流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析
Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架,为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源,如 Facebook、WhatsApp 等社交平台,并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流,简化数据摄取流程,并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件,实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程,还缩短了开发周期,同时增强了基础设施和应用的稳定性。
Airy Core is an is an open-source streaming app framework to train ML models and supply them with historical and real-time data. With Airy you can process data from a variety of sources:
You can then use Airy to:
Since Airy's infrastructure is built around Apache Kafka, it can process a large amount of events simultaneously and stream the relevant real-time and historical data to wherever you need it.
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Airy Core comes with all the components you need to stream historical and real-time data.
By ingesting all real-time events and continuously processing, aggregating and joining them in the stream, development time can be significantly reduced. Through integrations with pre-built and easily configured connectors, events are consumed from any source, including business systems such as ERP/CRM, conversational sources, third party APIs. Airy also comes with an SDK to build custom connectors to any source.
An API to access data with blazing fast HTTP endpoints.
A WebSocket server that allows clients to receive near real-time updates about data flowing through the system.
A webhook integration server that allows its users to create actionable workflows (the webhook integration exposes events users can "listen" to and react programmatically.)
No-code interfaces to manage and control Airy, your connectors and your streams.
We welcome (and love) every form of contribution! Good entry points to the project are:
If you're still not sure where to start, open a new issue and we'll gladly help you get started.
To ensure a safe experience and a welcoming community, Airy Core project adheres to the contributor convenant code of conduct.
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