Guide pratique de l'hébergement d'applications Python
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Héberger vos applications Python directement à côté de vos données lakehouse élimine les intégrations personnalisées, réduit la latence et maintient les contrôles de sécurité et de gouvernance par défaut. Ce guide pratique explique comment choisir le bon environnement d'hébergement pour les applications gourmandes en données et basées sur l'IA, où les décisions d'hébergement et d'architecture des données sont intrinsèquement liées.
* Pour les applications Python gourmandes en données et basées sur l'IA, la décision d'hébergement et la décision d'architecture des données sont une seule et même décision : l'endroit où votre application s'exécute détermine ce qu'elle peut atteindre, avec quelle latence et sous les contrôles de gouvernance de qui. * Les environnements d'hébergement Python vont des serveurs partagés aux plateformes entièrement gérées, et la plupart conviendront parfaitement à une application web générale. Le choix se restreint considérablement lorsque votre application doit interroger des données gouvernées, appeler un point de terminaison de modèle ou exécuter un agent d'IA. * Si vos données résident déjà dans un lakehouse, héberger votre application à côté de celui-ci — plutôt que de s'y connecter de l'extérieur — élimine les intégrations personnalisées, réduit la latence et maintient la sécurité et la gouvernance en place par défaut.