Aplikacje
Strony internetowe
Marketing internetowy
Doskonałym wsparciem dla planowania, zarządzania i monitorowania przepływu danych i zadań pracowników jest narzędzie Apache Airflow. Zostało napisane w języku Python.
Co to jest Apache Airflow?
Narzędzie napisane w języku Python pozwala uporządkować zadania, a także usprawnia przepływ danych w każdym miejscu pracy. Nie jest to narzędzie ETL. Przy pomocy kodu definiowany jest przepływ pracy i planowane są konkretne zadania do wykonania.
Jak działa Airflow?
Głównym zadaniem narzędzia jest definiowanie, harmonogramowanie i monitorowanie przepływu pracy w sposób programowalny i skalowalny. Istnieje możliwość skutecznego zarządzania złożonymi procesami, automatyzowanie zadań i integrowanie różnorodnych źródeł danych.
Przeczytaj również
W tym kontekście bardzo ważna jest koncepcja DAG, czyli Directed Acyclic Graph. Jest to zbiór wszystkich zadań, które mają zostać uruchomione i będą odzwierciedlały zależności i kolejność wykonywania. Tworzenie DAG w tym narzędziu jest intuicyjne i elastyczne. Możliwe jest proste modelowanie nawet najbardziej skomplikowanego przepływu danych.
Istotnym etapem wykorzystania Apache Airflow jest również harmonogramowanie i monitorowanie zadań. Dostępny jest bogaty zestaw operatorów reprezentujących pojedyncze zadania w przepływie danych, od prostych operacji po wywoływanie zewnętrznych skryptów lub systemów. Możliwe jest przeprowadzenie integracji z istniejącymi narzędziami i infrastrukturą. Narzędzie jest bardzo elastyczne.
Jakie zalety ma narzędzie Apache Airflow?
- Działa na bezpłatnej licencji.
- Bezproblemowa integracja, dzięki gotowym kontektorom.
- Interfejs Airflow WebUI jest bardzo przyjazny, umożliwia zarządzanie wszystkimi przepływami danych. Dostępny w aplikacji webowej umożliwia podglądanie statusu ukończonych i bieżących zadań.
- Zadania można wykonywać za pomocą interfejsu wiersza poleceń. Prace można rozpocząć od dowolnego punktu podczas procesu ETL.
- Prosta konfiguracja.
- Modułowa architektura sprawia, że narzędzie jest skalowalne, dostosowane do potrzeb niezliczonej liczby pracowników.
- Dostępne kontektory typu plug-and-play umożliwiają wykonywanie zadań na platformach takich, jak Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Microsoft Azure.
- Wystarczy znajomość języka Python, aby poprawnie wykorzystać możliwości Airflow.
Integracje i automatyzacje Airflow
Integracja różnych źródeł oraz automatyzacja przepływu pracy to podstawy efektywnego zarządzania danymi. Omawiane narzędzie daje w tym zakresie szereg możliwości. Użytkownik może automatyzować zadania i wykonywać integracje z różnymi systemami i usługami.
Integracje z systemami chmurowymi
Otwarta architektura narzędzia pozwala na łatwe integracje z systemami chmurowymi i lokalnymi. Do najpopularniejszych należą AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure.
Automatyzacja przepływu pracy
Procesy danych są upraszczane, a przepływ przyspieszany. Firma może skupić się na analizie i wykorzystaniu danych, zamiast na zarządzaniu złożonymi procesami.
Kiedy warto zastosować Apache Airflow?
Narzędzie przyda się w firmach, które wykonują skomplikowane zadania ETL lub pracują na dużej ilości danych. Wdrożyć je warto również, gdy znasz język Python i nie chcesz budować własnego narzędzia ETL.
