São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning em ambientes de produção tem crescido significativamente, com técnicas que possibilitam uma análise de dados e automação de processos complexos, como as aplicadas em fluxos de trabalho na plataforma n8n.
Arquitetura de modelo
As soluções desenvolvidas para análise de dados em n8n utilizam um modelo de orquestração que conecta diferentes fontes e microserviços. Esse sistema possibilita a realização de tarefas sem a necessidade de dominar as intricatezas dos APIs envolvidas. Utilizando JavaScript em seus nós de código, foi possível implementar funções simples para manipulações de dados, porém, limitações surgiram quando se tratou de ambientes que exigem processamento mais intenso.
A abordagem funcionou, mas percebi que precisava ter controle total sobre as tarefas de análise de dados em ambientes n8n.
(“This approach worked, but I had clients who requested to have complete visibility of the data analytics tasks on their n8n user interface.”)— Samir Saci, Engenheiro de Cadeia de Suprimentos
Treinamento e otimização
As análises foram realizadas em um conjunto de dados de transações de vendas, que foram agregadas e refinadas para aplicação de técnicas de classificação, como Análise ABC e Pareto. Utilizando ajustes em tempo real, os modelos JavaScript foram testados quanto a sua eficiência em comparação ao uso de microserviços em FastAPI. Aqui, observa-se a eficácia do processamento em Python, que demonstrou ser mais rápido em tarefas de cálculo pesado.
O outsourcing de cálculos complexos para Python realmente melhora o desempenho.
(“In other words, outsourcing complex computations to Python actually improves the performance.”)— Samir Saci, Engenheiro de Cadeia de Suprimentos
Resultados e métricas
Os resultados mostraram que o fluxo de trabalho totalmente em JavaScript levou aproximadamente 11,7 segundos para completar, enquanto a solução com FastAPI fez o mesmo em cerca de 11,0 segundos. Essa diferença é crucial para aplicações do mundo real, onde o tempo de processamento é sinônimo de competitividade. O método JavaScript, embora funcional, demonstrou ser menos eficiente para tarefas de análise que envolvem grande volume de dados.
Demonstrar a redução de tempo de processamento é um objetivo claro a ser alcançado aqui.
(“This demonstrates that you can do simple data processing within n8n using small JavaScript snippets.”)— Samir Saci, Engenheiro de Cadeia de Suprimentos
O uso de ferramentas como n8n não apenas fornece uma plataforma para automação de processos, mas também possibilita incorporar machine learning em um fluxo de trabalho, oferecendo aos usuários uma maneira de gerenciar suas operações de forma mais eficaz. Futuras pesquisas poderão explorar como integrar algoritmos de aprendizado de máquina ainda mais robustos, garantindo que empresas aproveitem ao máximo seus dados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
