Heutzutage wechseln immer mehr Unternehmen zu Open-Source-Systemen und -Plattformen im Vergleich zu den traditionelleren Lösungen. In diesem Artikel werden wir die Leistungsfähigkeit von Airflow untersuchen. Lassen Sie uns zunächst verstehen, wie Airflow funktioniert und welches Ziel es verfolgt.

Was ist Airflow?

Airflow, eine Open-Source-Plattform, dient als leistungsstarkes Werkzeug zur Verwaltung komplexer Arbeitsabläufe und Datenverarbeitungen. Es bietet eine optimierte Möglichkeit, Arbeitsabläufe zu planen, zu überwachen und zu verwalten. Seine äußerst benutzerfreundliche Oberfläche ist einer der Hauptgründe, warum viele Unternehmen dieses Tool übernommen haben. Darüber hinaus vereinfacht Airflow, das in der Lage ist, vielseitige Aufgaben zu bewältigen, die Verwaltung von Datenpipelines und ermöglicht effiziente Automatisierung und Planung. In Airflow werden Datenpipelines in Python-Code als Directed Acyclic Graphs (DAGs) erstellt. Ein DAG kann wie ein Flussdiagramm betrachtet werden, bei dem jede Box (Knoten) einen bestimmten Job darstellt, der erledigt werden muss. Diese Aufgaben können von der Datenextraktion bis zur Verarbeitung oder Analyse reichen. Die Linien (Kanten), die die Kästchen verbinden, zeigen die Reihenfolge, in der diese Jobs erledigt werden müssen. Jedes Kästchen (Aufgabe) ist also wie ein Stück Arbeit, und die Pfeile dazwischen zeigen, welche Aufgaben abgeschlossen sein müssen, bevor andere beginnen können.

Wie benutzt man Airflow?

Apache Airflow kann in verschiedenen Szenarien eingesetzt werden, einschließlich:

• ETL-Pipelines: Airflow kann verwendet werden, um die Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten von einer oder mehreren Quellen zu einem Zielort zu automatisieren. Zum Beispiel könnte Airflow verwendet werden, um Daten aus einer relationalen Datenbank zu extrahieren, sie in ein Format zu transformieren, das mit einem Data Warehouse kompatibel ist, und die Daten dann in das Data Warehouse zu laden.

• Maschinelles Lernen-Pipelines: Airflow kann verwendet werden, um das Training, die Bereitstellung und das Monitoring von Modellen des maschinellen Lernens zu automatisieren. Zum Beispiel könnte Airflow verwendet werden, um das Training eines maschinellen Lernmodells täglich zu planen, das Modell in einer Produktionsumgebung bereitzustellen und die Leistung des Modells im Laufe der Zeit zu überwachen.

• Data-Science-Workflows: Airflow kann verwendet werden, um verschiedene Data-Science-Workflows zu automatisieren, wie z.B. Datenbereinigung, Feature Engineering und Model Evaluation. Zum Beispiel könnte Airflow verwendet werden, um die Ausführung eines Python-Skripts zu planen, das Daten bereinigt und transformiert, ein maschinelles Lernmodell auf den transformierten Daten trainiert und dann die Leistung des Modells bewertet.

• DevOps-Aufgaben: Airflow kann verwendet werden, um verschiedene DevOps-Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. Code-Bereitstellungen, Konfigurationsmanagement und Infrastrukturprovisionierung. Zum Beispiel könnte Airflow eingesetzt werden, um die Bereitstellung einer neuen Version einer Softwareanwendung in einer Produktionsumgebung zu planen, die Konfiguration eines neuen Servers zu automatisieren oder eine neue Cloud-Instanz bereitzustellen.

Was ist ein DAG?

Die Abkürzung DAG steht für Directed Acyclic Graph, das Kernkonzept hinter Airflow. Im Allgemeinen ist ein DAG eine Sammlung von Aufgaben, die Sie ausführen möchten und so organisieren, dass ihre Beziehungen und Abhängigkeiten angezeigt werden, wie wir bereits kurz beschrieben haben.

Gerichtet bedeutet, dass es eine bestimmte Reihenfolge gibt, in der Aufgaben ausgeführt werden müssen. Manche Aufgaben müssen vor anderen ausgeführt werden, was in einem Data Warehouse üblich ist.

Azyklisch bezieht sich auf das Fehlen von Zyklen oder Schleifen innerhalb der Struktur.

Im Allgemeinen können Sie es sich wie einen Stammbaum vorstellen. Ihre Eltern müssen zusammenkommen, um Sie zu kreieren, aber Sie können Ihre Eltern nicht kreieren. Genau so funktioniert ein DAG.

Jeder Workflow in Airflow stellt einen eigenen DAG dar, wobei jeder DAG aus Operatoren besteht, also einzelnen Aufgaben, die durchgeführt werden müssen.

Airflow bietet verschiedene Funktionen, die es einfach machen, DAGs zu erstellen und zu verwalten, einschließlich:

Einem eingebauten Scheduler, der DAGs automatisch zu geplanten Zeiten ausführen kann Eine Webschnittstelle, die es Benutzern ermöglicht, DAGs anzuzeigen und zu verwalten Eine Python-API, die es Benutzern ermöglicht, programmgesteuert mit DAGs zu interagieren.

Fivetran oder Airflow?

Natürlich fragen Sie sich vielleicht: „Welches Tool sollte ich zur Automatisierung meines Prozesses verwenden?“ Nun, die Antwort hängt in erster Linie von Ihrer Infrastruktur und zweitens von Ihrem Endziel ab. Wenn Sie schnell und einfach Daten in Ihr Data Warehouse bringen müssen, ohne ein hohes Maß an Kontrolle über den Datenintegrationsprozess zu benötigen, würde ich Fivetran als die richtige Wahl für Sie vorschlagen.

Wenn Sie jedoch Kontrolle über Ihre Datenintegration benötigen und Daten aus verschiedenen Quellen integrieren müssen, sollten Sie sich definitiv für Airflow entscheiden. Der Hauptgrund dafür ist, dass Airflow unbegrenzte Auswahlmöglichkeiten hinsichtlich der Quellen bietet. Außerdem sollten Sie bedenken, dass Airflow im Gegensatz zu Fivetran auch eine kostenlose Version des Tools anbietet.

Airflow VS AWS Step Functions?

Apache Airflow und AWS Step Functions sind beide Workflow-Management-Tools, aber sie haben einige wesentliche Unterschiede, während AWS Step Functions ein vollständig verwalteter serverloser Workflow-Dienst ist. Beide Tools sind einfach zu bedienen. Allerdings ist Airflow hochgradig anpassbar und kann verwendet werden, um eine Vielzahl von Workflows zu automatisieren, einschließlich Datenpipelines, maschineller Lern-Workflows und Geschäftsprozesse. Andererseits kann AWS Step Functions eine Vielzahl von AWS-Diensten wie Lambda, ECS und Batch automatisieren. Auch die Programmiersprachen, die diese Tools verwenden, sind unterschiedlich. Airflow nutzt Python und AWS Step Functions verwenden den visuellen Workflow-Builder.

Wenn Sie nach einer Plattform zur Verwaltung von Workflows suchen, die flexibel, skalierbar, zuverlässig ist und eine große Community-Unterstützung hat, dann ist Apache Airflow eine gute Wahl.