Der reibungslose Fluss von Geschäftsdaten ist für den Erfolg von Unternehmen essenziell. Die Entwicklung und Verwaltung von data pipelines erfordert oft ein beträchtliches Budget, die richtigen Tools und erfahrene data engineers im Prozess. Der Airflow Celery Executor kann es Ihren Experten erleichtern, eine skalierbare Anwendung zu erstellen. Erfahren Sie, was das ist und welche Vorteile die Nutzung bietet.
Wenn Sie sich für einen Vergleich von Airflow vs. Celery interessieren, wissen Sie wahrscheinlich schon etwas über Apache Airflow. Es handelt sich um ein Open-Source-Tool, das es ermöglicht, Workflows programmatisch zu erstellen, zu planen und zu überwachen. Es ist bei data engineers weltweit sehr beliebt, da es eine umfangreiche Benutzeroberfläche bietet, die die effiziente Arbeit mit Workflows erleichtert. Sie können pipelines in Produktion einsehen, den Fortschritt überprüfen und potenzielle Probleme schnell erkennen. Workflows in Airflow werden als DAGs (Directed Acyclic Graphs) dargestellt. Der Airflow Celery Executor verbessert die Effizienz beim Skalieren und Verteilen von Aufgaben. Obwohl Apache Airflow viele executors bietet, ist Airflow Celery einer der am häufigsten genutzten. Erfahren Sie warum.
Was ist ein Executor in Airflow?
Sobald ein DAG definiert ist, müssen die darin enthaltenen tasks irgendwie ausgeführt werden. Genau das übernehmen Executors in Apache Airflow. Executors sind nichts anderes als Mechanismen, die task instances ausführen. Sie können natürlich zwischen den in Airflow verfügbaren executors wechseln (dank ihrer gemeinsamen API), wenn sich Ihre Anforderungen ändern.
Die wichtigsten Executor-Typen in Apache Airflow sind:
- Local Executors: Debug Executor, Local Executor, Sequential Executor
- Remote Executors: Dask Executor, Kubernetes Executor, Celery Executor, CeleryKubernetes Executor
Airflow Celery Executor
Zwei der Airflow executors ermöglichen den parallelen Betrieb vieler tasks. Einer davon ist der Airflow Celery Executor. Mit dieser Lösung können tasks effizient auf viele workers verteilt werden (deren Anzahl und benötigte Ressourcen können im Voraus definiert werden) und parallel ausgeführt werden.
Wichtig zu erwähnen: Ein Vergleich von Airflow vs. Celery ist sinnlos, da der Celery Executor tatsächlich ein Teil von Apache Airflow ist. Die richtige Frage ist: Wie unterscheidet sich Celery von anderen Airflow executors? Was macht ihn besonders und empfehlenswert? Airflow Celery ist eine task queue, die zum Ausführen von Python-Prozessen (tasks) verwendet werden kann. Sie bringt eigene Tools mit und bietet professionellen Support für Nutzer, die diese Lösung in der Produktion einsetzen. Der Airflow Celery Executor ist einer der beliebtesten executors, um workloads auf viele workers zu verteilen, die auf verschiedenen Maschinen laufen können.
Wie funktioniert das? Um workloads zu bewältigen, verschiebt der Airflow Celery Executor tasks an mehrere workers – dies geschieht über messages. Der scheduler legt eine message in die queue. Die message wird dann von einem worker empfangen, der die Aufgabe ausführt. Bei einem Fehler des zugewiesenen workers wird das task von Airflow Celery schnell einem anderen worker zugewiesen.
Es gibt viele executors und natürlich ist Airflow Celery nicht der einzige, der mehrere tasks parallel ausführen kann. Warum sollte man ihn also in der Produktion einsetzen? Jeder executor hat seine Stärken, und wie immer sollte man vor der Auswahl eines tech stacks oder Ansatzes die eigenen Anforderungen analysieren. Local Executors ermöglichen effizientes Testen von Anwendungen im Hinblick auf Ressourcenmanagement (auch bei hoher Auslastung). Airflow Celery scheint jedoch die bessere Option für das Ausführen von DAGs in der Produktion zu sein, wenn ein bestimmter Prozess schnell abgewickelt werden muss.
