Jak vytvořit vlastní plugin pro uživatelské rozhraní Airflow pro vizualizaci metrik

V tomto textu jsme se podívali na klíčové oblasti architektury Apache Airflow a jeho hlavní komponenty, mezi které patří připojení a tajemství. Airflow poskytuje silné možnosti pro správu pracovních toků a jejich monitorování, a to nejen prostřednictvím standardního rozhraní, ale i díky možnosti vytvářet vlastní pluginy. Tento proces se zaměřuje na možnost rozšíření uživatelského rozhraní Airflow o speciální zobrazení, jako je například dashboard pro vizualizaci metrik. Airflow UI pluginy se používají pro přidání přizpůsobených funkcionalit a pohledů, které jsou nezbytné pro specifické obchodní potřeby.

Nejprve je třeba si uvědomit, že vytvoření vlastního pluginu pro UI je často nezbytné v případě, že standardní možnosti zobrazení nejsou dostatečné. Takovým příkladem je vytváření vizualizací metrik nebo integrace s nástroji pro monitorování, jako je Datadog. Vytváření pluginu zahrnuje registraci do Python třídy, která dědí z rozhraní airflow.plugins_manager.AirflowPlugin. Tato třída umožňuje registraci modifikovaných komponent jako jsou blueprints, appbuilder pohledy, vlastní hooky a další.

Pluginy pro Airflow UI jsou postaveny na Flasku, což je mikro rámec pro webové aplikace v Pythonu. Tento framework umožňuje jednoduché zobrazení dat prostřednictvím "blueprints" – opakovaně použitelných komponent pro webové aplikace. Každý blueprint je přiřazen k API cestám a může obsahovat statické soubory, šablony nebo zobrazení vytvořené pomocí Appbuilderu. S těmito nástroji je možné vytvářet vlastní funkce, které obohatí zobrazení a monitorování DAGů.

Pro přípravu projektu je nezbytné mít Airflow s nainstalovaným prostředím Flask a Chart.js. Pluginy jsou uloženy ve speciálním adresáři v kořenovém adresáři Airflow a musí být zaregistrovány před spuštěním Airflow. Jakmile je plugin vytvořen, musí být do Airflow znovu načten, což znamená, že je nutné restartovat služby.

K vytvoření pluginu pro vizualizaci metrik, jako je například dashboard, začneme organizováním adresářové struktury takto:

markdown
Copy code
plugins

 └── metrics_plugin
     ├── __init__.py
     ├── templates
     │   └── dashboard.html
     └── views
         ├── __init__.py
         └── dashboard.py

Tento základní rámec vám poskytne strukturu, kde se budou nacházet všechny součásti pluginu. Soubor dashboard.html bude obsahovat samotnou šablonu pro zobrazení dat, zatímco dashboard.py bude obsahovat logiku pro načítání a zobrazování metrik na základě údajů z Airflow.

Důležité je, že Airflow nabízí několik způsobů, jak spravovat tajemství a připojení, které mohou být použity v rámci těchto pluginů. Správa tajemství, jako jsou přihlašovací údaje pro externí systémy nebo API klíče, je klíčová pro bezpečné fungování vašeho pracovního toku. V této souvislosti je potřeba pochopit, že bezpečnostní nástroje jako "Secrets Management" poskytují robustní a bezpečné řešení, ale za cenu vyšších nákladů. Naopak, prostředí proměnných, které lze jednoduše nastavit v rozhraní Airflow, nabízí menší úroveň zabezpečení, ale je vhodné pro rychlý start a nižší náklady.

Vytvoření pluginu pro vizualizaci metrik je tedy silným nástrojem pro rozšíření funkčnosti Airflow. Tato přizpůsobená zobrazení mohou zahrnovat vizualizace SLA stavů, metrik z externích systémů nebo dokonce přizpůsobený pohled na prováděné úkoly v konkrétním DAGu.

Jak navrhnout a implementovat vlastní poskytovatele v Airflow pro typy připojení

Při vytváření vlastního poskytovatele v Airflow je klíčové pochopit, jak správně definovat a použít připojení. Tento proces zahrnuje přidávání polí, která budou uchovávat informace o konkrétních parametrech připojení, jako jsou například identifikátor konvice (pot_designator) nebo přídavky (additions). V tomto příkladu vytváříme dvě nové položky pro typ připojení "konvice", které budou uloženy v extra slovníku připojení.

V Airflow se používá metoda get_ui_field_behaviour pro definování chování uživatelského rozhraní, která určuje, jak budou určitá pole zobrazována ve webovém rozhraní. Tato metoda skryje některá pole a přidá zástupné texty (placeholders) pro lepší orientaci uživatele. Například pro pole "pot_designator" a "additions" jsou definovány hodnoty, které slouží jako příklady pro uživatele.

