Wie strukturiert man Airflow-Projekte effizient und sicher in modernen DevOps-Umgebungen?

Die Wahl der Repository-Struktur in einem Airflow-Projekt ist keine rein technische oder nebensächliche Entscheidung. Vielmehr spiegelt sie tiefgehende Überlegungen über Teamstrukturen, Arbeitsmethoden und betriebliche Anforderungen wider. Eine durchdachte Struktur erleichtert nicht nur die Entwicklung und den Betrieb, sondern trägt wesentlich zur langfristigen Wartbarkeit und Skalierbarkeit des Systems bei.

Das Monorepo-Muster beschreibt eine zentrale Ablage aller Komponenten – vom Airflow-Build-System über eigens entwickelte Plugins und Operatoren bis hin zu DAGs einzelner Teams – innerhalb eines einzigen Repositories. Dieser Ansatz ist besonders wirksam, wenn Teams am sogenannten "Head" arbeiten, also stets mit dem neuesten Stand der Codebasis. Die einfache Auffindbarkeit und Verfügbarkeit aller notwendigen Elemente für die Ausführung eines DAGs ist in solchen Konstellationen ein klarer Vorteil.

Doch dieser Ansatz hat auch klare Nachteile: Die Größe des Repositories kann schnell anwachsen, was zu längeren Ladezeiten und erhöhter Komplexität bei CI/CD-Prozessen führt – insbesondere bei einer Architektur, die auf Microservices setzt. Darüber hinaus ist der operative Aufwand zur Koordination von Releases und Versionierungen höher, was wiederum die Notwendigkeit für robuste Automatisierungen mit sich bringt.

Im Gegensatz dazu steht das Multi-Repo-Modell. Hierbei wird die Codebasis modularisiert – etwa in separate Repositories für Core-Airflow, Provider, Plugins und team-spezifische DAGs. Diese Isolation erleichtert es Teams, unabhängig zu arbeiten und klar abgegrenzte Verantwortlichkeiten zu übernehmen. Die Herausforderung liegt jedoch in der Synchronisation und Integration der verteilten Komponenten. Um dieser Komplexität zu begegnen, sind intensive Integrations- und Systemtests vor der Freigabe unumgänglich.

Beide Ansätze stellen letztlich Extrempunkte eines Spektrums dar. In der Praxis entstehen hybride Strukturen: ein zentrales Monorepo für die Abbildung der Airflow-Instanz, inklusive Eigenentwicklungen, ergänzt durch separate Repositories für DAGs einzelner Teams. Diese DAG-Repositories konsumieren das zentrale Airflow-Image für lokale Entwicklung und Tests. So wird eine Balance zwischen Zentralisierung und Autonomie erzielt.

Neben der Strukturierung des Codes rückt die Verwaltung sensibler Konfigurationsobjekte – Verbindungen (Connections) und Variablen (Variables) – in den Fokus. Diese Objekte steuern die Interaktion mit externen Systemen und sind

Wie gelingt eine erfolgreiche Migration von Apache Airflow in komplexen Dateninfrastrukturen?

In der Praxis von Data Engineering ist die Notwendigkeit von Migrationen nahezu unvermeidlich. Sei es durch technologische Neuausrichtungen, Änderungen an der Infrastruktur oder Maßnahmen zur Wiederherstellung nach einem Ausfall – Migrationen gehören zur Realität. Ihre Durchführung jedoch birgt erhebliche Risiken, insbesondere wenn es um zentrale Komponenten wie Apache Airflow geht. Eine fehlerhafte oder unvollständige Migration kann weitreichende Auswirkungen auf unternehmensweite Prozesse und die Datenintegrität haben. Daher ist es essenziell, Migrationsprojekte mit maximaler Präzision und systematischem Vorgehen zu planen.

Der Ausgangspunkt jeder Migration ist eine vollständige und strukturierte Inventarisierung aller zu migrierenden Workflows. Dies umfasst nicht nur eine bloße Aufzählung, sondern die genaue Zuordnung technischer und fachlicher Verantwortlichkeiten, die Identifikation von Datenquellen und -zielen sowie eine Priorisierung nach geschäftlicher Kritikalität. Für jeden Workflow müssen folgende Fragen präzise beantwortet werden: Wo liegt der Code? Wie häufig läuft der Workflow? Welche Tests existieren? Was definiert den Erfolg der Ausführung? Welche Fehlerhistorie gibt es? Und vor allem – welche Konsequenzen hätte ein Ausfall?