Herausforderungen bei der Nutzung von Celery mit Airflow
Der Airflow Celery Executor wird von data pipelines engineers weltweit genutzt. Wie jede Lösung hat auch diese ihre Schwächen. Die größte Herausforderung bei der Nutzung von Celery mit Airflow ist die richtige Einschätzung der benötigten Ressourcen für alle geplanten tasks. Die Anpassung der Anzahl der workers ist der Schlüssel zum Erfolg. Ein erfahrenes Team kann dies jedoch effizient nutzen. Einer der am häufigsten genannten Nachteile ist das Fehlen eines Mechanismus zur automatischen Skalierung der Celery workers basierend auf der tatsächlichen Auslastung der task queue. Dieses Problem kann jedoch mit KEDA gelöst werden.
Generell erfordert die Nutzung von Celery fundierte Kenntnisse in einem der beiden message brokers – RabbitMQ oder Redis. Hinzu kommt die Einrichtung und Wartung der worker queues.
Vorteile der Nutzung des Airflow Celery Executor
Einer der wichtigsten Vorteile von Celery ist die Möglichkeit, tasks parallel auszuführen – wie bereits erwähnt, gibt es in Airflow nur zwei executors, die das ermöglichen, was Celery besonders macht. Der zweite Grund ist die horizontale Skalierbarkeit. In Airflow Celery können Sie jederzeit neue workers hinzufügen, wenn Sie sie benötigen, und sie sind sofort einsatzbereit. Sie können sie sofort nutzen, was die Effizienz von Apache Airflow erheblich steigert. Nutzer können auch bestimmte tasks priorisieren, die sie als kritischer einstufen.
Zusammengefasst sind die Hauptvorteile des Airflow Celery Executor:
- die Möglichkeit, tasks parallel auszuführen
- horizontale Skalierbarkeit
- Effizienz
- Priorisierung von tasks
Man sollte auch bedenken, dass die genannten Herausforderungen leicht überwunden werden können, wenn man Airflow mit dem Kubernetes Executor verwendet – Airflow mit Celery kann in Kubernetes bereitgestellt werden. Außerdem gibt es in der neuen Version von Airflow (2.0) einen neuen executor – CeleryKubernetes. Er bietet Nutzern das Beste aus beiden Welten.
CeleryKubernetes Executor – was ist das?
Der Kubernetes Executor führt jede Instanz eines tasks in einem eigenen Kubernetes pod aus – so erhält jede Aufgabe ihren eigenen, dedizierten Ressourcenbereich. Dadurch wirkt sich eine falsche Einschätzung der benötigten workers für ein task nicht auf die Ausführung anderer tasks aus. Kubernetes hat, wie Celery, seine Vor- und Nachteile. Celery eignet sich hervorragend für viele tasks mit ähnlichem Ressourcenbedarf. Kubernetes ist ideal, um für jedes task eine eigene Umgebung zu schaffen und ermöglicht Airflow, anspruchsvollere Aufgaben zu bewältigen. Wichtig zu erwähnen: Während Kubernetes ungenutzte pods (ohne tasks) nicht beibehält, hält Celery eine vordefinierte Anzahl von workers unabhängig vom Bedarf vor. CeleryKubernetes ist eine Kombination aus Celery und Kubernetes. Kurz gesagt: Mit dieser Wahl können Sie beide executors gleichzeitig nutzen und von ihren Vorteilen profitieren. Natürlich müssen Sie beide executors konfigurieren, was etwas Zeit in Anspruch nehmen kann, aber es lohnt sich. Der CeleryKubernetes Executor wird für Prozesse empfohlen, die aus vielen einfachen tasks bestehen, die mit Celery ausgeführt werden können, aber auch ressourcenintensive oder isoliert auszuführende tasks enthalten.
Apache Airflow 2.0 brachte viele Änderungen und Verbesserungen. Es lohnt sich, Zeit zu investieren, um diese zu Ihrem Vorteil zu nutzen und neue Lösungen auszuprobieren. Die Kombination von Airflow Celery und Kubernetes Executors ermöglicht Unternehmen effizienteres Arbeiten und bietet mehr Flexibilität, da sie nicht mehr auf einen executor beschränkt sind.
Möchten Sie die neue Version von Apache Airflow nutzen? Oder möchten Sie lernen, wie Sie dieses Tool effizienter einsetzen können? Wir helfen Ihnen gerne weiter oder beraten Sie, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse verbessern können. Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.
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