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Prefect Rollout Playbooks

오케스트레이션 실행에서 Prefect, Most을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Who This Is For

• 오케스트레이션 실행에서 Prefect, Prefect-based을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
• 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
• 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

When To Use It

오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

• 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
• 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
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Prerequisites

• 오케스트레이션 실행에서 Prefect을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
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Minimal Quickstart

Start with a 태스크-only 플로우:

from prefect import flow
from truthound_prefect import data_quality_check_task

@flow
async def validate_users(data):
    return await data_quality_check_task(
        data,
        rules=[{"column": "id", "check": "not_null"}],
    )

오케스트레이션 실행에서 Promote을(를) 다루는 항목입니다:

from truthound_prefect import DataQualityBlock

block = DataQualityBlock(engine_name="truthound")

Production Pattern

오케스트레이션 실행에서 Recommended을(를) 다루는 항목입니다:

1. 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
2. saved DataQualityBlock for shared 설정
3. create_quality_flow or quality_checked_flow for standard 플로우 composition
4. 오케스트레이션 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

오케스트레이션 실행에서 Checklist을(를) 다루는 항목입니다:

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실패 Modes and 문제 해결

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