Name: Scaling Python With Ray: Adventures in Cloud and Serverless Patterns (en Inglés)
Price: 192.72 PEN
Availability: InStock
Author: Karau, Holden ; Lublinsky, Boris
ISBN: 9781098118808

portada Scaling Python With Ray: Adventures in Cloud and Serverless Patterns (en Inglés)

Scaling Python With Ray: Adventures in Cloud and Serverless Patterns (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Boris Lublinsky

Holden Karau

Editorial

O'Reilly Media

Idioma

Inglés

N° páginas

250

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

23.1 x 17.5 x 1.8 cm

Peso

0.44 kg.

ISBN13

9781098118808

N° edición

Categorías

Lenguajes de programación y extensión/scripting: general
Minería de datos («data mining»)
Computación en la nube

Scaling Python With Ray: Adventures in Cloud and Serverless Patterns (en Inglés)

Boris Lublinsky (Autor) · Holden Karau (Autor) · O'Reilly Media · Tapa Blanda

Más barato Libro Nuevo Importado

Envío: 17 a 22 días háb.

S/ 428,27S/ 192,72

-55%

Más rápido Libro Nuevo Importado

Envío: 11 a 15 días háb.

S/ 464,45S/ 209,00

-55%

Costos de importación incluídos en el precio ✅

Libro Nuevo Más barato

Quedan 100 unidades

S/ 192,72

Llega entre el 25 Ago y el 02 Sep a CERCADO DE LIMA, Lima. Seleccionar ubicación

Agregar a lista de deseos

Reseña del libro "Scaling Python With Ray: Adventures in Cloud and Serverless Patterns (en Inglés)"

Serverless computing enables developers to concentrate solely on their applications rather than worry about where they've been deployed. With the Ray general-purpose serverless implementation in Python, programmers and data scientists can hide servers, implement stateful applications, support direct communication between tasks, and access hardware accelerators. In this book, experienced software architecture practitioners Holden Karau and Boris Lublinsky show you how to scale existing Python applications and pipelines, allowing you to stay in the Python ecosystem while reducing single points of failure and manual scheduling. Scaling Python with Ray is ideal for software architects and developers eager to explore successful case studies and learn more about decision and measurement effectiveness. If your data processing or server application has grown beyond what a single computer can handle, this book is for you. You'll explore distributed processing (the pure Python implementation of serverless) and learn how to: Implement stateful applications with Ray actors Build workflow management in Ray Use Ray as a unified system for batch and stream processing Apply advanced data processing with Ray Build microservices with Ray Implement reliable Ray applications