Hvordan administrere og sikre forbindelser i Apache Airflow

I Apache Airflow er det vigtigt at kunne administrere forbindelser til eksterne kilder effektivt. Når en forbindelse er oprettet, kan den redigeres direkte i brugergrænsefladen (UI) ved at vælge redigeringsikonet på den ønskede forbindelse. Hvis en forbindelse ikke længere er nødvendig, kan den slettes ved at vælge sletteikonet. Forbindelsens detaljer gemmes i Airflow's metadata-database, hvor følsomme data som brugernavne og adgangskoder bliver krypteret ved hjælp af en Fernet-nøgle. Denne nøgle kan roteres for at forbedre sikkerheden.

Når der oprettes en forbindelse, som kræver både brugernavn og adgangskode, bliver adgangskoden automatisk maskeret i UI'et. Det er dog vigtigt at bemærke, at disse oplysninger ikke krypteres, når de først indtastes i Airflow UI, selvom de krypteres ved opbevaring i metadata-databasen. Brugeren vil ikke kunne se adgangskoden, når forbindelsen redigeres, da Airflow automatisk maskerer følsomme oplysninger i både UI og logfiler.

Når forbindelser oprettes eller migreres, er det afgørende at teste, at de fungerer korrekt. Det værste, man kan opleve, er at få en fejlmeddelelse om en mislykket opgave og indse, at fejlen skyldes en forkert parameter i forbindelsen. Airflow giver mulighed for at teste forbindelser via UI, CLI eller eksterne værktøjer som Postman, som kan bruges til at oprette, sende og modtage API-anmodninger. Det er dog værd at bemærke, at testfunktionen ikke fungerer for forbindelser, der er gemt i eksterne hemmelighedshåndteringssystemer eller miljøvariabler.

Airflow UI giver en indstilling til at aktivere testforbindelser, men dette skal gøres med forsigtighed, da det kan udgøre en sikkerhedsrisiko, især i produktionsmiljøer. For at aktivere testfunktionen skal man opdatere konfigurationsfilen airflow.cfg og ændre værdien af AIRFLOW__CORE__TEST_CONNECTION fra "Disabled" til "Enabled". Når testforbindelsen er aktiveret, kan brugeren teste forbindelsen, når de opretter eller redigerer den. Airflow vil derefter kalde den valgte hook-klasse og rapportere resultatet af testen.

Det er vigtigt at have en god forståelse af, hvordan man håndterer følsomme oplysninger, når man arbejder med forbindelser i Airflow. Sikker opbevaring af hemmeligheder som brugernavne, adgangskoder og adgangsnøgler er en central del af forbindelsens administration. Apache Airflow tilbyder flere måder at opbevare disse hemmeligheder på: i metadata-databasen, som miljøvariabler eller via et eksternt hemmelighedshåndteringssystem. Valget af hvilken metode man skal bruge, afhænger af sikkerhedshensyn, omkostninger ved netværk, ydeevne og den samlede størrelse af miljøet.

Når man bruger miljøvariabler til at opbevare hemmeligheder i Airflow, er det den mindst sikre metode. Denne tilgang er kun anbefalet til små, midlertidige testmiljøer. Miljøvariabler kan nemt tilgås af enhver proces, der kører på systemet, hvilket gør dem mere udsatte for potentielle sikkerhedsbrud. Hvis man vælger at bruge miljøvariabler til at opbevare forbindelser eller hemmeligheder, skal man følge en bestemt navngivningskonvention, hvor forbindelser skal navngives med præfikset AIRFLOW_CONN_ og variabler med AIRFLOW_VAR_. Dette gør det muligt for Airflow at genkende og bruge disse miljøvariabler automatisk.

En anden mulighed for at opbevare hemmeligheder er at bruge Airflow's metadata-database. Her opbevares forbindelser krypteret med Fernet-nøglen, hvilket giver en højere sikkerhed end miljøvariabler. Dog er denne metode ikke altid ideel i store, komplekse systemer, hvor skalerbarhed og hurtig adgang til data kan være en udfordring. Det kan også være langsommere at oprette forbindelse til databasen, og denne metode kræver en god forståelse af Airflow's konfiguration og sikkerhedsforanstaltninger.

Når man vælger en metode til at opbevare hemmeligheder, skal man nøje overveje teamets behov og miljøets sikkerhedskrav. Eksterne hemmelighedshåndteringssystemer tilbyder ofte den højeste sikkerhed og fleksibilitet. Det er også værd at overveje, at alle hemmeligheder, der opbevares eksternt, ikke kan testes direkte gennem Airflow UI eller CLI, hvilket kræver alternative metoder som oprettelse af dummy-DAG'er til at validere forbindelsens funktion.

