Chapitre 1 : Pipelines d'ingestion de données

Introduction

L'ingestion de données est la base de tout système ML. Ce chapitre couvre la construction de pipelines de données fiables et évolutifs en utilisant des outils d'orchestration modernes.

Apache Airflow pour les pipelines ML

Structure de base du DAG

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'ml-team',
    'depends_on_past': False,
    'email_on_failure': True,
    'email': ['ml-alerts@company.com'],
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

with DAG(
    'ml_data_pipeline',
    default_args=default_args,
    description='Daily ML data ingestion pipeline',
    schedule_interval='0 6 * * *',  # Daily at 6 AM
    start_date=datetime(2024, 1, 1),
    catchup=False,
    tags=['ml', 'data', 'production'],
) as dag:
    
    extract = PythonOperator(
        task_id='extract_data',
        python_callable=extract_from_source,
    )
    
    transform = PythonOperator(
        task_id='transform_data',
        python_callable=transform_data,
    )
    
    validate = PythonOperator(
        task_id='validate_data',
        python_callable=run_data_validation,
    )
    
    load = PythonOperator(
        task_id='load_to_feature_store',
        python_callable=load_features,
    )
    
    extract >> transform >> validate >> load

Traitement en flux vs par lots

Aspect	Traitement par lots	Traitement en flux
Latence	Minutes à heures	Millisecondes à secondes
Cas d'utilisation	Données d'entraînement, rapports	Fonctionnalités en temps réel
Outils	Spark, Airflow	Kafka, Flink
Complexité	Moindre	Plus élevée

Points clés à retenir

Résumé

1. Utilisez des outils d'orchestration comme Airflow pour des pipelines complexes
2. Choisissez entre traitement par lots et en flux selon les exigences de latence
3. Implémentez l'idempotence pour des ré-exécutions fiables
4. Surveillez la santé du pipeline avec des alertes et des tableaux de bord

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Suivant : Chapitre 2 : Ingénierie des fonctionnalités à grande échelle