Die Auswahl des richtigen Tech-Stacks für Ihr Unternehmen ist wichtig für dessen Erfolg. Erfahren Sie, wie Sie Apache Airflow verwenden können. Die Anwendungsfälle dieser Lösung werden Sie vielleicht überraschen — sie hat mehrere Geschäftsanwendungen. In unserem Artikel erklären wir, wie Apache Airflow funktioniert und wann Sie den Einsatz in Betracht ziehen sollten. Apache Airflow ist ein recht beliebtes Tool zur Workflow-Orchestrierung — vor allem bei Entwicklern. Es basiert auf Python und ist Open Source, was bedeutet, dass jeder, der Python kennt, es kostenlos verwenden kann. Viele große Unternehmen verwenden es zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows. Ist es die richtige Lösung für Ihr Unternehmen?
Was müssen Sie über die Verwendung von Apache Airflow wissen? Funktionen
Apache Airflow ist Teil eines modernen Datenstapels für verschiedene Unternehmen. Warum? Unternehmen verwenden mehrere, separate Tools, um Daten zu extrahieren, zu laden und zu transformieren, aber ohne eine zuverlässige Orchestrierungsplattform wie Airflow können sie nicht kommunizieren. Dieses Tool der Apache Software Foundation (zuerst von Airbnb entwickelt) ist ein Open-Source-Projekt zur Erstellung, Planung und Überwachung von Daten- und Rechenabläufen. Es verwendet Python für die Erstellung von Workflows und ist daher eine gute Wahl für Teams, die in Python programmieren. Als Open-Source-Lösung wird sie von Unternehmen auf der ganzen Welt häufig verwendet, sodass die Benutzer auf die Unterstützung der aktiven Community zählen können, die sich um sie herum versammelt hat. Es bietet Unternehmen viele nützliche Tools für die korrekte Visualisierung der Datenpipelines und Workflows. Da es sich bei Apache Airflow um ein verteiltes System handelt, ist es hochgradig skalierbar und eignet sich für große Organisationen, die eine reibungslose Integration mit vielen Tools benötigen.
Wann sollten Sie die Verwendung von Airflow in Betracht ziehen?
Airflow kann von Unternehmen für die Erstellung, Verwaltung und Überwachung von Datenpipelines und komplexen Workflows verwendet werden, was es zu einer guten Wahl für Unternehmen macht. Es ermöglicht Ihnen, Ihre Arbeitsabläufe zu organisieren und sicherzustellen, dass alle Aufgaben mit der erforderlichen Menge an Ressourcen bereitgestellt werden, was die hohe Effizienz Ihrer Prozesse sicherstellt.Sie sollten dies berücksichtigen, insbesondere wenn Ihr Unternehmen mit Daten arbeitet, die aus mehreren Quellen stammen. Apache Airflow eignet sich hervorragend für Unternehmen, die auf die Verarbeitung von Batch-Informationen angewiesen sind oder eine zuverlässige, automatisierte Berichterstattung benötigen. Es wird auch häufig von Unternehmen genutzt, die Modelle für maschinelles Lernen nutzen, und von DevOps-Teams.
Anwendungsfälle für Apache Airflow
Aufgrund der Vielseitigkeit von Apache Airflow können Sie damit jede Art von Workflow einrichten. Im Allgemeinen eignet es sich für Pipelines, die sich auf ein bestimmtes Zeitintervall beziehen, oder für solche, die im Voraus geplant sind. Es können jedoch auch zufällige Ad-hoc-Workflows ausgeführt werden, die keinem Zeitplan zugeordnet sind. Schauen Sie sich einige Apache Airflow-Anwendungsfälle in Echtzeit an.
Batch-Datenverarbeitung
Apache Airflow ist als Plattform für die Entwicklung und Überwachung von Batch-Daten-Pipelines bekannt. Es eignet sich hervorragend für die Orchestrierung von Batch-Jobs und automatisiert viele Prozesse, z. B. das Organisieren, Ausführen und Überwachen des Datenflusses. Es eignet sich am besten für Datenpipelines, die sich nach der Bereitstellung langsam ändern (innerhalb von Tagen oder Wochen statt Minuten oder Stunden). Airflow kann von Unternehmen verwendet werden, die Batch-Daten aus mehreren Quellen extrahieren und regelmäßig Datentransformationen durchführen. Airflow erleichtert die Arbeit mit Daten, da es als Framework für die Integration von Datenpipelines verschiedener Technologien dient. Auf dieser Plattform erstellte Workflows sind in Python codiert, und der Benutzer kann problemlos die Kommunikation zwischen mehreren Lösungen aktivieren, obwohl Airflow selbst kein Datenverarbeitungstool ist.
Automatisierte Berichterstattung
Jedes Unternehmen befasst sich mit Daten und Berichten. Viele Unternehmen senden ihren Partnern wöchentliche oder monatliche Berichte, um sie mit wichtigen Informationen zu den Produkten zu versorgen. Es erfordert einige Zeit und Energie, einen leicht verständlichen, attraktiven Bericht auf der Grundlage einer riesigen Datenmenge zu erstellen. Die manuelle Erstellung eines detaillierten Berichts mit Visualisierungen kann sehr zeitaufwändig sein. Zum Glück verfügt Airflow über automatisierte Berichtsfunktionen. Mit Apache Airflow können Sie Ihre automatischen Berichte nach Ihren individuellen Bedürfnissen planen. Sie müssen lediglich eine DAG für jede Ihrer Anforderungen definieren. Airflow verfügt über ein integriertes Reporting Automation-Modell, mit dem jedes Mitglied Ihres IT-Teams individuelle Zeitplanberichte erstellen kann. Noch wichtiger ist, dass Airflow bei der Berichterstattung intuitiv ist, sodass Sie dies im Handumdrehen erledigen können.
Maschinelles Lernen
Projekte für maschinelles Lernen sind ziemlich komplex, aber ihr Erfolg hängt stark von der Qualität der Daten ab, die für das Training der ML-Modelle verwendet werden. Eine der wichtigsten Aufgaben, die Sie ausführen müssen, ist also die Datenvalidierung. Während dieses Vorgangs überprüfen Sie, ob Ihre Daten korrekt, vollständig und aussagekräftig sind. Aber wie validieren Sie effizient eine große Anzahl großer Datensätze? Die Antwort lautet: durch automatisierte Validierungsprüfungen — und hier kommt Airflow ins Spiel. Der Prozess der Datenvalidierung sollte wie folgt aussehen
