Ray: Verteiltes Rechnen für alle – Teil 2: Python-Code in Cloud‑Clustern ausführen

Ray macht es möglich, Python‑Programme ohne großen Aufwand auf Cloud‑Cluster‑Infrastrukturen zu starten und zu skalieren. Durch die abstrahierten APIs können Entwickler ihre Workloads einfach verteilen, ohne sich mit den Details der Cluster‑Orchestrierung auseinandersetzen zu müssen. Das Ergebnis ist eine robuste, skalierbare Lösung für verteiltes Rechnen, die sowohl für kleine Experimente als auch für produktive Anwendungen geeignet ist.

Der Beitrag „Ray: Distributed Computing For All, Part 2“ erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und beleuchtet die praktischen Schritte zur Bereitstellung und Ausführung von Python‑Code in Cloud‑Umgebungen. Dabei werden die wichtigsten Features von Ray vorgestellt, die die Komplexität von verteilten Systemen reduzieren und die Produktivität von Data‑Science‑Teams steigern.