Die besten Orchestrierungstools für DevOps-, Machine-Learning- und Data-Engineering-Pipelines
- Claude Paugh
- 15. Feb.
- 4 Min. Lesezeit
Orchestrierungstools sind für das Management komplexer Workflows in DevOps, Machine Learning und Data Engineering unverzichtbar geworden. Sie helfen bei der Automatisierung, Planung und Überwachung von Aufgaben und gewährleisten so einen reibungslosen und effizienten Betrieb. Die Wahl des richtigen Orchestrierungstools hängt von den spezifischen Projektanforderungen ab, wie z. B. Skalierbarkeit, Integrationsmöglichkeiten und Benutzerfreundlichkeit. Dieser Beitrag stellt die gängigsten Orchestrierungstools in diesen Bereichen, ihre besten Anwendungsfälle und ihre Integration in eine CI/CD-Pipeline mit Quellcodeverwaltung vor.
Beliebte Orchestrierungstools für DevOps
Im DevOps-Umfeld konzentrieren sich Orchestrierungstools auf die Automatisierung der Infrastrukturbereitstellung, der Anwendungsbereitstellung und der CI/CD-Prozesse (Continuous Integration/Continuous Delivery). Hier sind einige weit verbreitete Tools:
Jenkins
Jenkins ist ein Open-Source-Automatisierungsserver, der das Erstellen, Bereitstellen und Automatisieren von Softwareprojekten unterstützt. Er eignet sich hervorragend für CI/CD-Pipelines und lässt sich mit zahlreichen Plugins für Quellcodeverwaltung, Tests und Bereitstellung integrieren.
Beste Anwendungsfälle:
Automatisierung von Build- und Testzyklen für Softwareprojekte
Verwaltung komplexer CI/CD-Pipelines mit mehreren Stufen
Bilder von Gebäudecontainern
Integration mit Git, GitHub, Bitbucket und anderen Versionskontrollsystemen
Ansible
Ansible ist ein Konfigurationsmanagement- und Orchestrierungstool, das die Infrastrukturbereitstellung und Anwendungsbereitstellung automatisiert. Es verwendet einfache YAML-Playbooks und ist daher auch für Teams ohne tiefgreifende Programmierkenntnisse zugänglich.
Beste Anwendungsfälle:
Automatisierung der Servereinrichtung und -konfiguration
Bereitstellung von Anwendungen in mehreren Umgebungen
Infrastrukturverwaltung als Code in Cloud- oder On-Premises-Umgebungen
Kubernetes
Kubernetes ist eine Container-Orchestrierungsplattform, die die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung containerisierter Anwendungen automatisiert. Sie wird häufig in Cloud-nativen DevOps-Umgebungen eingesetzt.
Beste Anwendungsfälle:
Verwaltung containerisierter Microservices
Anwendungen dynamisch bedarfsgerecht skalieren
Automatisierung von Rollouts und Rollbacks von Anwendungsversionen
Orchestrierungswerkzeuge für Machine-Learning-Workflows
Maschinelles Lernen umfasst Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Evaluierung und Bereitstellung. Orchestrierungstools helfen, diese Schritte zu automatisieren und Abhängigkeiten zu verwalten.
Apache Airflow
Apache Airflow ist eine beliebte Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows als gerichtete azyklische Graphen (DAGs). Sie ist hochgradig erweiterbar und unterstützt komplexe ML-Pipelines.
Beste Anwendungsfälle:
Planung von Datenvorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Aufgaben
Automatisierung von Modelltrainings- und Evaluierungsabläufen
Integration mit Cloud-Diensten und ML-Plattformen
Kubeflow
Kubeflow ist eine Kubernetes-native Plattform, die speziell für Machine-Learning-Workflows entwickelt wurde. Sie vereinfacht die Ausführung von ML-Pipelines auf Kubernetes-Clustern.
Beste Anwendungsfälle:
Aufbau skalierbarer ML-Pipelines auf Kubernetes
Verwaltung verteilter Schulungsaufgaben
Bereitstellung von Modellen als Microservices
MLflow
MLflow ist eine Open-Source-Plattform für das Management des ML-Lebenszyklus, einschließlich Experimenten, Reproduzierbarkeit und Bereitstellung. Obwohl sie kein klassischer Orchestrator ist, lässt sie sich gut in Orchestrierungstools integrieren, um ML-Workflows zu verfolgen und zu verwalten.
Beste Anwendungsfälle:
Tracking-Experimente und Modellversionen
Verpackung von ML-Code für Reproduzierbarkeit
Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen
Orchestrierungswerkzeuge für Data Engineering
Datenverarbeitungs-Workflows umfassen häufig ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden), Datenvalidierung und Pipeline-Überwachung. Orchestrierungstools helfen bei der Automatisierung dieser wiederkehrenden Aufgaben.
