メイジアイ

メイジAI

データチームに魔法の力を与えましょう。

Mage は、データの変換と統合のためのハイブリッド フレームワークです。これは、ノートブックの柔軟性とモジュラー コードの厳密さという、両方の長所を組み合わせたものです。

• サードパーティのソースからデータを抽出して同期します。

• Python、SQL、R を使用したリアルタイム パイプラインとバッチ パイプラインでデータを変換します。

• 事前に構築されたコネクタを使用して、データ ウェアハウスまたはデータ レイクにデータを読み込みます。

• 睡眠を失うことなく、何千ものパイプラインを実行、監視、調整します。

さらに、何百ものエンタープライズクラスの機能、インフラストラクチャの革新、そして魔法のような驚きが含まれています。

魅惑的な 2 つのバージョンで利用可能

チーム向け。データの統合と変換のためのフルマネージド プラットフォーム。	自己ホスト型。データ パイプラインを構築、実行、管理するシステム。

それは魔法です。

開始方法、開発方法、運用環境へのデプロイ方法に関するドキュメントについては、ライブを確認してください。
開発者ドキュメントポータル。

インストール

最新バージョンの Mage をインストールする推奨方法は、次のコマンドを使用して Docker を使用することです。

 docker pull mageai/mageai:latest

pip または conda を使用して Mage をインストールすることもできますが、適切な環境がないと依存関係の問題が発生する可能性があります。

 pip インストール mage-ai

 conda install -c conda-forge mage-ai

助けをお探しですか?最も早く始める方法は、こちらのドキュメントを確認することです。

簡単な例をお探しですか?ブラウザでデモ プロジェクトを開くか、ガイドを確認してください。

デモ

ライブデモ

デモ アプリを使用してデータ パイプラインを構築して実行します。

警告

ライブデモは誰にでも公開されます。機密情報 (パスワード、秘密情報など) は保存しないでください。

デモビデオ（5分）

_{画像をクリックするとビデオが再生されます}

特徴

	オーケストレーション	可観測性を備えたデータ パイプラインをスケジュールおよび管理します。
	ノート	データ パイプラインをコーディングするための対話型 Python、SQL、R エディター。
	データ統合	サードパーティのソースから内部の宛先にデータを同期します。
	ストリーミングパイプライン	リアルタイム データを取り込んで変換します。
	dbt	Mage を使用して dbt モデルを構築、実行、管理します。

3 つのファイルにわたって定義されたサンプル データ パイプライン →

1. データのロード →

    @data_loaderdefload_csv_from_file() -> pl.DataFrame:return pl.read_csv('default_repo/titanic.csv')

2. データの変換 →

    @transformerdef select_columns_from_df(df: pl.DataFrame, *args) -> pl.DataFrame:return df[['年齢', '運賃', '生存']]

3. データのエクスポート →

    @data_exporterdef export_titanic_data_to_disk(df: pl.DataFrame) -> なし:df.to_csv('default_repo/titanic_transformed.csv')