Apache Airflow

Apache Airflowは、データ処理のための自動化ワークフローを作成・管理するのに役立つツールです。適切な順序で、適切なタイミングでタスクを実行し、問題が発生した際には対処するスマートなコーディネーターのようなものと考えてください。

ワークフローはPythonコードで定義するため、すでに知っているツールをすべて活用できます。各ワークフローはDAGと呼ばれ、タスク同士の接続や依存関係を示します。Airflowには、ワークフローの実行状況を確認したり、ログをチェックしたり、失敗したタスクを再起動したりできるビジュアルなウェブダッシュボードが付属しています。

このプラットフォームはAWS、Google Cloud、Azureなどのクラウドサービスや、数百もの他のツールと既成の接続を通じて連携します。自社サーバーで実行することも、Astronomerのようなマネージドサービスを利用することも可能です。

Apache Airflowの始め方は以下のステップに従います：

• pipを使ってコンピュータやサーバーにAirflowをインストールします。すべてのコンポーネントが準備された状態で素早くセットアップしたい場合はDockerも利用できます。

• 最初のワークフローをPythonファイルとして作成します。Python関数を実行するためのPythonOperatorやシェルコマンド用のBashOperatorなどのオペレーターを使ってタスクを定義します。

• ワークフローファイルをDAGsフォルダに配置します。Airflowは数分ごとに新しいワークフローを自動的に検出して読み込みます。

• localhost:8080のウェブインターフェースを開いてワークフローを確認します。ワークフローをオンにしたり、手動でトリガーしたり、スケジュール通りに実行させることができます。

• ダッシュボードでタスクの実行状況を監視します。問題が発生した場合はログを確認し、再試行ボタンを使って失敗したタスクを再実行できます。

• 管理パネルで接続を設定して外部サービスと連携します。これにより、ワークフローがデータベースやクラウドストレージ、その他のツールと連携できるようになります。

• Pythonベースのワークフロー作成

• 監視機能付きのビジュアルウェブダッシュボード

• 自動タスクスケジューリングとリトライ

• スマートな依存関係管理

• ノートパソコンからクラウドまでスケーラブル

• 1,500以上の既製統合

• AWS、Google Cloud、Azureと連携

• 自動化のためのコマンドラインツール

• 組み込みのログ記録とアラート機能

• オープンソースでセルフホスト可能

• 活発なコミュニティサポート

• エンタープライズグレードの機能も利用可能