Teradata è il primo fornitore ad estendere la metodologia DevOps all’ambiente multi-applicativo del data warehouse attraverso il lancio del Modulo Teradata open source per Phyton e incrementare così l’agilità degli ambienti di analisi dei dati.
Il modulo abilita i programmatori e i data scientist a lavorare con il diffuso linguaggio Phyton per creare facilmente applicazioni con orientamento DevOps che sfruttano i dati presenti nel data warehouse Teradata e, nel contempo, favorisce una fluidità dell’operatività del data warehouse. Le applicazioni in Phyton possono girare su un application server ed inviare query SQL al Database Teradata o girare all’interno del Database Teradata. Come per ogni applicazione in Phyton, i programmatori possono utilizzare la vasta gamma di opzioni delle librerie Phyton per analisi avanzate o manipolazione dei dati. Le librerie pubbliche Phyton comprendono la Python Standard Library, NumPy/SciPy, Biopython, Pandas, Mlpy e Dateutil/Pytz.
“Attraverso l’applicazione della metodologia DevOps all’ambiente del data warehouse, Teradata guida e aiuta i clienti ad essere più competitivi grazie ad una infrastruttura dati agile che potenzia l’azienda data-driven – ha dichiarato Oliver Ratzesberger, presidente dei Teradata Labs -. Il Modulo Teradata open source per Phyton consente ai clienti di creare facilmente applicazioni DevOps che forniscono il controllo delle versioni, la gestione della configurazione e la registrazione delle attività”.
Il pacchetto Teradata Module per Phyton è già disponibile e può essere installato direttamente da PyPI. Il codice open source viene rilasciato a GitHub e i documenti sono disponibili sul sito della comunità Teradata Developer Exchange per il Database Teradata.
