Um guia para criar fluxos de trabalho de desenvolvimento eficientes
As equipes de dados geralmente enfrentam ineficiências no processo de desenvolvimento-teste-implantação, que podem ser resolvidas com os seguintes recursos do Tinybird:
- Integração com o Git: Os arquivos de definição de pipe (.pipe) incorporam o controle de versão para dar suporte ao desenvolvimento colaborativo
- Ambiente de desenvolvimento local: aprovar (um projeto de lei ou inspeção etc.)
tb local startInício de um contêiner do Docker totalmente funcional - Pipeline de CI/CD: Implementação automatizada de testes usando a CLI:
tb deploy --check
Maneiras específicas de otimizar os fluxos de trabalho:
- Inicializar o repositório Git:
tb init --gitGeração automática de .gitignore - Crie uma ramificação de desenvolvimento:
git checkout -b feature/analytics - Testes locais:
tb pipe test user_analysis.pipe --data test_data.csv - A revisão do código e a mesclagem no ramo principal acionam automaticamente a implantação
Depois que uma equipe de análise de dados adotou esse processo, a velocidade das iterações aumentou de 1 por semana para 3 por dia, e a taxa de erro caiu 65%.
Essa resposta foi extraída do artigoTinybird: uma plataforma para criar rapidamente APIs de análise de dados em tempo realO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a eficiência do desenvolvimento e da implantação do Tinybird Data Pipeline?
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