Další nezbytnou součástí je přidání nového typu připojení do modulu poskytovatele. Tím se zajistí, že Airflow bude vědět o novém typu připojení a bude schopno správně upravit rozhraní pro tento typ připojení. To zahrnuje připojení na definovanou třídu, jako je například TeaPotHook, která slouží k provádění požadavků na server, který řídí připojení k "konvici".

Je také důležité porozumět rozdílu mezi operátory a senzory v Airflow. Senzory slouží k neustálé kontrole externího zdroje, dokud nenastane určitý signál pro úspěšné dokončení úkolu. V případě deferrable operátorů se operátor přepne do pozastaveného stavu a uvolní pracovní sloty, což šetří prostředky, když operátor neprovádí žádnou aktivní činnost. Tento mechanismus je užitečný pro optimalizaci běhu úloh v Airflow.

Všimněte si, že správné navržení těchto komponent vyžaduje pečlivou úvahu o asynchronních operacích a zajištění, že všechny metody jsou idempotentní, což znamená, že mohou být bezpečně volány vícekrát bez nežádoucích vedlejších efektů. Správně navržené triggry a operátory budou zajišťovat hladkou integraci a efektivní provoz v rámci Airflow.

Při vytváření vlastních poskytovatelů v Airflow je klíčové věnovat pozornost optimalizaci výkonu, správnému zacházení s asynchronními operacemi a testování připojení, což zajistí stabilitu a spolehlivost systému.

Jak monitorovat výkon a stav komponent Airflow pro efektivní správu pracovních toků?

Pro správu a monitorování aplikací Airflow, které řídí složité pracovní toky, je klíčové mít přehled o stavu jednotlivých komponent systému a sledovat metriky, které mohou indikovat problémy s výkonem nebo potenciální poruchy. Bez dostatečného monitorování lze snadno přehlédnout kritické problémy, které mohou negativně ovlivnit celkový výkon systému a vést k výpadkům nebo ztrátám dat. Tento text popisuje, jaké metriky by měly být sledovány na různých úrovních komponent Airflow a jak se dá systém efektivně monitorovat.

Sledování dotazů a výkonu databáze

Monitorování Triggerer instance
Triggerer instance je zodpovědná za řízení asynchronních operací v systému. Jakýkoli problém s touto komponentou může mít za následek blokování hlavního vlákna, což zpomalí výkon celého systému. Mezi metriky, které by měly být sledovány, patří počet blokovaných triggerů a počet triggerů běžících v konkrétní instanci. Pokud se počet triggerů blíží určitému limitu, může být nutné přidat další instance pro zajištění plynulého běhu systému.

Sledování výkonu exekutorů a pracovníků
V závislosti na typu exekutora (např. Kubernetes nebo Celery) je důležité sledovat specifické metriky pro každou instanci. U Kubernetes exekutora je kladeno důraz na monitorování využití CPU a paměti jednotlivých úloh, což umožní efektivní ladění požadavků na prostředky. V případě Celery pracovníků je nutné nejen sledovat využití paměti a CPU, ale také monitorovat zprávový broker (např. Redis nebo RabbitMQ). Je důležité věnovat pozornost délce fronty zpráv, která může naznačovat přetížení systému. Pokud fronta zpráv roste a úlohy zůstávají dlouho v čekacím stavu, je signálem k nasazení dalších pracovníků nebo optimalizaci zpracování úloh.

Web server a REST API
Webový server Airflow je klíčovým komponentem pro interakci s API, zejména pokud je Airflow řízen skrze API volání. Sledujte metriky, jako je doba odpovědi API, která vám poskytne informace o celkovém výkonu systému a identifikuje případné úzké hrdlo v komunikaci. Důležité je také monitorování chybovosti API a sledování nárůstu počtu chybových stavů (4xx a 5xx kódy), které mohou naznačovat problémy s implementací API nebo podkladovými systémy. Další metrikou je požadavková rychlost – její výkyvy mohou ovlivnit celkový výkon systému. Sledování využití systémových prostředků (CPU, paměť, I/O) pomáhá identifikovat možné kapacitní limity serverů.

Monitorování DAG (Directed Acyclic Graphs)
Pro správné fungování pracovních toků Airflow je zásadní sledovat samotné DAGy. Množství metrik, které je možné monitorovat, závisí na konkrétních potřebách organizace, ale základní metriky, jako je úspěšnost běhu jednotlivých úloh a detekce případných chyb, jsou vždy nutné. Airflow poskytuje logy pro každou úlohu v hierarchické struktuře, což umožňuje snadnou analýzu chybových stavů přímo v UI. Kromě logování Airflow poskytuje i mechanismy pro alertování v případě problémů. Notifikace mohou být zasílány prostřednictvím e-mailů při selhání úlohy, jejím opakování nebo v případě překročení SLA.

