleos e grandes capacidades de memória conforme necessário. - Acesso a Dados: Gerencia o fluxo de dados em várias etapas, garantindo versionamento e fornecendo acesso a dados de data warehouses. - Visualização: Facilita a criação de relatórios personalizados compatíveis com bibliotecas como Plotly e Matplotlib, que são automaticamente versionados e armazenados. - Colaboração: Projetado para melhorar a colaboração em equipe, permitindo esforços escaláveis na nuvem, utilizando múltiplos núcleos e instâncias em paralelo. Valor Principal e Problema Resolvido: O Metaflow aborda os desafios de construir e gerenciar sistemas complexos de ML e IA, fornecendo uma estrutura amigável que abstrai as complexidades da gestão de infraestrutura. Ele permite que cientistas de dados e engenheiros se concentrem no desenvolvimento e iteração de modelos sem serem sobrecarregados por preocupações relacionadas à escalabilidade, reprodutibilidade e implantação. Ao oferecer uma transição contínua do desenvolvimento local para a produção em escala de nuvem, o Metaflow garante que os projetos sejam eficientes e sustentáveis, acelerando, em última análise, a entrega de soluções robustas de IA e ML.