零数据科学平台停机时间 – neXDos 表示使用 Datalore 真的可以做到
从股票市场 API 到内部 PostgreSQL 数据,neXDos 严重依赖多种数据源为其定制投资策略提供信息。此前,neXDos 通过托管 JupyterLab 和 JupyterHub 对其交易算法进行原型设计、回测和未来验证。不过,由于在管理服务器环境、发布频繁更新以及在 JupyterLab 中处理关联插件等诸多领域中的复杂性,这种方式也带来了问题。
“在 Kubernetes 集群上托管 JupyterHub 是一项艰巨的任务,主要是因为管理定期升级以及安装和维护大量插件都颇为复杂。”
— Steffen Möllenhoff 博士,neXDos 管理合伙人
由于安全要求和德国严格的数据保护法规,neXDos 必须在裸机服务器上托管其业务,这进一步加剧了复杂性。为了保持合规,对用户权限和访问权限的管理是关键。这需要开发自定义 LDAP 身份验证脚本 – 这一过程会带来复杂的安全风险,特别是在授予实习人员对某些数据的临时访问权限时。
“管理访问权限是相当大的挑战,尤其是涉及到实习人员的临时权限时。授予访问权限后再撤销通常会带来安全问题。”
— Steffen Möllenhoff 博士,neXDos 管理合伙人
面对这些挑战,neXDos 需要一个能够满足其技术要求的解决方案:
neXDos 转向 Datalore ,因为它能够满足公司需求,在 Jupyter Notebook 内提供本地安装、内置 SSO 身份验证以及简化的协作和权限管理。
“Datalore 的简化工作流使我们可以从策略原型设计轻松转向测试和部署。”
— Steffen Möllenhoff 博士,neXDos 管理合伙人
采用 Datalore 作为数据科学平台使 neXDos 在其工作流的以下步骤中提高了效率:
“Datalore 的编码辅助功能大幅提高了我们的生产力。它帮助我们快速进行原型设计,并使 Python 和 SQL 编码变得更加轻松。”
— Henry Eitel,neXDos 软件工程师
之前
8
每月停机小时数
使用托管在 Kubernetes 集群中的开源 JupyterHub 和 JupyterLab
之后
0
每月停机小时数
使用托管在 Kubernetes 集群中的 Datalore Enterprise
“选择 Datalore 后,我们拥有了一个可靠的平台,它在协作、效率和数据安全之间为我们带来了良好平衡。”
— Steffen Möllenhoff 博士,neXDos 管理合伙人
将 Datalore 实现为主要数据科学平台提高了 neXDos 的绩效和生产力。对交易策略进行原型设计、回测和部署的过程变得更加高效。
“Datalore 的协作式工作流和集成式环境、权限和数据管理显著加快了我们从投资策略原型设计到测试和实际部署的过程。”
— Steffen Möllenhoff 博士,neXDos 管理合伙人
neXDos 还发现 Datalore 的可靠性非常有益。零服务停机事件意味着 neXDos 的运营没有中断,这有助于提高生产力。
“Datalore 的不间断服务和轻松升级让我安心,我们的堆栈中也少了一个需要顾及的工具。”
— Henry Eitel,neXDos 软件工程师
Datalore 的另一个优点是其强大的权限管理功能让 neXDos 可以将实习人员纳入特定项目。
“Datalore 强大的权限管理让我们能够邀请实习人员加入项目,同时遵守严格的数据安全义务。”
— Steffen Möllenhoff 博士,neXDos 管理合伙人
Youngrae Lee,Drama & Company 大数据中心团队主管
在采用 Datalore 之前,Drama & Company 为其数据研究需求使用独立的 Jupyter 服务器。不过,这种环境经常遭遇性能问题。向数据管道传输研究结果、分发研究员编写的代码以及其他类似任务都十分困难且耗时。Drama & Company 意识到需要一个更强大、可扩缩的数据科学平台。
Nauman Hafiz,Constellation 首席技术官
Constellation 需要简化协作和增强敏捷性,以此扩展数据科学运营并向客户和内部相关方提供有价值的洞察。传统商业智能工具(特别是 Power BI 和 Looker)报告生成速度慢以及工作流脱节等问题限制了 Constellation 生成及时、定制化洞察的能力。
Seongduk Cheon,LINE Corporation 高级经理
评估期间,我们发现 Datalore 的用户体验对我们的开发者来说较为熟悉,报告共享功能也很容易使用。 得益于我们工程团队和 Datalore 开发团队的协作,我们成功满足了我们的工作流和数据治理要求。