Wybór odpowiedniego stosu technologii dla Twojej organizacji jest ważny dla jej sukcesu. Dowiedz się, jak korzystać z Apache Airflow. Przypadki zastosowania tego rozwiązania mogą Cię zaskoczyć — ma wiele aplikacji biznesowych. W naszym artykule wyjaśniamy, jak działa Apache Airflow i kiedy należy rozważyć jego użycie. Apache Airflow jest dość popularnym narzędziem do orkiestracji przepływu pracy - szczególnie wśród programistów. Jest oparty na Pythonie i open source, co oznacza, że każdy, kto zna Pythona, może z niego korzystać za darmo. Wiele dużych firm używa go do tworzenia, planowania i monitorowania przepływów pracy. Czy jest to właściwe rozwiązanie dla Twojej firmy?
Co musisz wiedzieć o korzystaniu z Apache Airflow? Funkcje
Apache Airflow jest częścią nowoczesnego stosu danych dla różnych firm. Dlaczego? Organizacje używają wielu oddzielnych narzędzi do wyodrębniania, ładowania i przekształcania danych, ale nie mogą komunikować się bez niezawodnej platformy orkiestracji, takiej jak Airflow. To narzędzie Apache Software Foundation (opracowane po raz pierwszy przez Airbnb) jest projektem typu open source do tworzenia, planowania i monitorowania danych i obliczeń przepływów pracy. Używa Pythona do tworzenia przepływów pracy, więc jest dobrym wyborem dla zespołów, które kodują w Pythonie. Jako rozwiązanie typu open source jest szeroko stosowane przez firmy na całym świecie, dzięki czemu jego użytkownicy mogą liczyć na wsparcie ze strony zgromadzonej wokół niego aktywnej społeczności. Zapewnia firmom wiele przydatnych narzędzi do prawidłowej wizualizacji pociągów danych i przepływów pracy. Ponieważ Apache Airflow jest systemem rozproszonym, jest wysoce skalowalny i odpowiedni dla dużych organizacji, które potrzebują płynnej integracji z wieloma narzędziami.
Kiedy warto rozważyć użycie Airflow?
Airflow może być wykorzystywany przez firmy do tworzenia, zarządzania i monitorowania rurociągów danych oraz złożonych przepływów pracy, co czyni go dobrym wyborem narzędzi dla przedsiębiorstw. Pozwoli Ci zorganizować przepływy pracy i upewnić się, że wszystkie zadania będą wyposażone w wymaganą ilość zasobów, co zapewnia wysoką wydajność procesów. Powinieneś to wziąć pod uwagę, zwłaszcza jeśli Twoja organizacja pracuje z danymi pochodzącymi z wielu źródeł. Apache Airflow jest dobrze dostosowany do firm, które polegają na przetwarzaniu informacji o partiach lub potrzebują rzetelnego, zautomatyzowanego raportowania. Jest również często wykorzystywany przez firmy wykorzystujące modele uczenia maszynowego i przez zespoły DevOps.
Przypadki użycia Apache Airflow
Ze względu na wszechstronność Apache Airflow można go użyć do skonfigurowania dowolnego rodzaju przepływu pracy. Ogólnie rzecz biorąc, jest to dobre dla rurociągów związanych z określonym przedziałem czasu lub tych, które są wcześniej zaplanowane, ale może również uruchamiać losowe przepływy pracy ad hoc niezwiązane z żadnym harmonogramem. Sprawdź kilka przypadków użycia Apache Airflow w czasie rzeczywistym.
Przetwarzanie danych wsadowych
Apache Airflow jest znany jako platforma do opracowywania i monitorowania rurociągów danych wsadowych. Dobrze organizuje zadania wsadowe i zapewnia automatyzację wielu procesów, takich jak organizowanie, wykonywanie i monitorowanie przepływu danych. Jest najbardziej odpowiedni dla rurociągów danych, które zmieniają się powoli po wdrożeniu (w dniach lub tygodniach zamiast minut lub godzin). Airflow może być wykorzystywany przez firmy, które wyodrębniają dane wsadowe z wielu źródeł i regularnie dokonują transformacji danych.Airflow ułatwia pracę nad danymi, ponieważ służy jako ramy do integracji rurociągów danych różnych technologii. Przepływy pracy utworzone na tej platformie są kodowane w Pythonie, a użytkownik może łatwo umożliwić komunikację między wieloma rozwiązaniami, mimo że sam Airflow nie jest narzędziem do przetwarzania danych.
Automatyczne raportowanie
Każda firma zajmuje się danymi i raportowaniem. Wiele firm wysyła cotygodniowe lub miesięczne raporty do swoich partnerów, aby przekazać im kluczowe informacje o produktach. Stworzenie łatwego do zrozumienia, atrakcyjnego raportu opartego na ogromnej ilości danych zajmuje trochę czasu i energii. Ręczne tworzenie szczegółowego raportu z wizualizacjami może być naprawdę czasochłonne. Na szczęście Airflow jest wyposażony w funkcje automatycznego raportowania. Dzięki Apache Airflow możesz planować automatyczne raporty zgodnie z indywidualnymi potrzebami. Wszystko, co musisz zrobić, to zdefiniować DAG dla każdego z Twoich wymagań. Airflow ma wbudowany model automatyzacji raportowania, który umożliwia każdemu członkowi zespołu IT tworzenie unikalnych raportów harmonogramów. Co ważniejsze, Airflow jest intuicyjny, jeśli chodzi o raportowanie, więc możesz to zrobić w mgnieniu oka.
Uczenie maszynowe
Projekty uczenia maszynowego są dość złożone, ale ich sukces zależy w dużej mierze od jakości danych wykorzystywanych do szkolenia modeli ML. Jednym z najważniejszych zadań, które musisz wykonać, jest walidacja danych. Podczas tego procesu sprawdzasz, czy Twoje dane są dokładne, kompletne i znaczące. Ale jak skutecznie walidować dużą liczbę dużych zbiorów danych? Odpowiedź brzmi: poprzez automatyczne kontrole walidacji - i tam pojawia się Airflow. Proces walidacji danych powinien być
