Płynny przepływ danych biznesowych jest kluczowy dla sukcesu firm. Tworzenie i zarządzanie data pipelines często wymaga znacznego budżetu, odpowiednich narzędzi oraz zaangażowania doświadczonych data engineers. Airflow Celery Executor może ułatwić Twoim specjalistom budowę skalowalnych aplikacji. Dowiedz się, czym jest i jakie są zalety jego stosowania.
Jeśli interesujesz się porównaniem Airflow vs. Celery, zapewne już coś wiesz o Apache Airflow. To open-source’owe narzędzie, które umożliwia programistyczne tworzenie, harmonogramowanie i monitorowanie workflows. Jest bardzo popularne wśród data engineers na całym świecie, ponieważ posiada rozbudowany interfejs użytkownika, który ułatwia efektywną pracę z workflows. Możesz przeglądać pipelines działające w produkcji, sprawdzać postęp i szybko wykrywać potencjalne problemy. Workflows w Airflow mają postać DAGs (Directed Acyclic Graphs). Airflow Celery Executor zwiększa efektywność skalowania i dystrybucji zadań. Chociaż Apache Airflow oferuje wiele executorów, Airflow Celery jest jednym z najczęściej wykorzystywanych. Dowiedz się dlaczego.
Czym jest Executor w Airflow?
Po zdefiniowaniu DAG, zadania w nim muszą zostać jakoś wykonane. Właśnie tym zajmuje się Executor w Apache Airflow. Executors to nic innego jak mechanizmy, które uruchamiają task instances. Możesz oczywiście przełączać się między dostępnymi executorami w Airflow (dzięki wspólnemu API), jeśli Twoje wymagania się zmienią.
Główne typy executorów w Apache Airflow to:
- Local Executors: Debug Executor, Local Executor, Sequential Executor
- Remote Executors: Dask Executor, Kubernetes Executor, Celery Executor, CeleryKubernetes Executor
Airflow Celery Executor
Dwa z executorów Airflow umożliwiają równoległe wykonywanie wielu zadań. Jednym z nich jest Airflow Celery Executor. Dzięki temu rozwiązaniu zadania mogą być efektywnie rozdzielane pomiędzy wielu workers (ich liczba oraz wymagane zasoby mogą być zdefiniowane z góry) i wykonywane równolegle.
Warto podkreślić, że porównanie Airflow vs. Celery nie ma sensu, ponieważ Celery Executor jest częścią Apache Airflow. Właściwe pytanie brzmi: czym Celery różni się od innych executorów Airflow? Co czyni go wyjątkowym i wartym użycia? Airflow Celery to task queue, która może być używana do uruchamiania procesów Python (tasks). Posiada własne narzędzia oraz profesjonalne wsparcie dla użytkowników korzystających z tego rozwiązania w produkcji. Airflow Celery Executor jest jednym z najpopularniejszych executorów używanych przez użytkowników Airflow do skalowania poprzez dystrybucję zadań na wielu workers, którzy mogą działać na różnych maszynach.
Jak to działa? Aby obsłużyć workload, Airflow Celery Executor przekazuje zadania do wielu workers za pomocą messages. Scheduler umieszcza message w queue, a worker odbiera message i wykonuje zadanie. W przypadku awarii worker’a przypisanego do zadania, Airflow Celery szybko przypisze to zadanie innemu workerowi.
Jest wiele executorów i oczywiście Airflow Celery nie jest jedynym, który potrafi uruchamiać wiele zadań równolegle. Dlaczego więc warto go wybrać do produkcji? Każdy executor ma swoje mocne strony, dlatego – jak zawsze przed wyborem stacku technologicznego – należy przeanalizować swoje potrzeby. Local Executors pozwalają efektywnie testować aplikacje pod kątem zarządzania zasobami (nawet przy dużych obciążeniach). Airflow Celery wydaje się jednak znacznie lepszym wyborem do uruchamiania DAGs w produkcji, jeśli zależy Ci na szybkim przetwarzaniu określonych procesów.