Hvordan opbygger man en tilpasset Airflow-udbyder og tester dens funktionalitet?

I denne implementering placeres operatøren i sensorsmodulet, fordi den interagerer med omverdenen på en måde, der gør det naturligt at inkorporere den her. Et eksempel på en sådan implementering kunne være en klasse for en vandniveau-sensor, som er en del af vores operatør:

python
Copy code
class WaterLevelSensor(BaseOperator):

    def __init__(self, tea_pot_conn_id, minimum_level, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.tea_pot_conn_id = tea_pot_conn_id
        self.minimum_level = minimum_level
    def execute(self, context):
        self.defer(
            trigger=WaterLevelTrigger(
                tea_pot_conn_id=self.tea_pot_conn_id,
                minimum_level=self.minimum_level
            ),
            method_name="execute_complete"
        )
    def execute_complete(self, context, event=None):
        return event

Her definerer vi en WaterLevelSensor-klasse, som er en udvidelse af BaseOperator. Klassen indeholder to metoder: __init__, der initialiserer operatøren, og execute, der udsætter arbejdet for at vente på en trigger. Denne trigger venter på, at vandniveauet når et bestemt niveau, før den kalder execute_complete-metoden. Denne metode afslutter operatørens udførelse ved at returnere den eventuelle hændelse, der er blevet udløst.

Vigtigst af alt er, at denne operatør stadig er et objekt og dermed kan indeholde både en initialiseringsmetode og en eksekveringsmetode. Den eksekverende metode, execute, udsætter kun arbejdet og definerer et trigger-system. Når triggeren aktiveres, vil execute_complete blive kaldt for at afslutte operatøren. Det er her, du normalt vil håndtere forretningslogik eller validering, der måtte være nødvendig.

Testning af operatøren

Når du skriver din kode, er det essentielt at inkludere testtilfælde for at sikre funktionaliteten og korrektheden af din implementering. For dette formål bruger vi et testframework som pytest til at oprette testfixtures, som gør det muligt at teste uden at skulle mocke mange eksterne tjenester.

I et testmiljø som dette konfigurerer vi miljøvariabler for at sikre, at Airflow fungerer korrekt under testkørslerne. Her er et eksempel på, hvordan du kan konfigurere dine testfixtures i conftest.py:

python
Copy code
import os

import pytest
import shutil
from airflow.models import Connection
from airflow.utils import db
os.environ["AIRFLOW__DATABASE__LOAD_DEFAULT_CONNECTIONS"] = "False"
os.environ['AIRFLOW__CORE__UNIT_TEST_MODE'] = 'True'
os.environ['AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES'] = 'False'
os.environ['AIRFLOW_HOME'] = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'airflow')
@pytest.mark.filterwarnings("ignore:DeprecationWarning")
@pytest.fixture(autouse=True, scope='session')
def initdb():
    """Create a database for every testing session and add connections to it."""
    db.initdb(load_connections=False)
    db.merge_conn(
        Connection(...)  # Tilføj din forbindelsesoplysning her
    )
    yield
    shutil.rmtree(os.environ["AIRFLOW_HOME"])

Dette kodeeksempel gør flere vigtige ting for testmiljøet. Det indstiller specifikke miljøvariabler, konfigurerer Airflow til at køre i testtilstand, initialiserer en SQLite-database som metadata backend og indlæser en enkelt forbindelse, som vil være tilgængelig for dine tests. Efter testene er afsluttet sørger yield og efterfølgende oprydning for, at miljøet renses op.

Praktiske eksempler på funktionel implementering

python
Copy code
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow_provider_tea_pot.operators import MakeTeaOperator, BrewCoffeeOperator
from airflow_provider_tea_pot.sensors import WaterLevelSensor
with DAG(...) as dag:
    t1 = WaterLevelSensor(
        task_id="check_water_level",
        tea_pot_conn_id="tea_pot_example",
        minimum_level=0.2
    )
    t2 = MakeTeaOperator(
        task_id="make_tea",
        tea_pot_conn_id="tea_pot_example",
    )
    t3 = BrewCoffeeOperator(
        task_id="brew_coffee",
        tea_pot_conn_id="tea_pot_example",
    )
    t1 >> [t2, t3]

Denne simple DAG kører én gang om dagen. Den kontrollerer vandstanden i tekanden, og når niveauet er højt nok, aktiverer den to operatører, der brygger henholdsvis te og kaffe parallelt.

