Was ist Apache Airflow?
Apache Airflow ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform zur Planung, Ausführung und Überwachung von Workflows – und im Bereich moderner Datenarchitekturen kaum mehr wegzudenken.
Mit Airflow lassen sich Workflows programmatisch in Python modellieren. Diese sogenannte „Code-First“-Philosophie ermöglicht ein hohes Maß an Flexibilität und eine schnelle Iteration von Datenprozessen. Workflows werden in Form von Directed Acyclic Graphs (DAGs) dargestellt – jeder Knoten steht für eine einzelne Aufgabe innerhalb des Gesamtprozesses.
Ein großer Vorteil: Apache Airflow ist dynamisch und vollständig erweiterbar. Alles, was mit Python realisierbar ist, lässt sich auch innerhalb von Airflow umsetzen – inklusive benutzerdefinierter Operatoren und Workflows.
Durch seine modulare Architektur und zahlreiche verfügbare Plugins erlaubt die Plattform die nahtlose Integration mit gängigen externen Systemen – etwa Datenbanken, Cloud-Services oder ETL-Tools. Bei speziellen Anforderungen können Teams problemlos eigene Erweiterungen entwickeln.
Ein weiterer Pluspunkt ist die Elastizität. Apache Airflow ist darauf ausgelegt, tausende Aufgaben täglich zuverlässig zu steuern und zu überwachen – ideal für datengetriebene Unternehmen mit komplexen Prozessen.
Welche Aufgaben erfüllt Apache Airflow?
Apache Airflow ist die ideale Lösung, wenn es darum geht, komplexe Datenpipelines zu planen, zu automatisieren und zu überwachen. Die Plattform wurde speziell dafür entwickelt, Aufgaben mit wechselseitigen Abhängigkeiten zuverlässig zu orchestrieren – auch über Systemgrenzen hinweg.
Dank ihrer modularen Architektur lässt sich Apache Airflow mit nahezu allen externen Systemen verbinden. Über die vielfältigen Plugins oder eigene Erweiterungen integrieren Sie verschiedene Datenquellen und Zielsysteme in einem zentralen Workflow.
Darüber hinaus eignet sich die Plattform hervorragend für die Steuerung komplexer Analyseprozesse. Beispielsweise lassen sich Machine Learning-Jobs auf Spark-Clustern organisieren und ausführen oder stündlich aktualisierte Web- und App-Daten automatisch in ein Data Warehouse laden.
Bei DATA MART nutzen wir Apache Airflow, um genau solche Prozesse zu realisieren – stabil, skalierbar und exakt auf Ihre Anforderungen zugeschnitten.