Apache Airflowè un servizio robusto, open-source e scritto in Python utilizzato da Data Engineers per orchestrare flussi di lavoro e pipeline evidenziando le dipendenze, il codice, i registri, le attività di trigger, l'avanzamento e lo stato di successo delle pipeline per risolvere i problemi quando necessario. .
Se l'attività viene completata o fallisce, questa soluzione flessibile, scalabile e compatibile con i dati esterni è in grado di inviare avvisi e messaggi via Slack o e-mail. Apache non impone restrizioni sull'aspetto del flusso di lavoro e dispone di un'interfaccia facile da usare per monitorare e rilanciare i lavori.
Infine, dimostriamo come funziona Apache con un semplice esempio. Innanzitutto, Apache rivede tutti i DAG in background. Le attività urgenti che devono essere completate ricevono il marchio SCHEDULED nel database. Lo Scheduler recupera i task dal database e li distribuisce agli Executor. Successivamente, i compiti ricevono lo stato QUEUED e, una volta che i lavoratori iniziano a eseguirli, viene assegnato lo stato RUNNING al lavoro. Quando l'attività è completata, il lavoratore la indica come conclusa/fallita, a seconda del successo del risultato finale, e lo Scheduler aggiorna lo stato nel database.
Di seguito elenchiamo le caratteristiche più interessanti di Apache Airflow.
La conoscenza di base di Python è l'unico requisito per costruire soluzioni sulla piattaforma.
Il servizio è gratuito, con molti utenti attivi in tutto il mondo.
Si può lavorare senza problemi con i prodotti complementari di Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS, ecc.
È possibile monitorare lo stato delle attività pianificate e in corso in tempo reale.
Di seguito vengono illustrati i principi di base di Apache Airflow.
Le condutture del flusso d'aria sono configurate come Codice Python per rendere dinamica la generazione delle condotte.
Gli utenti possono creare operatori, esecutori e librerie definiti e adatti al loro specifico ambiente aziendale.
Il servizio non si blocca perché ha un'architettura modulare e può essere scalato all'infinito.
Tra questi vi sono l'automazione, la comunità, la visualizzazione dei processi aziendali, nonché il monitoraggio e il controllo adeguati. Li analizzeremo brevemente tutti.
Ci sono più di 1000 collaboratori al servizio open-source. Partecipano regolarmente al suo aggiornamento.
Apache è uno strumento perfetto per generare un "quadro generale" del proprio sistema di gestione del flusso di lavoro.
L'automazione rende più agevole il lavoro dei Data Engineer e migliora le prestazioni complessive.
Il sistema di avvisi e notifiche integrato consente di definire le responsabilità e di attuare le correzioni.
L'efficacia pratica del servizio può essere dimostrata nei seguenti casi d'uso:
Plenty of data engineering platforms empowered by Airflow utilize the basic logic and benefits of the service and add new features to solve specific challenges. They can be called Apache Airflow alternatives since they have pretty similar functionality:
Flussi di lavoro gestiti da Amazon per Apache Airflow - un servizio gestito di orchestrazione del flusso di lavoro Airflow per impostare e gestire pipeline di dati su Amazon Web Services (AWS).
Conclusione
Apache è un potente strumento per l'ingegneria dei dati compatibile con servizi e piattaforme di terze parti. La migrazione ad Airflow avviene senza problemi, indipendentemente dalle dimensioni e dalle specifiche dell'azienda.
Innowise Group offre una profonda esperienza Apache di qualsiasi complessità e portata. Apache Airflow è la scelta perfetta per portare ordine se un cliente soffre di scarsa comunicazione tra i reparti e cerca maggiore trasparenza nei flussi di lavoro.
I nostri sviluppatori specializzati implementeranno un sistema modulare altamente personalizzato che migliora l'operatività con i big data e rende i processi di Airflow completamente gestiti e adattabile alle peculiarità del vostro ambiente aziendale.
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