Opsætning af miljøet med Docker

For at kunne køre din DAG kræves det, at du har en tepotte, som Airflow kan kommunikere med. I virkeligheden findes der naturligvis ikke en fysisk tepotte, men i den medfølgende Docker Compose-fil finder du en tea-pot service, der fungerer som en simpel HTTP-server, som giver endpoints til en fiktiv tekande. Ved at køre docker-compose up oprettes denne service sammen med en Postgres-server og de nødvendige Airflow-komponenter.

Når alle services er oppe og kører, kan du navigere til localhost:8080 for at tilgå din Airflow-webgrænseflade, hvor du kan overvåge og interagere med din DAG.

Hvordan Implementerer Man Effektiv Dataforarbejdning og Maskinlæring med Airflow?

Airflow kan effektivt orkestrere komplekse workflows, og når det drejer sig om maskinlæring, åbner det muligheder for automatisering af hele pipeline-processen fra dataforberedelse til modeltræning. I denne proces er det afgørende at håndtere både de tekniske udfordringer og de organisatoriske krav, som opstår, når man bygger en effektiv maskinlæringspipeline.

Når det drejer sig om dataforberedelse, som er et af de første skridt i maskinlæringspipelines, er det vigtigt at tage højde for, at datasættene ikke kun skal være rene, men også effektive at arbejde med. I denne proces bliver CSV-filer behandlet til tabulære datasæt, hvor vektorrepræsentationerne af både film og brugere bliver inkluderet. Denne forarbejdning kan indebære flere trin, som sikrer, at eventuelle fejl i midt-pipelinen kan fanges hurtigt, uden at hele processen skal startes forfra.

I et avanceret scenarie vil pre-processeringen af data kræve, at flere værktøjer og mellemtrin bliver anvendt. Her skal data blive hentet fra en S3-lagerplads, og der vil blive anvendt Python-scripts til at organisere og strukturere dataene korrekt. Et væsentligt element her er at sikre, at hver fil, som behandles, får en hash-id, der knytter den specifikt til den nuværende kørsel. Denne hash-id er essentiel, når dataene uploades til et objektlagersystem som S3, hvor filerne bliver tilgængelige for de næste faser i workflowet.

Når datasættene er forberedt og uploadet, kan de bruges af de efterfølgende opgaver i workflowet, som kan køre parallelt og uafhængigt af hinanden. Dette er en kritisk funktion, når man arbejder med store datasæt og har brug for at maksimere effektiviteten i behandlingen.

En anden central del af processen er oprettelsen af funktioner til den kollaborative filtreringsmodel. I dette stadie af pipeline-processen bruges de oprindelige vektorer ikke til at træne en KNN-model via scikit-learn, som man måske ville forvente, men i stedet til at indsætte råvektorer i en specialiseret vektordatabase. Denne database giver mulighed for direkte at foretage forespørgsler for at finde lignende matches, hvilket muliggør en mere effektiv og dynamisk håndtering af dataene. En vigtig note her er, at når man arbejder med databaser som PostgreSQL, skal man sikre, at relevante udvidelser er aktiveret, såsom "vector"-udvidelsen, for at kunne lagre og hente vektorer effektivt.

Modellens træning er en af de mest krævende faser i maskinlæringspipelines. I professionelle anvendelser af Airflow og Kubernetes kan det være nødvendigt at udnytte specialiseret compute-infrastruktur til at håndtere den tunge beregning. KubernetesPodOperator giver mulighed for at afsætte ressourcer til en Kubernetes-kluster, som giver fleksibilitet til at tilpasse og skalere ressourcerne efter behov. Denne teknik er yderst effektiv, da den giver mulighed for at udnytte hardware med specifik konfiguration, for eksempel GPU'er, som er nødvendige for træning af dybdelæringsmodeller.

For at kunne køre maskinlæringsmodellen på Kubernetes, skal man først pakke den som en selvstændig script og derefter indpakke dette script i et Docker-billede. Docker-billedet indeholder alle nødvendige afhængigheder og kan konfigureres til at modtage miljøvariabler, som let kan administreres og skaleres, når det er nødvendigt. Et vigtigt aspekt af denne proces er at sikre, at systemet er i stand til at kommunikere tilbage til Airflow via XComs for at kunne spore og udnytte resultaterne af modellens træning.

Når modellen er trænet, er det vigtigt at kunne gemme og overføre den korrekt til et eksternt lager og derefter implementere den i produktion. En god praksis er at gøre brug af et JSON-kompatibelt format til at skrive ud data, som skal overføres til Airflow. På den måde kan man sikre, at resultaterne af træningen nemt kan bruges af efterfølgende processer i Airflow-workflowet.

