Mago

Construir y gestionar canalizaciones de datos nunca ha sido tan fácil como con Mage AI. Esta potente plataforma cambia la forma en que los equipos de datos trabajan al combinar la simplicidad de los notebooks con la gestión de canalizaciones de nivel empresarial. Mage AI es una herramienta de código abierto que sirve como una alternativa moderna a Apache Airflow, ofreciendo un enfoque más amigable para la ingeniería de datos.

A diferencia de las herramientas tradicionales de canalizaciones que requieren configuraciones y mantenimiento complejos, Mage ofrece una interfaz intuitiva donde puedes escribir código en Python, SQL o R. La plataforma se encarga de todo, desde la integración y transformación de datos hasta la programación y monitoreo. Ya sea que estés construyendo procesos ETL simples o flujos de trabajo complejos de IA, Mage hace que la ingeniería de datos sea accesible para todos, manteniendo al mismo tiempo una fiabilidad lista para producción.

Mage AI es una plataforma integral de orquestación de pipelines de datos diseñada para simplificar la forma en que los equipos construyen, despliegan y gestionan flujos de trabajo de datos. Piénsalo como un espacio de trabajo inteligente que combina el desarrollo estilo cuaderno con potentes funciones de automatización.

La plataforma ofrece versiones de código abierto y empresariales, permitiendo a los equipos comenzar gratis y escalar según sea necesario. Mage se conecta prácticamente a cualquier fuente de datos, desde bases de datos y APIs hasta servicios de almacenamiento en la nube, haciendo que la integración de datos sea sencilla. Lo que la diferencia es su asistencia impulsada por IA que ayuda a escribir código, optimizar el rendimiento y depurar problemas automáticamente.

La herramienta soporta múltiples lenguajes de programación, incluyendo Python, SQL y R, brindando a los desarrolladores la flexibilidad de trabajar con herramientas familiares. Las funciones integradas incluyen monitoreo en tiempo real, pruebas automatizadas, control de versiones y herramientas de colaboración. Esto hace que Mage sea perfecto para ingenieros de datos, analistas y científicos que desean enfocarse en los insights en lugar de la gestión de la infraestructura.

Comenzar con Mage es sencillo y requiere una configuración mínima. Primero, visita mage.ai y elige entre la versión en la nube o la instalación autoalojada. Para pruebas rápidas, la versión en la nube ofrece acceso instantáneo sin necesidad de configuración.

La interfaz se asemeja a un cuaderno moderno donde puedes crear bloques de pipeline usando lenguajes de programación familiares. Aquí te mostramos cómo construir tu primer pipeline:

• Crea un nuevo pipeline haciendo clic en el botón "Nuevo Pipeline"

• Agrega bloques cargadores de datos para conectar con tus fuentes de datos como bases de datos, APIs o archivos

• Escribe bloques de transformación usando Python, SQL o R para limpiar y procesar tus datos

• Configura bloques exportadores de datos para enviar resultados a destinos como almacenes de datos o paneles de control

• Prueba cada bloque individualmente usando las funciones integradas de vista previa y depuración

• Programa tu pipeline para que se ejecute automáticamente usando disparadores o cronogramas cron

Consejo profesional: Usa el asistente de IA para generar bloques de código y obtener sugerencias para optimizar tus flujos de trabajo de datos. La plataforma recuerda tu trabajo y facilita la colaboración con control de versiones y funciones para compartir en equipo.

Mage AI ofrece un conjunto completo de funciones que cubren todos los aspectos de la gestión de pipelines de datos. La plataforma destaca en la integración de datos, ofreciendo conectores preconstruidos para cientos de fuentes de datos, incluyendo bases de datos, almacenamiento en la nube, APIs y plataformas de streaming.

Las capacidades clave incluyen:

• Desarrollo impulsado por IA con generación inteligente de código, asistencia en depuración y sugerencias para optimización del rendimiento

• Soporte multilingüe para Python, SQL, R y modelos dbt en un entorno unificado

• Procesamiento en tiempo real y por lotes con escalado dinámico basado en la demanda de carga de trabajo

• Orquestación avanzada con programación flexible, disparadores basados en eventos y gestión de dependencias

• Monitoreo y observabilidad integrados con registros detallados, métricas y alertas automáticas

• Herramientas de colaboración que incluyen control de versiones, espacios de trabajo para equipos y capacidades para compartir pipelines

• Seguridad empresarial con control de acceso basado en roles, cifrado de datos y funciones de cumplimiento

La plataforma también incluye pruebas de calidad de datos, documentación automatizada y despliegue fluido en entornos en la nube. Ya sea que estés procesando gigabytes o petabytes, Mage escala automáticamente para cumplir con tus requisitos de rendimiento.

Mage AI ofrece precios flexibles para adaptarse a diferentes tamaños de equipo y requisitos. El plan Prototype es completamente gratuito y perfecto para aprender y experimentar, aunque no incluye capacidades de ejecución de pipelines.

El plan On-demand cuesta $100 por mes más facturación basada en uso a $0.29 por hora-CPU o hora de 4GB de RAM en la ejecución de pipelines. Este plan es ideal para equipos pequeños y medianos que desean costos base predecibles con cómputo escalable.

Para organizaciones más grandes, los planes Enterprise cuentan con precios personalizados con el mismo modelo de facturación por uso en tiempo de ejecución. Los clientes Enterprise obtienen beneficios adicionales como soporte dedicado, funciones avanzadas de seguridad y asistencia prioritaria.

Todos los planes incluyen características principales como asistencia de IA, integraciones de datos y herramientas de colaboración. La plataforma también ofrece varias opciones de despliegue, desde alojamiento en la nube totalmente gestionado hasta instalación local, asegurando que puedas elegir la configuración que mejor se adapte a tus requisitos de seguridad y cumplimiento.