Kaskada

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Kaskada是一款实时人工智能引擎，无需繁琐的设置，即可将AI模型与实时和历史数据连接起来。它提供了实时聚合、事件检测和历史回放等功能，适用于实时监控、实时推荐和实时预测等场景。

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Kaskada简介

什么是”Kaskada”？

Kaskada是一款实时人工智能引擎，无需繁琐的设置，即可将AI模型与实时和历史数据连接起来。它完善了实时人工智能堆栈，提供了实时聚合、事件检测和历史回放等功能。

“Kaskada”有哪些功能？

1. 实时聚合：通过稳定的数据连接器、转换和聚合功能，从流数据中预计算模型输入。
2. 事件检测：实时识别重要活动，触发主动的AI行为。
3. 历史回放：使用逐个时间旅行和时点连接，从历史数据中回测和优化模型。

产品特点：

1. 快速部署：与Python生态系统无缝集成，可以在同一位置加载数据、处理数据、训练和提供模型，无需预配置基础设施。
2. 可扩展性和可靠性：使用Rust和Apache Arrow实现，Kaskada的计算引擎使用列式数据高效执行大规模历史和高吞吐量的流查询。支持分区执行，可满足不断增长的需求。
3. 开发者友好：Kaskada由Apache Beam、Google Cloud Dataflow和Apache Cassandra的核心贡献者构建，易于使用和测试实时查询。

应用场景：

1. 实时监控：将Kaskada与实时数据源集成，可以实时监控和分析数据，及时发现异常情况并采取相应措施。
2. 实时推荐：通过实时聚合和事件检测功能，可以根据用户行为实时推荐个性化内容，提升用户体验。
3. 实时预测：利用Kaskada的历史回放功能，可以回测和优化模型，实现实时预测和决策。

“Kaskada”如何使用？

1. 安装Kaskada：使用pip install kaskada命令进行安装。
2. 导入Kaskada库：在Python代码中导入kaskada库。
3. 连接数据源：使用Kaskada提供的数据连接器，连接数据库、流数据或动态加载的数据。
4. 编写实时查询：使用Python编写实时查询代码，包括数据处理、模型计算和结果处理等。
5. 运行实时查询：运行实时查询代码，即可实时获取结果并进行相应的处理和展示。

Kaskada官网入口网址

https://www.kaskada.io

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