Apache Airflow orchestriert die Ausführung von Tasks, indem es diese in eine Warteschlange stellt. Die Auswahl des Executors bestimmt, wie die Task-Instanzen letztlich ausgeführt werden. Executors sind modular und können je nach geschäftlichen Anforderungen ausgetauscht werden, jedoch ist in einer Airflow-Umgebung stets nur ein Executor gleichzeitig konfiguriert. Die gängigen Executor-Typen unterscheiden sich deutlich in Komplexität, Skalierbarkeit und Einsatzszenarien.

Der Sequential Executor ist der einfachste und läuft Aufgaben sequenziell ab – ein Task nach dem anderen. Dies entspricht einer strikten, linearen Ausführung, die vor allem bei einfachen oder Demo-DAGs sinnvoll ist. Er ist die Standardkonfiguration bei lokalen Airflow-Installationen mit SQLite, da SQLite keine parallelen Verbindungen unterstützt. Die Performance ist dabei durch die serielle Verarbeitung begrenzt und eignet sich hauptsächlich für kleine Umgebungen ohne parallele Last.

Eine Erweiterung ist der Local Executor, der mehrere Task-Instanzen parallel auf derselben Maschine ausführt. Er nutzt die Multiprozessierung von Python, was die parallele Ausführung ermöglicht und so lange Wartezeiten reduziert. Für Entwickler bietet der Local Executor eine realistischere Testumgebung im Vergleich zum Sequential Executor, da parallele Abläufe abgebildet werden können. Zudem ist die Einrichtung vergleichsweise einfach, da keine externen Systeme wie Message Broker notwendig sind. Für kleine bis mittelgroße Workloads mit moderatem Parallelitätsbedarf stellt er eine effiziente Lösung dar. Die parallele Ausführung verbessert die Ressourcenauslastung der Maschine und verringert die Latenz, da Aufgaben lokal und ohne zusätzliche Netzwerkkomponenten bearbeitet werden.

Allerdings ist der Local Executor limitiert, wenn es um Skalierbarkeit geht. Große oder stark parallele Workloads, die über eine einzelne Maschine hinausgehen, erfordern komplexere Executor-Typen. So ermöglicht beispielsweise der Celery Executor eine verteilte Verarbeitung über mehrere Maschinen hinweg und skaliert besser bei hoher Last. Auch Kubernetes-basierte Executor bieten Vorteile in Bezug auf Skalierbarkeit und Isolation der Ausführung durch Containerisierung, was insbesondere bei sehr großen oder dynamischen Cluster-Umgebungen relevant ist.

Parallelismus ist ein zentrales Konzept bei Airflow, das durch Executor-Typen wie den Local Executor erst richtig zum Tragen kommt. Während der Sequential Executor Tasks streng nacheinander abarbeitet, können mit parallelen Executoren mehrere unabhängige Tasks gleichzeitig ausgeführt werden. Dies beschleunigt die Verarbeitung signifikant, besonders bei langen oder ressourcenintensiven Aufgaben. Die Konfiguration des Parallelismus ist dabei an die Ressourcen der Maschine angepasst und bestimmt, wie viele Tasks gleichzeitig laufen dürfen.

Für die Praxis bedeutet dies, dass bei der Auswahl des Executors immer eine Abwägung zwischen Einfachheit, Skalierbarkeit und Betriebskomplexität getroffen werden muss. Der Sequential Executor eignet sich für einfache Testszenarien, der Local Executor für Entwicklungs- und kleine Produktionsumgebungen. Für produktive, skalierende Systeme empfiehlt sich der Einsatz verteilter Systeme wie Celery oder Kubernetes, die eine robuste und flexible Task-Verarbeitung ermöglichen.

Wichtig ist zu verstehen, dass die Executor-Auswahl die Architektur der gesamten Airflow-Umgebung maßgeblich beeinflusst. Sie bestimmt, wie Ressourcen genutzt, wie Tasks verteilt und wie Ausfallsicherheit gewährleistet wird. Die Kenntnis der jeweiligen Vor- und Nachteile sowie der passenden Anwendungsfälle ist entscheidend, um Airflow effizient und stabil zu betreiben.

Neben der technischen Auswahl der Executor-Typen sollten Anwender auch die Auswirkungen auf Monitoring, Fehlerbehandlung und Wartbarkeit berücksichtigen. Unterschiedliche Executor bringen unterschiedliche Anforderungen an Infrastruktur und Betrieb mit sich. So erfordert beispielsweise der Celery Executor zusätzliche Komponenten wie Message Broker und eine abgestimmte Worker-Verwaltung, während Kubernetes-Executor Kenntnisse im Container-Management voraussetzen. Daher empfiehlt es sich, die executor-spezifischen Betriebsaspekte von Anfang an in die Planung einzubeziehen, um spätere Engpässe oder aufwendige Umstellungen zu vermeiden.

