Scaling Python with Ray: Adventures in Cloud and Serverless Patterns

Книга «Scaling Python with Ray» посвящена масштабированию Python-приложений с помощью фреймворка Ray — распределённой вычислительной платформы, разработанной в лаборатории RISELab Калифорнийского университета в Беркли. Авторы Холден Карау и Борис Люблинский показывают, как использовать Ray для создания масштабируемых и отказоустойчивых приложений, работающих как в облачных, так и в serverless-средах.

В книге подробно рассматриваются ключевые концепции Ray: удалённые функции (remote functions), акторы (actors), управление ресурсами, отказоустойчивость, сериализация объектов, placement groups и runtime environments. Читатели узнают, как применять Ray для построения потоковых приложений (streaming) с интеграцией Apache Kafka, реализации микросервисной архитектуры и развёртывания приложений с помощью Ray Job API.

Особое внимание уделяется практическим аспектам: установке Ray на различных платформах (включая ARM и M1), написанию «Hello World» примеров, лучшим практикам программирования с Ray и сравнению Ray с другими инструментами экосистемы больших данных и машинного обучения. Книга содержит множество примеров кода на Python, которые помогут читателям быстро освоить распределённые вычисления.

Издание ориентировано на разработчиков Python, инженеров данных и ML-инженеров, знакомых с основами Python и желающих масштабировать свои приложения для работы с большими объёмами данных и сложными вычислениями. Книга также будет полезна тем, кто интересуется современными подходами к построению облачных и serverless-архитектур.