Wyzwania związane z używaniem Celery z Airflow
Airflow Celery Executor jest używany przez inżynierów data pipelines na całym świecie. Jak każde rozwiązanie, ma swoje słabe strony. Najtrudniejsze jest właściwe oszacowanie ilości zasobów potrzebnych do realizacji wszystkich zaplanowanych tasks. Kluczem do sukcesu jest odpowiednie dostosowanie liczby workers. Doświadczony zespół potrafi jednak efektywnie z tego korzystać. Jednym z najczęściej wymienianych minusów jest brak mechanizmu automatycznego skalowania workers Celery w oparciu o rzeczywiste obciążenie queue. Problem ten można jednak rozwiązać, korzystając z KEDA.
Ogólnie rzecz biorąc, używanie Celery wymaga dobrej znajomości jednego z dwóch message brokers – RabbitMQ lub Redis. Dochodzi też kwestia konfiguracji i utrzymania worker queues.
Zalety używania Airflow Celery Executor
Jedną z najważniejszych zalet Celery jest możliwość uruchamiania tasks równolegle – jak wspomniano wcześniej, tylko dwa executory w Airflow to umożliwiają, co już czyni Celery wyjątkowym. Drugim powodem, dla którego warto go rozważyć, jest horizontal scalability. W Airflow Celery możesz w każdej chwili dodać nowych workers, jeśli są potrzebni, i są oni od razu gotowi do użycia. Możesz z nich korzystać natychmiast, co znacząco zwiększa efektywność Apache Airflow. Użytkownicy mogą także priorytetyzować niektóre tasks, które uznają za bardziej krytyczne.
Podsumowując, główne zalety Airflow Celery Executor to:
- możliwość uruchamiania tasks równolegle
- horizontal scalability
- efektywność
- opcja priorytetyzacji
Warto pamiętać, że potencjalne wyzwania można łatwo pokonać, używając Airflow z Kubernetes Executor – Airflow z Celery może być wdrożony w Kubernetes. Dodatkowo, w nowej wersji Airflow (2.0) pojawił się nowy executor – CeleryKubernetes. Daje on użytkownikom to, co najlepsze z obu światów.
CeleryKubernetes Executor – co to jest?
Kubernetes Executor uruchamia każdą instancję taska w osobnym Kubernetes pod – dzięki temu każde zadanie otrzymuje własną, dedykowaną przestrzeń zasobów. Dzięki temu błędna ocena liczby potrzebnych workers dla jednego zadania nie wpływa na wykonanie innych tasks. Kubernetes, podobnie jak Celery, ma swoje zalety i wady. Celery świetnie sprawdza się przy dużej liczbie tasks wymagających podobnych zasobów. Kubernetes to idealne rozwiązanie do tworzenia osobnego środowiska dla każdego taska i pozwala Airflow obsługiwać bardziej wymagające zadania. Warto wspomnieć, że Kubernetes nie utrzymuje nieużywanych pods (tych bez tasks), podczas gdy Celery utrzymuje zdefiniowaną liczbę workers niezależnie od zapotrzebowania. CeleryKubernetes to połączenie Celery i Kubernetes. W skrócie, wybierając go, możesz korzystać z obu executorów jednocześnie, czerpiąc korzyści z ich zalet. Oczywiście, aby użyć tej kombinacji, musisz skonfigurować oba executory, co może wymagać trochę czasu, ale przekonasz się, że warto. CeleryKubernetes Executor jest polecany do procesów składających się z wielu niewymagających tasks, które mogą być obsłużone przez Celery, ale zawierają też zadania wymagające dużych zasobów lub takie, które powinny być uruchamiane w izolacji.
Apache Airflow 2.0 wprowadził wiele zmian i usprawnień. Warto poświęcić czas, by nauczyć się wykorzystywać je na swoją korzyść i wypróbować nowe rozwiązania. Połączenie Airflow Celery i Kubernetes Executors pozwala firmom pracować wydajniej i daje większą elastyczność, bo nie są już ograniczone do jednego executora.
Chcesz zacząć korzystać z nowej wersji Apache Airflow? A może chcesz nauczyć się efektywniej wykorzystywać to narzędzie? Chętnie Ci pomożemy lub doradzimy, jak usprawnić Twoje procesy biznesowe. Skontaktuj się z nami po więcej informacji.
Walidacja danych w Pythonie z pydantic
Niestandardowe wiadomości e-mail Airflow
5 praktyk dotyczących walidacji danych
