リアルタイムレポート
FlowTracerの強力なグリッドビューレポートには、実行中の何百万ものジョブの結果が表示され、失敗したジョブが強調表示されるため、それらのジョブを迅速に特定、デバッグ、解決できます。
AIと機械学習のワークフロー
FlowTracerは、Python、Julia、Jupyter Notebookなどの一般的な開発言語を使用して、AIおよび機械学習のワークフローと統合します。
ハイブリッド設計ワークフロー
ユーザーは、AIと機械学習サービスを従来のワークフローに取り入れ、Kubernetesクラスターと併用またはその上に構築して、両方のタイプのジョブを混在させて実行できます。 フローは、リソースの可用性と過去の数学演算の結果に動的に適応します。
RESTベースのアクセス
完全なRESTアプリケーションプログラミングインターフェイス （API） により、ユーザーは好みの言語でフローを定義および制御できます。
JSONベースのフロー記述
REST APIを基盤とするJSONベースのフロー定義表記法 （FDN） により、クライアントからFlowTracerエンジンにワークフロー定義を効率的に転送できます。 1回のPOSTで、数万のジョブと依存関係を含む完全な設計フローをわずか数秒で転送できます。
プラットフォームの選択
ユーザーは、インタラクティブ、監視付き、無人バッチモードなど、さまざまな操作モードで複雑なワークフローを表示および制御できます。また、WindowsまたはLinux x86/ARMプラットフォーム上で、コマンドライン、RESTインターフェース、ウェブブラウザーを使用して操作することも可能です。
依存関係の管理と意識
依存関係を把握することで、事前のすべての依存性要件が満たされるまでジョブは実行されないので、ユーザーは障害の発生したジョブの根本原因を素早く特定して、適切な是正措置を取って、ジョブを最初からやり直すことなく障害発生地点からの続きを実行すればよくなります。
高速でスケーラブルな開発
FlowTracerはメモリフットプリントが小さく、スケジューラが組み込まれています。 これにより、ユーザーはラップトップやGPU搭載の専用ホスト上で複雑なフローをローカルで実行したり、バッチシステムに接続したり、クラウドに接続したりすることができます。これは、数百万のジョブをメモリで処理し、数千のジョブを同時に実行できる拡張性のあるソリューションです。
コネクテッドコラボレーション
FlowTracerのリモート接続により、ユーザーはミラーリングされたビューをリアルタイムで共有してドメインの専門家と共同作業を行うことができます。 フロー管理、標準化、コラボレーションを簡単かつ効果的に行うために、複雑な設計ワークフローを簡単に導入して組織間で共有できます。
