Mage

Das Erstellen und Verwalten von Datenpipelines war mit Mage AI noch nie so einfach. Diese leistungsstarke Plattform verändert die Arbeitsweise von Datenteams, indem sie die Einfachheit von Notebooks mit einer Pipeline-Verwaltung auf Unternehmensniveau kombiniert. Mage AI ist ein Open-Source-Tool, das als moderne Alternative zu Apache Airflow dient und einen benutzerfreundlicheren Ansatz für Data Engineering bietet.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Pipeline-Tools, die eine komplexe Einrichtung und Wartung erfordern, bietet Mage eine intuitive Benutzeroberfläche, in der Sie Code in Python, SQL oder R schreiben können. Die Plattform übernimmt alles von der Datenintegration und -transformation bis hin zur Planung und Überwachung. Egal, ob Sie einfache ETL-Prozesse oder komplexe KI-Workflows erstellen, Mage macht Data Engineering für alle zugänglich und gewährleistet gleichzeitig eine produktionsreife Zuverlässigkeit.

Mage AI ist eine umfassende Plattform zur Orchestrierung von Datenpipelines, die darauf ausgelegt ist, Teams die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung von Daten-Workflows zu erleichtern. Man kann sie sich als einen intelligenten Arbeitsbereich vorstellen, der notebook-ähnliche Entwicklung mit leistungsstarken Automatisierungsfunktionen kombiniert.

Die Plattform bietet sowohl Open-Source- als auch Enterprise-Versionen an, sodass Teams kostenlos starten und bei Bedarf skalieren können. Mage verbindet sich mit nahezu jeder Datenquelle, von Datenbanken und APIs bis hin zu Cloud-Speicherdiensten, und macht die Datenintegration nahtlos. Was sie auszeichnet, ist die KI-gestützte Unterstützung, die beim Schreiben von Code, der Leistungsoptimierung und der automatischen Fehlerbehebung hilft.

Das Tool unterstützt mehrere Programmiersprachen, darunter Python, SQL und R, und bietet Entwicklern die Flexibilität, mit vertrauten Werkzeugen zu arbeiten. Eingebaute Funktionen umfassen Echtzeitüberwachung, automatisierte Tests, Versionskontrolle und Kollaborationstools. Dadurch ist Mage ideal für Dateningenieure, Analysten und Wissenschaftler, die sich auf Erkenntnisse konzentrieren möchten, statt auf die Verwaltung der Infrastruktur.

Der Einstieg mit Mage ist unkompliziert und erfordert nur minimale Einrichtung. Besuchen Sie zunächst mage.ai und wählen Sie zwischen der Cloud-Version oder der selbst gehosteten Installation. Für schnelle Tests bietet die Cloud-Version sofortigen Zugriff ohne jegliche Einrichtung.

Die Benutzeroberfläche ähnelt einem modernen Notizbuch, in dem Sie Pipeline-Blöcke mit vertrauten Programmiersprachen erstellen können. So erstellen Sie Ihre erste Pipeline:

• Erstellen Sie eine neue Pipeline, indem Sie auf die Schaltfläche „Neue Pipeline“ klicken

• Fügen Sie Datenladeblöcke hinzu, um eine Verbindung zu Ihren Datenquellen wie Datenbanken, APIs oder Dateien herzustellen

• Schreiben Sie Transformationsblöcke mit Python, SQL oder R, um Ihre Daten zu bereinigen und zu verarbeiten

• Richten Sie Datenexportblöcke ein, um Ergebnisse an Ziele wie Data Warehouses oder Dashboards zu senden

• Testen Sie jeden Block einzeln mit den integrierten Vorschau- und Debugging-Funktionen

• Planen Sie Ihre Pipeline, damit sie automatisch mit Triggern oder Cron-Zeitplänen ausgeführt wird

Profi-Tipp: Nutzen Sie den KI-Assistenten, um Codeblöcke zu generieren und Vorschläge zur Optimierung Ihrer Daten-Workflows zu erhalten. Die Plattform merkt sich Ihre Arbeit und erleichtert die Zusammenarbeit durch Versionskontrolle und Teamfreigabefunktionen.

Mage AI bietet eine umfassende Palette an Funktionen, die jeden Aspekt des Datenpipeline-Managements abdecken. Die Plattform überzeugt durch Datenintegration und stellt vorgefertigte Konnektoren für Hunderte von Datenquellen bereit, darunter Datenbanken, Cloud-Speicher, APIs und Streaming-Plattformen.

Wesentliche Funktionen umfassen:

• KI-gestützte Entwicklung mit intelligenter Codegenerierung, Debugging-Unterstützung und Vorschlägen zur Leistungsoptimierung

• Mehrsprachige Unterstützung für Python, SQL, R und dbt-Modelle in einer einheitlichen Umgebung

• Echtzeit-Streaming und Batch-Verarbeitung mit dynamischer Skalierung basierend auf Arbeitslastanforderungen

• Fortschrittliche Orchestrierung mit flexibler Zeitplanung, ereignisgesteuerten Triggern und Abhängigkeitsmanagement

• Integrierte Überwachung und Beobachtbarkeit mit detaillierten Protokollen, Metriken und automatisierten Alarmen

• Zusammenarbeitstools einschließlich Versionskontrolle, Teamarbeitsbereiche und Funktionen zum Teilen von Pipelines

• Enterprise-Sicherheit mit rollenbasierter Zugriffskontrolle, Datenverschlüsselung und Compliance-Funktionen

Die Plattform umfasst zudem Datenqualitätsprüfungen, automatisierte Dokumentation und nahtlose Bereitstellung in Cloud-Umgebungen. Egal, ob Sie Gigabytes oder Petabytes verarbeiten, Mage skaliert automatisch, um Ihre Leistungsanforderungen zu erfüllen.

Mage AI bietet flexible Preisgestaltung, um unterschiedliche Teamgrößen und Anforderungen zu berücksichtigen. Der Prototype-Plan ist komplett kostenlos und ideal zum Lernen und Experimentieren, beinhaltet jedoch keine Pipeline-Laufzeitfunktionen.

Der On-Demand-Plan kostet 100 $ pro Monat zuzüglich nutzungsabhängiger Abrechnung von 0,29 $ pro CPU-Stunde oder 4 GB RAM-Stunde Pipeline-Laufzeit. Dieser Plan ist ideal für kleine bis mittelgroße Teams, die vorhersehbare Grundkosten mit skalierbarer Rechenleistung wünschen.

Für größere Organisationen bieten Enterprise-Pläne eine individuelle Preisgestaltung mit demselben nutzungsbasierten Laufzeit-Abrechnungsmodell. Enterprise-Kunden erhalten zusätzliche Vorteile wie dedizierten Support, erweiterte Sicherheitsfunktionen und priorisierte Unterstützung.

Alle Pläne beinhalten Kernfunktionen wie KI-Unterstützung, Datenintegrationen und Kollaborationstools. Die Plattform bietet zudem verschiedene Bereitstellungsoptionen von vollständig verwaltetem Cloud-Hosting bis hin zur Installation vor Ort, sodass Sie die Einrichtung wählen können, die am besten zu Ihren Sicherheits- und Compliance-Anforderungen passt.