Kestra とうまく付き合っていくための戦略

Analysis Platform 部の松﨑です。 これはキャディ株式会社のアドベントカレンダー 25 日目の記事です。 CADDi では、機械学習ワークロードにおける複雑な後処理（Pythonスクリプト等）の実行基盤として、ワークフローエンジンの Kestra を採用しました。 様々なエンジンと比較検討した結果、我々のユースケースにとってベストな選択だったと思います。 しかし、実際に開発を始めてみると「開発元である Kestra 社の思想」と「我々がやりたい運用」の間に、少しだけ溝があることに気づきました。今回は、我々がその溝をどうやって埋め、Kestra と付き合っていっているかをご紹介します。 方向性の違いを最も感じたのは、Flow（ワークフロー定義）や File の登録に関するインターフェースです。Kestra は非常に優れた UI を持っており、UI 上で YAML を意識せずに

[kuborn]

"「Kestra が好む 1 つのファイル形式」" 好きｗ