최신 데이터 워크 플로우를위한 Go vs. Python : 결정에 도움이 필요하십니까?

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새로운 데이터 파이프 라인을 설계하거나 분석 프로젝트를 시작하고 있으며 Python 또는 Go를 사용할지 여부를 고려하고있을 것입니다. 5 년 전, 이것은 논쟁도 아니 었습니다. 스토리의 끝, 파이썬을 사용할 것입니다. 그러나 GO는 특히 데이터 인프라 및 실시간 처리에서 데이터 채택을 받고 있습니다.

진실은 두 언어 모두 현대의 데이터 스택에서 달콤한 반점을 발견했습니다. Python은 여전히 ​​훌륭한 머신 러닝 및 분석을 작동하지만 GO는 고성능 데이터 인프라를위한 선택이되었습니다.

그러나 언제 어느 것을 선택 해야하는지 알고 있습니까? 그것이 일이 흥미로워지는 곳입니다. 그리고이 기사가 당신이 결정하는 데 도움이되기를 바랍니다.

파이썬 : 스위스 군대의 데이터 나이프

Python은 성숙한 생태계와 개발자 친화적 인 접근 방식으로 인해 데이터 작업의 표준 선택이되었습니다.

모든 데이터 작업을위한 즉시 사용 가능한 라이브러리

이 언어는 데이터 청소, 조작, 시각화 및 기계 학습 모델 구축에서 작업 할 거의 모든 데이터 작업에 인기있는 라이브러리를 제공합니다.

우리는 모든 데이터 과학자가 알아야 할 10 개의 파이썬 라이브러리에서 데이터 과학 라이브러리를 알아야합니다.

Python Data Science Libraries에 Kdnuggets의 이미지 (저자가 만든)

Python의 대화식 개발 환경은 데이터 작업에 큰 차이를 만듭니다. Jupyter 노트북 (및 Jupyter 대안)을 사용하면 단일 인터페이스에서 코드, 시각화 및 문서를 혼합 할 수 있습니다.

실험을 위해 구축 된 워크 플로

컨텍스트를 전환하지 않고 데이터를로드하고 변환을 수행하고 결과를 시각화하며 모델을 구축 할 수 있습니다. 이 통합 워크 플로우는 데이터 또는 프로토 타이핑 솔루션을 탐색 할 때 마찰을 줄입니다. 이 탐색 적 접근 방식은 새로운 데이터 세트로 작업하거나 다양한 접근 방식을 실험 해야하는 머신 러닝 모델을 개발할 때 필수적입니다.

언어의 읽기 쉬운 구문은 예상보다 데이터 작업에서 더 중요합니다. 특히 복잡한 비즈니스 논리 또는 통계 절차를 구현할 때. 이 가독성은 데이터 변환을 이해하고 검증 해야하는 도메인 전문가와 협력 할 때 가치가 있습니다.

실제 데이터 프로젝트에는 종종 여러 데이터 소스를 통합하고 다른 형식을 처리하며 일관되지 않은 데이터 품질을 다루는 것이 포함됩니다. Python의 유연한 타이핑 시스템과 광범위한 라이브러리 생태계를 사용하면 JSON API, CSV 파일, 데이터베이스 및 웹 스크래핑과 동일한 코드베이스 내에서 작업하는 것이 간단합니다.

Python은 다음을 위해 가장 잘 작동합니다.

• 탐색 적 데이터 분석 및 프로토 타이핑
• 기계 학습 모델 개발
• 비즈니스 로직이있는 복잡한 ETL
• 통계 분석 및 연구
• 데이터 시각화 및보고

GO : 규모와 속도를 위해 제작되었습니다

GO는 처음부터 성능 및 신뢰성에 중점을 둔 데이터 처리에 대한 다른 접근 방식을 취합니다. 이 언어는 동시 분산 시스템을 위해 설계되었으며,이 시스템은 최신 데이터 인프라 요구와 잘 어울립니다.

성능과 동시성

Goroutines를 사용하면 일반적으로 스레드 관리와 관련된 복잡성없이 여러 데이터 스트림을 동시에 처리 할 수 ​​있습니다. 이 동시성 모델은 데이터 수집 시스템을 구축 할 때 특히 가치가 있습니다.

