#pipeline
risultati
-
Build vs. buy delle pipeline dati: i quattro criteri di Autodesk
Come il team Data Platform di Autodesk decide se costruire o comprare le pipeline dati: quattro criteri che…
-
Aladdin Data Cloud di BlackRock: pipeline a bassa latenza su Snowflake
Allo Snowflake Summit 2024, il team di BlackRock ha raccontato come Aladdin Data Cloud usa data movement a…
-
Perché conviene abbandonare l’integrazione punto-a-punto
Usare il data warehouse come intermediario introduce un po’ di latenza ma migliora nettamente qualità, coerenza delle metriche…
-
Fivetran Lite: connettori gestiti per quasi ogni app SaaS
I connettori Lite di Fivetran portano l’esperienza fully managed anche verso app SaaS di nicchia, con oltre 400…
-
Basta catene di if-else: il registry pattern in Python per il dispatch della logica
Le lunghe catene if/elif/else violano l’Open/Closed Principle e diventano ingestibili. Il registry pattern le sostituisce con una tabella…
-
Pipeline PyTorch controllata da Gin Config: esperimenti riproducibili senza toccare il codice
Un tutorial pratico su come usare Gin Config con PyTorch per spostare i gradi di libertà sperimentali in…
-
QA agentica con Nova Act: test suite e integrazione nelle pipeline CI/CD
La seconda parte su QA Studio con Amazon Nova Act mostra come organizzare i test in suite parallele…
-
Da Guidewire Cloud Data Access a dati pronti per l’analytics
Guidewire Cloud Data Access porta i dati InsuranceSuite su S3 in Parquet; il connector Fivetran li rende pronti…
-
Cosa fa un file connector serio: cinque capacità secondo Fivetran
Schema inference, colonne di metadata, primary key definite dall’utente, type detection ed evolution: le cinque capacità dei file…
-
L’AI scrive il tuo connector, ma il last mile resta lavoro tuo
Un coding agent scrive un connector in un pomeriggio. Fivetran spiega perché portarlo in produzione è tutt’altra storia,…