Skalierung von Python mit Ray: Cloud- und Serverless-Patterns

Skalierung von Python mit Ray: Abenteuer in der Cloud und Serverless Patterns (Holden Karau)

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Originaltitel:

Scaling Python with Ray: Adventures in Cloud and Serverless Patterns

Inhalt des Buches:

Serverloses Computing ermöglicht es Entwicklern, sich ausschließlich auf ihre Anwendungen zu konzentrieren, anstatt sich Gedanken darüber zu machen, wo sie bereitgestellt wurden. Mit der universellen Serverless-Implementierung von Ray in Python können Programmierer und Datenwissenschaftler Server ausblenden, zustandsabhängige Anwendungen implementieren, die direkte Kommunikation zwischen Aufgaben unterstützen und auf Hardware-Beschleuniger zugreifen.

In diesem Buch zeigen Ihnen die Autoren Holden Karau und Boris Lublinsky, wie Sie bestehende Python-Anwendungen und -Pipelines skalieren können, so dass Sie im Python-Ökosystem bleiben und gleichzeitig Single Points of Failure und manuelles Scheduling vermeiden können. Wenn Ihre Datenverarbeitung über das hinausgeht, was ein einzelner Computer bewältigen kann, ist dieses Buch genau das Richtige für Sie.

Geschrieben von erfahrenen Software-Architekten, ist Scaling Python with Ray ideal für Software-Architekten und -Entwickler, die erfolgreiche Fallstudien untersuchen und mehr über die Effektivität von Entscheidungen und Messungen erfahren möchten. Dieses Buch behandelt die verteilte Verarbeitung (die reine Python-Implementierung von Serverless) und zeigt Ihnen, wie Sie:

⬤ Implementieren Sie zustandsabhängige Anwendungen mit Ray-Akteuren.

⬤ Workflow-Management in Ray aufbauen.

⬤ Ray als einheitliche Plattform für Batch und Streaming zu nutzen.

⬤ Erweiterte Datenverarbeitung mit Ray implementieren.

⬤ Microservices mit Ray erstellen.

⬤ Zuverlässige Ray-Anwendungen implementieren.