En vigtig pointe, som ofte overses i diskussionen om dataforberedelse og maskinlæring, er betydningen af robuste fejlhåndterings- og genstartsmekanismer. Når man arbejder med store datasæt og komplekse workflows, kan fejl ske på ethvert trin, og det er derfor nødvendigt at have mekanismer på plads, som gør det muligt at fange fejl hurtigt og minimere den tid, der går tabt ved fejlretning. At kunne identificere fejlkilder og hurtigt rette op på dem uden at skulle starte processen helt forfra, er en nøglefaktor for effektivitet i en maskinlæringspipeline.

Hvordan overvåger man effektivt Airflow-opsætninger for at sikre optimal ydeevne og pålidelighed?

Overvågning af Airflow-opsætninger kræver en detaljeret forståelse af systemets komponenter og deres interaktioner for at kunne identificere og løse problemer hurtigt. Et korrekt opsat overvågningssystem giver ikke kun indsigt i systemets helbred, men gør det muligt at reagere hurtigt på eventuelle udfordringer, der kan opstå. Det er derfor essentielt at have et klart billede af de primære måleparametre, der skal følges i hver af Airflows komponenter, fra databasestyring til opgaveudførelse.

Triggerer-forekomsten er en anden vigtig komponent i Airflow-opsætningen. Triggeren styrer alle asynkrone operationer for udsatte operatører. Det er vigtigt at holde øje med, hvorvidt triggerne blokerer hovedtråden. En for høj blokering kan påvirke systemets evne til at udføre tilstandskontroller hurtigt, hvilket i sidste ende vil hæmme systemets planlægningskapacitet. Her bør du bruge metrikker som triggers.blocked_main_thread og triggers.running til at overvåge eventuelle flaskehalse i triggerer-instansen.

Overvågning af de enkelte eksekutorer og arbejdstagere er også nødvendigt, afhængigt af hvilken eksekutor du bruger. Med Kubernetes-eksekutoren skal du bruge Kubernetes API til at overvåge opgavernes logfiler og metrikker som CPU- og hukommelsesforbrug. Disse parametre kan afsløre, om opgaverne er korrekt dimensioneret, og om der skal justeres i ressourceanmodningerne for at sikre, at opgaverne kører korrekt. I tilfælde af Celery-arbejdere skal du holde øje med både arbejdstagerens ressourceudnyttelse og message brokerens sundhed (som Redis eller RabbitMQ), da en ubalanceret broker kan føre til en øget kølængde og dermed langsommere opgaveudførelse.

Når du har indsamlet metrikker for de vigtigste systemkomponenter, er det nødvendigt at overvåge DAG'erne (Directed Acyclic Graphs) selv. At have kontrol over, om dine DAG’er kører som forventet, og hvordan de fejler, er fundamentalt for en stabil drift. Airflow giver flere værktøjer til dette, herunder logging, hvor logs skrives i en hierarkisk struktur, hvilket gør det muligt at følge hvert trins status via UI'et. Der er også mulighed for at bruge eksterne loglagringsløsninger, som kan være nødvendige afhængigt af systemets størrelse og krav. Dette giver mulighed for at analysere eventuelle fejl eller problemer, der opstår under udførelsen af opgaver.

Når det kommer til alarmering, tilbyder Airflow et system til at konfigurere varsler for operationelle aspekter af eksekverende arbejdsbelastninger. For eksempel kan e-mail-notifikationer opsættes, når en opgave fejler eller går i retry-tilstand. Det er vigtigt at bruge callback-mekanismerne med omtanke: mens de kan være nyttige til at informere om succesfulde eller fejlede opgaver, kan de hurtigt blive støjende, hvis de ikke bruges sparsomt. Specifikke callbacks som on_failure_callback eller sla_miss_callback kan være meget nyttige til kritisk overvågning af fejl, som kræver opmærksomhed.

For at opnå en effektiv Airflow-opsætning, der sikrer både høj tilgængelighed og effektiv opgaveudførelse, er det ikke kun nødvendigt at opsætte grundlæggende metrikker og alarmer, men også at forstå de dynamiske forhold mellem Airflows komponenter. Fejl eller flaskehalse i en del af systemet kan hurtigt påvirke hele arbejdsstrømmen. Derfor er det afgørende at have et fleksibelt og robust overvågningssystem, der både kan tilpasses de aktuelle behov og hurtigt reagere på eventuelle ændringer i belastningen eller systemstatus.