Woodmark Blog
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Mit MLflow von Databricks den gesamten Machine Learning Lifecycle abdecken
Eine Plattform, die modernen Anforderungen an die Verfügbarkeit von Machine Learning-Modellen genügen möchte, muss den gesamten Lifecycle im Data Science abbilden können. Data Scientists und ML Engineers benötigen ein Angebot, das Versionierung sowie Modell-Tracking & -Monitoring anbietet.
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Apache Spark vs. Apache Flink
Apache Flink, das hochleistungsfähige Big-Data-Stream-Processing-Framework, erreicht einen ersten Reifegrad. Im Vergleich mit Apache Spark handelt es sich um eine konkurrenzfähige Technologie, die als Echtzeit-Analyse-Framework zu empfehlen ist.