Periodic Sync

Periodic Sync ayuda a reducir el esfuerzo manual requerido para importar datos repetidamente desde el mismo conector de datos en múltiples intervalos. Al configurar la sincronización, los usuarios pueden automatizar el proceso de importación de datos según la periodicidad elegida, minimizando la necesidad de intervención manual.

En QuickML, la sincronización de datos se puede configurar usando Sync Frequency, con varias opciones de intervalo periódico, incluyendo diario, semanal, mensual, anual y frecuencias personalizadas establecidas en horas y minutos, con un mínimo de 6 horas hasta un máximo de intervalos de 23:59 horas.

Beneficios de usar Periodic Sync en QuickML

• Reduce la interferencia manual: Los usuarios no necesitan estar disponibles durante el proceso de importación.
• Ahorro de tiempo: Automatizar la importación de datos ahorra tiempo empleado en configurar los conectores de datos cada vez que se necesita importar datos.
• Consistencia: Asegura que los datos se actualicen consistentemente dentro de la plataforma QuickML, manteniendo la precisión y confiabilidad.
• Mejor rendimiento del modelo: Tener los datos más recientes disponibles ayuda a entrenar periódicamente el modelo; los datos más recientes aseguran un mejor y más consistente rendimiento del modelo, resultando en predicciones confiables.
• Eficiencia: Reduce el riesgo de errores asociados con importaciones de datos manuales.
• Opciones de intervalo flexibles: QuickML ofrece una variedad de opciones de programación para satisfacer diferentes necesidades de importación y actualización de datos.

Dónde configurar la frecuencia de sincronización

Durante la importación de datos:

Puedes establecer la frecuencia de periodic sync durante la importación de datos desde cualquiera de estos conectores de datos: object storages, Zoho apps y Databases.

Después de la importación de datos:

En la página de detalles del dataset, hay un campo de sync frequency que transmite la configuración de sincronización elegida desde la etapa de importación de datos. Sin embargo, el usuario puede modificar la configuración según sea necesario usando las opciones del menú desplegable, como se muestra a continuación.

Creación de data pipeline:

Al crear el data pipeline para un dataset con periodic sync habilitado, asegúrate de habilitar la opción Execute pipeline after periodic sync. Esto asegura que después de cada sincronización, el data pipeline se vuelva a ejecutar y produzca la siguiente versión de los datos transformados.

Creación de ML Pipeline:

Al crear el ML pipeline para un dataset con periodic sync habilitado, asegúrate de habilitar la opción Retrain model when the dataset is updated. Esto asegura que el modelo se reentrene automáticamente cada vez que el dataset se actualice.