Orchest数据科学平台核心概念详解

Orchest数据科学平台核心概念详解

orchest orchest/orchest: 是一个基于 Kubernetes 的 CI/CD 平台。适合自动化部署和管理应用程序。特点是支持多种语言和框架，可以与其他 DevOps 工具集成。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/orchest

前言

Orchest作为一款现代化的数据科学工作流平台，其设计理念和架构中包含了许多专业术语和核心概念。本文将系统性地介绍这些关键术语，帮助数据科学家和工程师更好地理解和使用Orchest平台。

核心工作流概念

DAG（有向无环图）

DAG是Orchest中最基础的工作流数据结构，全称为有向无环图(Directed Acyclic Graph)。这种结构具有以下特点：

1. 图结构：由多个步骤节点和连接边组成，在Orchest中每个节点代表一个{term}Pipeline step。
2. 有向性：连接边具有明确的方向性，表示数据流动的方向。例如，一个步骤加载数据后，将处理结果传递给下一个步骤。
3. 无环性：图中不存在循环路径，确保工作流执行最终能够终止。

这种结构特别适合数据科学工作流，因为它能清晰地表达数据处理步骤间的依赖关系，同时避免无限循环的风险。

管道步骤(Pipeline Step)

管道步骤是Orchest中最小的执行单元，具有以下特征：

• 独立执行环境：每个步骤运行在独立的容器环境中，确保环境隔离
• 文件关联：与一个可执行文件一对一关联，可通过集成的JupyterLab进行编辑
• 状态管理：具有多种执行状态(READY、PENDING、RUNNING等)
• 参数支持：可定义带默认值的参数，这些参数存储在{term}Pipeline definition中

数据科学管道(Data Science Pipeline)

数据科学管道是由多个{term}pipeline steps组成的{term}DAG工作流。它通过管道定义文件(.orchest)进行描述，该文件采用JSON格式，完整定义了管道的结构和行为。

执行模式

交互式会话(Interactive Session)

交互式会话是Orchest提供的动态编辑和运行环境，特点包括：

• 自动启动JupyterLab等配套服务
• 支持即时修改和测试管道
• 是执行{term}interactive pipeline run的前提条件

管道运行(Pipeline Run)

管道运行是Orchest中执行管道的抽象概念，分为两种类型：

1. 交互式运行：

   • 即时执行
   • 直接修改项目文件系统
   • 必须在交互式会话中启动

2. 非交互式运行：

   • 基于项目快照执行
   • 不修改原始文件
   • 是{term}jobs的基础构建块

任务管理

任务(Job)

任务是一组管道运行的集合，Orchest支持两种任务类型：

1. 网格搜索任务：

   • 包含多个非交互式运行
   • 可针对不同参数组合执行
   • 支持定时调度

2. 定时任务：

   • 基于cron表达式调度
   • 功能类似网格搜索任务

环境与模式

执行环境(Environment)

执行环境为{term}pipeline step提供运行时支持：

• 基于容器技术隔离
• 可自定义安装额外软件包
• 支持修改基础镜像

编辑模式(Edit Mode)

编辑模式是Orchest的主要工作界面：

• 创建、编辑管道
• 实时运行和测试
• 完整的开发功能支持

只读模式(Read-only Mode)

只读模式用于查看历史运行结果：

• 查看管道结构和输出
• 可转换为编辑模式继续开发
• 特别适合任务结果分析

结语

理解这些核心概念是高效使用Orchest的基础。通过DAG工作流、隔离的执行环境和灵活的运行模式，Orchest为数据科学项目提供了强大的支持。掌握这些术语将帮助您更好地设计和管理复杂的数据处理流程。

orchest orchest/orchest: 是一个基于 Kubernetes 的 CI/CD 平台。适合自动化部署和管理应用程序。特点是支持多种语言和框架，可以与其他 DevOps 工具集成。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/or/orchest