Uno degli ostacoli più significativi per l’AI è rappresentato dall’affidabilità dei dati. Le aziende si trovano spesso a fronteggiare la sfida di mantenere pipeline di dati affidabili su larga scala, un aspetto cruciale per l’efficace operatività dei modelli AI. Per affrontare questa problematica, Astronomer, nota per il software di orchestrazione Apache Airflow, ha recentemente lanciato Astro Observe, una piattaforma avanzata progettata per monitorare e ottimizzare i flussi di lavoro dei dati.
Astro Observe si distingue per la sua capacità di combinare in un’unica soluzione le funzionalità di orchestrazione e osservabilità dei dati. Questa integrazione mira a semplificare la gestione dell’infrastruttura dei dati, riducendo la complessità che molte aziende affrontano quando utilizzano strumenti separati per diverse esigenze. Julian LaNeve, CTO di Astronomer, ha sottolineato l’importanza di offrire ai clienti una piattaforma unificata: “Stiamo cercando di rendere tutto questo molto più semplice per i nostri clienti e di fornire loro tutto in un’unica piattaforma”.
Una delle caratteristiche distintive di Astro Observe è la sua capacità di prevedere potenziali fallimenti delle pipeline prima che influenzino le operazioni aziendali. La piattaforma include un “Motore di Intuizioni” alimentato dall’AI che analizza i pattern attraverso centinaia di implementazioni dei clienti, fornendo raccomandazioni proattive per l’ottimizzazione. LaNeve ha spiegato: “In realtà, diremo alle persone due ore prima che l’SLA stia per accadere che probabilmente lo mancheranno perché c’era qualche ritardo molto a monte”. Questo approccio proattivo consente alle aziende di affrontare i problemi prima che diventino critici.
Astro Observe si basa sull’esperienza consolidata di Astronomer con Apache Airflow, una piattaforma di gestione dei flussi di lavoro open source scaricata oltre 30 milioni di volte al mese. Una delle funzionalità chiave è il “grafico della catena di approvvigionamento globale”, che offre visibilità sulla provenienza dei dati e sulle dipendenze operative. Questo strumento aiuta i team a comprendere le relazioni complesse tra diversi asset e flussi di lavoro dei dati, elemento essenziale per mantenere l’affidabilità nelle implementazioni su larga scala.