Alerting a zálohování
V rámci monitorování Airflow by neměla chybět mechanismus pro upozornění na kritické stavy úloh. Airflow nabízí možnost nastavení callback funkcí pro různé stavy úloh: od úspěchu, přes selhání až po opakování úloh. Nastavení upozornění v případě neúspěchu úlohy je klíčové pro rychlou reakci a opravu problémů. V případě, že úloha překročí definovaný SLA, systém by měl vyvolat alert, který informuje o tom, že došlo k prodlení. Pro snížení falešných alarmů je důležité pečlivě nastavit četnost a typ alertů, aby byly relevantní a poskytovaly hodnotné informace o skutečných problémech.

Jak efektivně migrovat Airflow: Strategie a nejlepší praktiky pro úspěšný přechod

Airflow byl navržen jako aplikace s otevřenou a sdílenou architekturou, což usnadňuje její použití v různých scénářích. Nicméně, pro dosažení plné izolace mezi uživateli a vytvoření víceúživatelského prostředí je potřeba vynaložit dodatečné úsilí. Existuje několik strategií, které lze využít, a to jak z hlediska architektury, tak konfigurace, a kombinace těchto možností může pomoci dosáhnout vašich bezpečnostních a provozních cílů. Je také důležité si pamatovat, že vždy existuje možnost úplné izolace pomocí samostatného nasazení Airflow, což může být ideálním řešením pro některé scénáře.

Při migraci Airflow se může jednat o různý typ přechodů – například při změně technologie, infrastrukturních změnách nebo při obnově po havárii. Důvodů k migraci je mnoho, ale je třeba si uvědomit, že migrace, pokud nejsou dobře naplánovány, mohou mít zásadní dopad na obchodní procesy a každodenní provoz organizace. Je nezbytné věnovat čas plánování a minimalizaci rizik, která jsou s migrací spojena, aby byl přechod co nejúspěšnější.

Před samotnou migrací byste měli mít komplexní přehled o tom, co bude migrováno. Začněte vytvořením inventáře všech pracovních toků, které budete migrovat. Zjistěte, kdo vlastní konkrétní pracovní tok z technického i obchodního hlediska, jaké datové zdroje a cíle používá, a jak kritický je tento tok pro obchodní procesy. Tento inventář je základem pro plánování migrace, jelikož vám pomůže identifikovat klíčové oblasti, které vyžadují vaši pozornost.

Dalším krokem je rozdělení pracovních toků do skupin podle jejich technické a provozní důležitosti. Tyto skupiny by měly být seřazeny podle obchodní kritičnosti a měly by být migrovány v sekvencích, které odpovídají vaší organizaci. Při tomto procesu je důležité mít na paměti, že ne každý pracovní tok bude mít stejný dopad na organizaci. Prioritizace umožňuje nejen efektivní přechod, ale i minimalizaci dopadů na běžné operace. Během tohoto kroku se mohou objevit skryté problémy a informace, které nebyly dříve zaznamenány, například kvůli změnám v týmech, které původně vytvářely konkrétní toky.

Po definování plánování je čas začít s migrací samotnou. Proces migrace zahrnuje nejen přenos dat a konfigurací, ale také udržování konzistence mezi původními a novými prostředími. Zde je kladeno důraz na vytvoření funkční parity mezi původními a novými pracovními toky – pokud máte možnost, kopírujte je přesně, bez výrazného refaktorování, abyste zajistili stabilitu a kompatibilitu. To znamená, že "ošklivý" kód, který odpovídá původnímu stavu, je lepší než vytvoření nového a potenciálně nestabilního kódu v Airflow.

Během migrace je kladeno důraz na testování a monitorování. Důkladné testování je zásadní, aby bylo možné odhalit jakékoliv chyby v novém prostředí předtím, než se dojde k nasazení do produkce. Vytvořte testovací případy na základě konzultací s technickými a obchodními stranami, abyste se ujistili, že migrace probíhá hladce. Testování by mělo probíhat v izolovaném prostředí s produkčními daty, ale s omezeným přístupem k těmto datům. Pro vysokorizikové pracovní toky, kde mohou mít výpadky katastrofální důsledky, byste měli věnovat zvláštní pozornost rozsahu testování.

Monitoring migrace je klíčový. Během migrace by měly probíhat denní schůzky, na kterých se budou identifikovat a řešit případné blokace. Doporučuje se také vést RAID (risks, actions, issues, decisions) log, který bude sledovat a komunikovat problémy a rozhodnutí, která byla učiněna během procesu. Tento nástroj zajistí, že všichni zúčastnění budou na stejné vlně a migrace bude probíhat hladce.

Pokud máte prostředky, zvažte nastavení formálního plánu testování a QA. Dvě prostředí – produkční a testovací – by měla být zrcadlová, přičemž testovací prostředí by mělo mít pouze přístup k datům pro čtení, aby nedošlo k nechtěnému ovlivnění produkčních dat. Tento přístup umožní bezpečné a efektivní testování před nasazením do produkce.