시스템 규모로 성능 차이가 눈에 띄게됩니다. 컴퓨팅 비용이 예산에 직접적인 영향을 미치는 클라우드 환경에서,이 효율성은 특히 대량의 데이터 처리 워크로드의 의미있는 비용 절감으로 해석됩니다.

배포 및 안전

GO의 배포 모델은 데이터 팀이 직면 한 많은 운영 문제를 해결합니다. Go 프로그램을 컴파일하면 외부 의존성이없는 단일 바이너리가 제공됩니다. 이로 인해 버전 충돌, 의존성 누락 또는 환경 불일치와 같은 일반적인 배포 문제가 제거됩니다. 생산 환경에서 여러 데이터 서비스를 관리 할 때 운영 단순성이 특히 가치가 있습니다.

언어의 정적 타이핑 시스템은 런타임 고장을 방지 할 수있는 컴파일 타임 안전을 제공합니다. 데이터 파이프 라인은 종종 제작에 실패 할 수있는 에지 케이스와 예기치 않은 데이터 형식을 만나게됩니다. Go의 유형 시스템과 명백한 오류 처리는 개발자가 개발 중에 이러한 시나리오를 생각하도록 권장합니다.

탁월한 점이 있습니다.

• 처리량이 많은 데이터 수집
• 실시간 스트림 처리
• 마이크로 서비스 아키텍처
• 시스템 신뢰성 및 가동 시간
• 운영 단순성

Go vs. Python : 어느 것이 현대 데이터 스택에 더 잘 맞습니까?

이러한 언어가 최신 데이터 아키텍처에 어떻게 적합한 지 이해하려면 더 큰 그림을 살펴 봐야합니다. 오늘날의 데이터 팀은 일반적으로 모 놀리 식 애플리케이션이 아닌 여러 특수 구성 요소로 분산 시스템을 구축합니다.

데이터 수집, 변환 파이프 라인, 기계 학습 교육 작업, 추론 API 및 모니터링 시스템에 대한 별도의 서비스가있을 수 있습니다. 각 구성 요소마다 성능 요구 사항과 운영 제약이 다릅니다.

데이터 엔지니어링과 데이터 과학 역할의 차이점은 최근 몇 년 동안 더욱 두드러졌으며 이는 종종 언어와 도구의 선택에 영향을 미칩니다.

• 데이터 과학자들은 일반적으로 탐색 적 실험 환경에서 일하며 아이디어를 신속하게 반복하고 결과를 시각화하며 프로토 타입 모델을 반복해야합니다. 그들은 Python의 대화식 개발 도구와 포괄적 인 기계 학습 생태계의 혜택을받습니다.
• 반면에 데이터 엔지니어는 시간이 지남에 따라 데이터를 일관되게 처리하는 신뢰할 수 있고 확장 가능한 시스템을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이러한 시스템은 실패를 우아하게 처리하고 데이터 볼륨이 증가함에 따라 수평으로 확장되며 다양한 데이터 저장 및 외부 서비스와 통합해야합니다. GO는 성능 및 운영 단순성을 위해 설계되어 인프라에 중점을 둔 작업에 적합합니다.

클라우드 네이티브 아키텍처는 또한 언어 채택 패턴에 영향을 미쳤습니다. 최신 데이터 플랫폼은 종종 컨테이너 크기, 시작 시간 및 자원 사용이 비용 및 확장 성에 직접 영향을 미치는 Kubernetes에 배포 된 마이크로 서비스를 사용하여 구축됩니다. Go의 경량 배포 모델 및 효율적인 리소스 사용은 이러한 아키텍처 패턴과 잘 일치합니다.

가거나 파이썬? 올바른 결정을 내립니다

Go와 Python 중에서 선택하는 것은 일반적인 선호도보다는 특정 요구 사항과 팀 컨텍스트를 기반으로해야합니다. 이 결정을 내릴 때 주요 사용 사례, 팀 전문 지식 및 시스템 요구 사항을 고려하십시오.

Python은 언제 더 나은 선택입니까?

Python은 데이터 과학 배경을 가진 팀, 특히 풍부한 통계, 데이터 분석 및 기계 학습 생태계를 활용할 때 이상적입니다.

