Prefect官网介绍了Prefect作为一种现代化的、Pythonic的工作流编排工具，用于构建弹性的数据平台。以下是该网页内容的总结：
1. Prefect简介
- 定位：Prefect是一种用于构建弹性数据平台的现代化工作流编排引擎，旨在替代传统的工具如Airflow。
- 优势：通过纯Python构建管道，减少样板代码，使部署更加自信和高效。
2. 客户案例
- Cash App：
- 背景：从Airflow切换到Prefect，以满足机器学习工作流的需求。
- 成果：加快了欺诈预防模型的部署速度，同时保持了严格的安全性。
- 评价：ML团队获得了在多个云环境中快速应对新欺诈模式的灵活性。
- Rent the Runway：
- 背景：从Airflow切换到Prefect，转型数据操作。
- 成果：显著减少了工作流实施时间，并降低了基础设施成本。
- 评价：能够为250万客户和750多个设计师品牌编排数据。
- Endpoint：
- 背景：从Airflow升级到Prefect。
- 成果：生产效率提高了三倍，成本降低了73%。
- 评价：Prefect的计算模型将资源与任务关联，而不是与环境关联，能够在一个统一的环境中运行多样化的任务。
3. Prefect的特点
- 构建信任的工作流：
- 将Python代码转化为生产级别的数据管道。
- 提供构建、监控和扩展关键数据工作流的工具，确保可靠性和效率。
- 为什么选择Prefect：
- Pythonic简洁性：结合Python的简洁性与安全的自助框架，快速构建可信赖的工作流。
- 降低成本：通过优化基础设施成本，最高可降低70%。
- 增强信心：提供完全的可见性和自动恢复功能，确保工作流的可靠性。
- 快速部署：纯Python方法和独立的工作流，使用户专注于解决问题，而不是与框架斗争。
- 高效扩展：动态资源分配和统一控制，高效管理整个组织的工作流。
4. 用户评价
- Sunny Pachunuri（Endpoint的数据工程和平台经理）：
- 切换到Prefect后，发票成本减少了73.78%。
- Alex Welch（dbt Labs的Head of Data）：
- 使用Prefect编排dbt Cloud任务和其他数据工具，提高了整个管道的可见性和部署效率。
- Lee Mendelowitz（Washington Nationals的高级数据工程师）：
- Prefect使工作流定义更加精确，支持版本控制，简化了数据导入和管道的编写。
- Mike Grabbe（EF Education First的首席数据工程师）：
- Prefect为数据分析师和数据科学家提供了强大的工具，帮助他们更轻松地创建数据产品。
- Wendy Tang（Cash App的机器学习工程师）：
- Prefect的功能被设计成适合其基础设施配置和组织架构。
5. 资源推荐
- Cash App Gains Flexibility in ML Workflows with Prefect：介绍Cash App如何通过Prefect在机器学习工作流中获得灵活性。
- How Cox Auto Uses Prefect to Meet Analytics Demands：介绍Cox Auto如何使用Prefect满足分析需求。
- Endpoint Cut Costs by 73% After Switching From Airflow to Prefect：详细介绍Endpoint切换到Prefect后的成本削减。
- How DBT Labs Unlocked Platform Observability with Prefect：介绍DBT Labs如何通过Prefect提高平台的可观测性。
- EF Education Tours Unblocks Data Science Teams with Prefect：介绍EF Education Tours如何通过Prefect解除数据科学团队的障碍。
6. 总结
- Prefect作为一种现代化的工作流编排工具，通过其Pythonic的简洁性、高效性和可扩展性，帮助企业在数据平台的构建和管理中实现更高的效率和可靠性。多个成功案例证明了其在降低成本、提高部署速度和增强工作流灵活性方面的优势。