Ascend.io
Ascend.io ist eine einheitliche Data-Engineering-Plattform, die KI und Automatisierung nutzt, um Teams beim Aufbau, der Verwaltung und der Optimierung von Datenpipelines bis zu 10x schneller durch integrierte Erfassungs-, Transformations-, Orchestrierungs- und Beobachtungsfunktionen zu unterstützen.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Oct 11, 2025
Was ist Ascend.io
Ascend.io ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Datenautomatisierung, das 2015 gegründet wurde und seinen Hauptsitz in Menlo Park, CA, hat. Die Plattform dient als KI-native Data-Engineering-Lösung, die den gesamten Datenlebenszyklus rationalisiert, indem sie Kernfunktionen wie Datenerfassung, Transformation, Orchestrierung und Beobachtbarkeit in einer einzigen Plattform vereint. Ascend.io wurde von Dateningenieuren für Datenteams entwickelt und zielt darauf ab, Data Engineering durch die Beseitigung betrieblicher Komplexität durch intelligente Automatisierung und Developer-First-Erlebnisse angenehm zu gestalten.
Hauptfunktionen von Ascend.io
Ascend.io ist eine KI-native Daten-Engineering-Plattform, die den gesamten Lebenszyklus der Datenpipeline automatisiert und rationalisiert. Sie kombiniert intelligente Automatisierung, einheitliches Metadatenmanagement und integrierte KI-Agenten, um Teams beim Aufbau, der Verwaltung und der Optimierung von Datenpipelines bis zu 10x schneller zu unterstützen. Die Plattform vereinheitlicht Datenerfassung, Transformation, Orchestrierung und Observability in einer einzigen Umgebung, wodurch Komplexität und manueller Aufwand reduziert und gleichzeitig Datenintegrität und Kosteneffizienz gewährleistet werden.
KI-Native Pipeline Entwicklung: Kombiniert integrierte KI-Agenten und natives GitOps für nahtlose Teamarbeit, sodass Benutzer zwischen Code- und visuellen Oberflächen wechseln und gleichzeitig KI-Unterstützung für Entwicklungsaufgaben erhalten können
Intelligente Automatisierungs-Engine: Verwendet umfangreiche Metadaten und ereignisgesteuerte Trigger, um die Pipeline-Orchestrierung zu automatisieren, Abhängigkeiten zu verwalten und die Workflow-Ausführung automatisch zu optimieren
Einheitliches Metadatenmanagement: Verfolgt Daten, Code und Benutzeraktionen in einer zentralisierten Metadatenebene, um Automatisierung, Observability und Auditierbarkeit während des gesamten Datenlebenszyklus zu ermöglichen
Kostenoptimierung: Verwendet Metadaten- und Fingerabdrucktechnologie, um unnötige Rechenkosten zu senken und gleichzeitig die Leistung aufrechtzuerhalten, was zu einer Reduzierung der Verarbeitungskosten um bis zu 83 % führt
Anwendungsfälle von Ascend.io
Enterprise Data Modernisierung: Hilft großen Unternehmen, ihre Dateninfrastruktur zu modernisieren, indem mehrere Tools in einer einzigen Plattform konsolidiert werden, während Governance und Sicherheit erhalten bleiben
Echtzeit-Analyse Verarbeitung: Ermöglicht es Unternehmen, Echtzeit-Datenpipelines für Analysen mit automatisierter Orchestrierung und Überwachung zu erstellen und zu pflegen
Cross-Plattform Datenintegration: Ermöglicht nahtlose Datenverschiebung und -transformation über verschiedene Cloud-Plattformen, Data Lakes und Data Warehouses hinweg mit einheitlichen Metadaten und Lineage-Tracking
Vorteile
Signifikante Produktivitätssteigerungen (bis zu 7-fache Steigerung der Teamproduktivität)
Erhebliche Kosteneinsparungen durch intelligente Optimierung
Schnelles Onboarding mit minimalem Bedarf an professionellen Dienstleistungen
Nachteile
Monatliche Mindestverpflichtungen erforderlich
Lernkurve für Teams, die von traditionellen ETL-Tools umsteigen
Wie verwendet man Ascend.io
Authentifizierung einrichten: Erstellen Sie einen Entwicklerschlüssel und fügen Sie eine Anmeldeinformationsdatei im Verzeichnis ~/.ascend (Shell) oder $USER_HOME\.ascend (Windows) hinzu. Für verschiedene Umgebungen werden separate Schlüssel benötigt.
CLI-Tool installieren: Richten Sie eine virtuelle Python-Umgebung ein und installieren Sie das ascend-io-cli-Paket über pip.
OpenAI/Azure OpenAI konfigurieren: Richten Sie API-Schlüssel für OpenAI oder Azure OpenAI ein, um KI-gestützte Funktionen und den Otto-Assistenten zu aktivieren.
Neues Projekt erstellen: Beginnen Sie mit der Erstellung eines Ascend-Projekts, das in einem Ascend-Repository versionskontrolliert wird.
Verbindungen einrichten: Konfigurieren Sie Verbindungen zu Datenquellen wie BigQuery, Snowflake, S3, PostgreSQL und REST-APIs.
Datenflüsse entwickeln: Erstellen Sie Datenpipelines (Ascend Flows) in einem Ascend Workspace mit SQL, Python oder einer visuellen Oberfläche.
Testen und validieren: Verwenden Sie Überwachungstools, um die Pipeline-Leistung zu überprüfen, die Datenherkunft zu verfolgen und Probleme zu beheben.
In der Produktion bereitstellen: Stellen Sie das getestete Projekt in einer Ascend-Deployment-Umgebung für den Produktionseinsatz bereit.
Überwachen und optimieren: Verwenden Sie Metadaten-basierte Erkenntnisse, um die Leistung zu überwachen, die Kosten zu optimieren und Pipelines zu warten.
Ascend.io FAQs
Ascend.io ist eine KI-native Daten-Engineering-Plattform, die Teams beim Aufbau, der Verwaltung und der Optimierung von Datenpipelines unterstützt. Sie kombiniert integrierte KI-Agenten und natives GitOps für die Teamarbeit, sodass Benutzer sowohl Code- als auch Click-basierte Schnittstellen verwenden können.
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