Apache NiFi
Apache NiFi ist ein Datenintegrationstool, das zur Automatisierung des Datenflusses zwischen Systemen entwickelt wurde. Es bietet eine visuelle Oberfläche zum Entwerfen von Datenpipelines.
Beste Anwendungsfälle:
Datenerfassung und -weiterleitung in Echtzeit
Datentransformation und -anreicherung
Überwachung von Datenflüssen mit integrierter Tracking-Funktion
Luigi
Luigi ist ein Python-basierter Workflow-Manager, der langlaufende Batch-Prozesse verarbeitet. Er ist einfach zu bedienen und eignet sich zum Aufbau komplexer Datenpipelines.
Beste Anwendungsfälle:
Verwaltung von Batch-ETL-Jobs
Einplanen abhängiger Aufgaben mit Wiederholungsversuchen
Integration mit Hadoop- und Spark-Ökosystemen
Präfekt
Prefect ist ein modernes Workflow-Orchestrierungstool mit Schwerpunkt auf Datenverarbeitung und maschinellem Lernen. Workflows. Es bietet eine Python-API sowie Cloud- oder Selbsthosting-Optionen.
Beste Anwendungsfälle:
Aufbau zuverlässiger Datenpipelines mit Fehlerbehandlung
Workflows planen und überwachen mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche
Integration mit Cloud-Datenplattformen und APIs
Beispiel einer CI/CD-Pipeline mit Orchestrierungstools und Quellcodeverwaltung
Eine typische CI/CD-Pipeline für ein Machine-Learning-Projekt oder eine Data-Engineering-Aufgabe umfasst mehrere Phasen, vom Code-Commit bis zum Deployment. Hier ist ein Beispiel für eine Pipeline, die verschiedene Orchestrierungstools mit der Versionskontrolle kombiniert:
Pipeline-Übersicht
Quellcodeverwaltung
Entwickler übertragen Codeänderungen an ein Git-Repository (GitHub, GitLab oder Bitbucket).
Kontinuierliche Integration mit Jenkins
Jenkins erkennt den Commit und löst eine Build-Pipeline aus:
Führt Unit-Tests und statische Codeanalyse durch
Verpackt die Anwendung oder das ML-Modell
Extrahiert Rohdaten aus Quellen
Transformiert Daten und speichert sie in einem Data Warehouse oder Dateisystem.
Erstellt Docker-Container-Images zur Ausführung von ML-Modellcode
Datenpipeline-Orchestrierung mit Apache Airflow
Airflow plant und führt Datenvorverarbeitungs- und Feature-Engineering-Aufgaben aus:
Modelltraining mit Kubeflow
Kubeflow führt verteilte Trainingsaufträge auf Kubernetes-Clustern aus:
Trainiert Modelle unter Verwendung der verarbeiteten Daten
Bewertet die Modellleistung und speichert Kennzahlen
Stellt neue Modellversionen als Microservices bereit
Führt fortlaufende Updates ohne Ausfallzeiten durch.
Bereitstellung mit Ansible und Kubernetes
Ansible automatisiert Bereitstellungsskripte für Container zur Aktualisierung von Kubernetes-Clustern:
Überwachung und Feedback
Überwachungstools verfolgen den Zustand der Anwendung und die Genauigkeit des Modells und geben Feedback an den Entwicklungsprozess zurück, um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen.
Vorteile dieses Ansatzes
Die Automatisierung reduziert manuelle Fehler und beschleunigt die Lieferung.
Modularität ermöglicht es Teams, Tools unabhängig voneinander auszutauschen oder zu aktualisieren.
Skalierbarkeit unterstützt wachsende Datenmengen und Modellkomplexität.
Die Rückverfolgbarkeit gewährleistet, dass jeder Schritt protokolliert und reproduzierbar ist.
Die Auswahl des richtigen Orchestrierungstools für Ihre Bedürfnisse
Die Auswahl des besten Orchestrierungstools hängt von den Anforderungen Ihres Projekts ab:
Für DevOps-Orchestrierung mit Schwerpunkt auf CI/CD und Infrastruktur sind Jenkins, Ansible und Kubernetes eine gute Wahl.
Für Machine-Learning-Workflows bieten Apache Airflow und Kubeflow leistungsstarke Planungs- und Skalierungsfunktionen.
Für Data Engineering bieten Apache NiFi und Prefect ein flexibles Datenpipeline-Management.
Berücksichtigen Sie Faktoren wie einfache Integration, Community-Support und die Expertise Ihres Teams. Die Kombination dieser Tools kann ein robustes Ökosystem schaffen, das Ihren gesamten Workflow von der Entwicklung bis zur Bereitstellung unterstützt.