Python은 또한 읽기 쉬운 구문 구현 및 유지 보수로 복잡한 비즈니스 로직을 가진 복잡한 ETL 작업에 적합합니다. 개발 속도가 런타임 성능을 능가하면 광대 한 생태계는 전달을 크게 가속화 할 수 있습니다.

더 나은 선택은 언제입니까?

GO는 성능과 확장 성이 핵심 일 때 더 나은 선택입니다. 효율적인 동시성 모델과 낮은 리소스 사용량은 고 처리량 처리에 도움이됩니다. 대기 시간이 중요한 실시간 시스템의 경우 Go는 예측 가능한 성능 및 쓰레기 수집을 제공합니다.

운영 단순성을 추구하는 팀은 쉽게 배포하고 생산 복잡성이 낮습니다. GO는 특히 빠른 시작 및 효율적인 리소스 사용이 필요한 마이크로 서비스에 특히 적합합니다.

하이브리드는 작동하는 Go & Python을 결합한 접근 방식입니다

많은 성공적인 데이터 팀은 단일 선택에 전념하기보다는 전략적으로 두 언어를 사용합니다. 이 접근법을 사용하면 특정 구성 요소에 각 언어의 강점을 사용할 수 있으며 시스템의 다른 부분간에 명확한 인터페이스를 유지할 수 있습니다.

• 일반적인 패턴은 모델 개발 및 실험에 Python을 사용하는 것입니다.
• 모델이 생산 준비가되면 팀은 종종 서빙 부하를 효율적으로 처리하기 위해 GO를 사용하여 고성능 추론 API를 구현합니다.

이 분리를 통해 데이터 과학자들은 선호하는 환경에서 작업 할 수있게되면서 생산 시스템이 필요한 처리량을 처리 할 수 ​​있습니다.

마찬가지로 복잡한 비즈니스 로직이 포함 된 복잡한 ETL 작업에 Python을 사용할 수 있습니다. 동시에 GO는 성능과 동시성이 필수적인 경우 대량 데이터 수집 및 실시간 스트림 처리를 처리 할 수 ​​있습니다.

성공적인 하이브리드 접근법의 핵심은 구성 요소 간의 깨끗한 API 경계를 유지하는 것입니다. 각 서비스에는 구현 세부 정보를 숨기는 잘 정의 된 인터페이스가 있어야하므로 팀은 통합 복잡성을 만들지 않고 각 구성 요소에 가장 적합한 언어를 선택할 수 있습니다. 이 아키텍처 접근 방식은 신중한 계획이 필요하지만 팀은 시스템의 각 부분을 적절하게 최적화 할 수 있습니다.

마무리

파이썬과 데이터 세계에서 다른 문제를 해결하십시오. Python은 읽을 수 있고 유지 관리 해야하는 탐사, 실험 및 복잡한 변형에 적합합니다. 반면에, 고성능 처리, 신뢰할 수있는 인프라 및 운영 단순성 등 시스템 측면에서 Go는 훌륭합니다.

대부분의 팀은 친숙하고 생산적이기 때문에 Python으로 시작합니다. 확장하고 요구 사항이 더욱 복잡해지면 특정 문제를 더 잘 해결할 수 있습니다. 그것은 정상적이고 기대됩니다.

잘못된 선택은 트렌드이거나 트위터의 누군가가 (아마 X라고 부르지 않을 것입니다) 언어를 선택하는 것입니다. 실제 요구 사항, 팀의 기술 및 구축하려는 내용을 기준으로 선택하십시오. 두 언어 모두 현대적인 데이터 스택에서 좋은 이유로 자리를 잡았습니다.

발라 프리 야 c 인도의 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학 및 컨텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 분야와 전문 지식에는 DevOps, 데이터 과학 및 자연어 처리가 포함됩니다. 그녀는 독서, 쓰기, 코딩 및 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 자습서, 방법 안내, 의견 조각 등을 통해 개발자 커뮤니티와 지식을 배우고 공유하는 작업을하고 있습니다. Bala는 또한 매력적인 리소스 개요 및 코딩 자습서를 만듭니다.