tgoop.com/bigdata_ir/256
Last Update:
چندی پیش وقتی گزارش Oreilly راجع به دستمزدها و پرداختی های حوزه پردازش داده/هوش مصنوعی را بررسی می کردم در بخش کتابخانه های پایتون که آشنایی با آنها بیشترین درآمد را برای متخصصین این حوزه به همراه دارد، به کتابخانه Ray برخوردم که حقوق متوسط ۱۹۰ هزار دلاری برای آن، وسوسه انگیز به نظر میرسید و نشان میداد که بازار به این پروژه متن باز نیاز دارد. اما اینکه دقیقا چه مشکلی را این کتابخانه حل کرده است در نگاه نخست، به چشمم نیامد.
با بررسی اولیه این پروژه که کتابخانه های آن برای پایتون، جاوا و ++C در دسترس است، متوجه شدم که هدف اصلی آن، اجرای توزیع شده کدهای مرتبط با پردازش داده و بویژه انجام کارهای یادگیری ماشین بر این مبناست.
با توجه به وجود چارچوب های به نسبت جاافتاده و قدیمی این حوزه مانند اسپارک و فلینک، رواج یک فریمورک جدید و آن هم در این سطح، کمی برایم تعجب آور بود. با بررسی مثالهای موجود در مستندات رسمی Ray، دلیل اصلی این محبوبیت (البته از نقطه نظر بنده) را یافتم. با توجه به اینکه در آینده ای نزدیک از این کتابخانه، در ادبیات حوزه پردازش داده زیاد خواهید شنید، تصمیم گرفتم این تجربه را با شما هم اشتراک بگذارم.
اگر با اسپارک و هدوپ آشنا باشید، میدانید که این دو فریمورک پردازش توزیع شده داده ها که اولی جزء اصلی ترین بازیگران این حوزه هم محسوب می شود، علیرغم امکانات فراوان و سرعتی که با خود به همراه می آورند، یک ضعف بزرگ دارند و آن هم این است که باید برنامه های موجود خود را با استانداردهای آنها تطبیق دهید یعنی به سبک آنها کدنویسی کنید. قدم اول هم در این راستا، این است که توسعه دهندگان شما با اسپارک (یا فلینک یا آپاچی بیم) و نحوه برنامه نویسی با آن، آشنا شوند که این موضوع، خود مانعی بزرگ برای تیم های مختلفی است که فرصت آموزش یا نیروی ماهرِ آشنا به مباحث پردازش توزیع شده داده ها را ندارند.
فریمورک Ray این مانع را به درستی تشخیص داده است و دلیل محبوبیت و رواج آن هم به نظرم، همین نکته کلیدی است.
Ray به شما اجازه میدهد همان سبک برنامه نویسی معمولی خود را ادامه دهید و فقط با اضافه کردن یک خط کد در ابتدای تعریف تابع یا کلاس (از طریق دکوراتورها)و یک تغییر کوچک در هنگام فراخوانی این توابع، آنها را برای شما به صورت توزیع شده اجرا کند و نتیجه را به شما برگرداند.
--------------------------------------
اگر به این موضوع علاقه مند شدید، ادامه مقاله را می توانید در وب سایت مهندسی داده در لینک زیر،پیگیری کنید
yun.ir/mqf6ge
#مهندسی_داده #RAY #پردازش_توزیع_شده
BY مهندسی داده
Share with your friend now:
tgoop.com/bigdata_ir/256