Nach der Inventarisierung folgt die Sequenzierung: Die Workflows werden in sinnvolle Gruppen (Tranches) unterteilt – oft entlang fachlicher oder technischer Linien – und anschließend nach geschäftlicher Relevanz priorisiert. Dieses Vorgehen stellt sicher, dass kritische Prozesse erst migriert werden, wenn weniger riskante Migrationen erfolgreich verlaufen sind und alle relevanten Erkenntnisse gesammelt wurden. Häufig treten in dieser Phase verborgene Herausforderungen zutage, etwa der Verlust von implizitem Wissen, weil ursprüngliche Entwickler nicht mehr verfügbar sind. Zeit für Wissenstransfer ist ebenso einzuplanen wie Puffer für unvorhergesehene Komplexitäten.

Ist die Planung abgeschlossen, beginnt die eigentliche Migrationsarbeit. Hier gilt: Strebe nicht nach Perfektion, sondern nach funktionaler Parität. Das Ziel ist es, die existierenden Workflows so zu migrieren, dass sie in der neuen Umgebung exakt das gleiche Verhalten zeigen – selbst wenn der Code aus stilistischer oder architektonischer Sicht als suboptimal gilt. Eine spätere Refaktorierung kann in Erwägung gezogen werden, aber sie darf die Migration nicht verzögern oder verkomplizieren. Unveränderte Migration ist oft der risikoärmste Pfad.

Parallel zur Migration sollte technischer Schuld systematisch begegnet werden – nicht durch sofortige Behebung, sondern durch transparente Dokumentation. Ein sogenanntes "Tech Debt Ledger" hilft, technische Schulden sichtbar zu machen und spätere Entscheidungen zur Tilgung bewusst zu treffen.

Testen ist kein optionaler Bestandteil, sondern zentraler Garant für Erfolg. Idealerweise existieren bereits QA-Cases und Testpläne, die auf existierende Produktionsprozesse abgestimmt sind. Fehlen diese, sollten sie in enger Abstimmung mit Fach- und Technikverantwortlichen aufgebaut werden. Tests erfolgen in einer isolierten Umgebung, die die Produktionsumgebung realitätsnah spiegelt (UAT), jedoch nur Lesezugriff auf Produktivdaten erlaubt. Die Ausgaben der Workflows werden in isolierte Zielsysteme geschrieben, um echte Datenverarbeitung zu simulieren, ohne produktive Prozesse zu gefährden.

Während der gesamten Migrationsphase ist kontinuierliches Monitoring unerlässlich. Kurze tägliche Status-Meetings dienen der Eskalation von Blockaden und der klaren Übergabe von Arbeitspaketen. Ergänzend dazu empfiehlt sich die Führung eines RAID-Protokolls (Risiken, Maßnahmen, Probleme, Entscheidungen). Dieses zentrale Dokument wird zum kollektiven Gedächtnis des Projekts und stellt sicher, dass alle Beteiligten jederzeit auf dem gleichen Informationsstand sind – auch in Hinblick auf Berichte für Führungskräfte.

Auf technischer Ebene eröffnen sich je nach Komplexität und Umfang unterschiedliche Migrationsansätze. Bei einer großen Anzahl von Workflows ist die Automatisierung der DAG-Generierung aus vorhandenen Quellartefakten eine lohnende Option. Allerdings sollte hier nicht nach absoluter Perfektion gestrebt werden. Eine pragmatische Automatisierung, die 80% der Arbeit erledigt und Raum für manuelle Nachbearbeitung lässt, ist in der Regel effektiver als eine überambitionierte, fragile Lösung. Auch die automatische Erstellung von Variablen und Verbindungen kann Bestandteil dieser automatisierten Pipelines sein.

Wer über ausreichend Ressourcen verfügt, sollte ein dediziertes Testframework etablieren. Zwei parallele Umgebungen – Produktionsumgebung und ein produktionsnahes UAT – sind ideal. Wichtig ist dabei, dass Workflows mit realen Datenmengen getestet werden, um Skalierungsprobleme frühzeitig zu identifizieren. Vor allem für Prozesse mit hoher Kritikalität sind Belastungstests unter Realbedingungen unverzichtbar.

Über die genannten Punkte hinaus ist entscheidend, dass Organisationen Migrationen nicht als rein technische Operation betrachten. Migrationen sind Transformationsprozesse, bei denen strategische Kommunikation, Change Management und Wissenstransfer ebenso wichtig sind wie technische Exzellenz. Nur wenn alle Ebenen eines Unternehmens – vom Engineering über das Business bis zum Management – in die Planung und Durchführung eingebunden sind, kann eine Migration nachhaltig gelingen.

Wichtig ist auch zu erkennen, dass Migrationen selten einmalige Ereignisse sind. Vielmehr bilden sie eine kontinuierliche Kompetenz, die Data-Engineering-Teams dauerhaft entwickeln und pflegen müssen. Wer Migrationen strategisch vorbereitet, erwirbt nicht nur technisches Know-how, sondern stärkt zugleich die operationale Resilienz der gesamten Dateninfrastruktur.