Wie kann Multi-Tenancy in Apache Airflow sicher und effizient umgesetzt werden?

Der Kubernetes-Executor bietet eine besonders isolierte Umgebung für die Ausführung von Airflow-Prozessen. Jeder Task läuft in einem separaten Pod, wodurch eine hohe Sicherheit und Isolation gewährleistet ist. Für Szenarien, in denen maximale Workload-Isolation erforderlich ist, stellt dieser Executor die einfachste Lösung mit minimalem Konfigurationsaufwand dar. Spezialisierte Sicherheitskontexte lassen sich durch Pod-Overrides sowie Node-Selector-Taints oder angepasste Container-Images realisieren.

Im Gegensatz dazu sind Scheduler und Triggerer Architekturen, die aktuell keine Multi-Tenancy ermöglichen. Sie greifen uneingeschränkt auf alle DAGs im DagBag zu und übernehmen das Scheduling aller Workflows. Möchte man Isolation auf dieser Ebene, führt kein Weg an mehreren, voneinander getrennten Airflow-Deployments vorbei.

DAGs liegen innerhalb eines einzigen Verzeichnisses und werden zur Laufzeit im selben Python-Namespace geladen. Dadurch besteht impliziter Zugriff auf Informationen zwischen den DAGs mittels Standard-Python-Importen und Dateisystemzugriffen. Eine echte Isolation innerhalb des Kern-DAG-Ordners ist technisch nicht umsetzbar. Dennoch lassen sich durch „Push“- oder „Pull“-Strategien verteilte und voneinander unabhängige DAG-Sets in einer einzigen Airflow-Instanz orchestrieren.

Die Web-Oberfläche von Airflow ermöglicht Multi-Tenancy hauptsächlich über Rollen und Berechtigungen. Benutzer werden Rollen mit spezifischen Rechten zugewiesen, die den Zugriff auf Airflow-Objekte wie DAGs, Tasks oder Verbindungen steuern. Die Rechtevergabe erfolgt über kombinierte Nomen und Verben, wobei Nomen Standardobjekte (DAG, Task, Connection etc.) und Verben Aktionen wie Lesen, Erstellen oder Bearbeiten repräsentieren.

Airflow stellt von Haus aus verschiedene Rollen bereit (Public, Viewer, User, Op, Admin), die unterschiedliche Interaktions- und Ausführungsrechte besitzen. Darüber hinaus können maßgeschneiderte Rollen erstellt und einzelnen Benutzern zugeordnet werden, um den Zugriff bis hin zu einzelnen DAGs granular zu regeln. Die Definition der verfügbaren Ressourcen und Aktionen ist im Airflow-Quellcode klar dokumentiert.

Ein praktisches Beispiel zeigt, wie man Benutzer programmgesteuert anlegt und ihnen individuelle Rollen zuweist, die jeweils Zugriff nur auf ihre eigenen DAG-Verzeichnisse erlauben. Dabei wird aus einem administrativen DAG heraus die Synchronisation der Berechtigungen gesteuert, um eine sichere und konsistente Trennung der Mandanten sicherzustellen.

Der vorgestellte Code demonstriert, wie für jeden Benutzer eine Rolle angelegt wird, der spezifische Leserechte auf Web-Interface-Komponenten und Workflow-Elemente zugewiesen werden. Die Zugriffsrechte auf DAGs werden präzise mit Berechtigungen im Format DAG:<DAG-ID> geregelt, um sicherzustellen, dass ein Benutzer ausschließlich die für ihn bestimmten Workflows sehen und steuern kann.

Zusätzlich zur reinen Zugriffskontrolle ist es essentiell, die Verwaltung der Benutzer und Rollen durch authentifizierte und sichere Verfahren zu gewährleisten. Die Verwendung von Plugins zur Authentifizierung sowie eine sichere Speicherung und Synchronisation von Zugangsdaten sind entscheidend, um Sicherheitslücken zu vermeiden. Die Isolation von sensiblen Komponenten wie Scheduler und Triggerer sollte durch organisatorische Maßnahmen oder separate Deployments ergänzt werden.

Die komplexe Struktur von Airflow und die fehlende native Isolation auf mehreren Ebenen erfordern eine bewusste Architekturplanung. Für Unternehmen mit hohen Anforderungen an Sicherheit und Mandantentrennung ist es ratsam, eine Kombination aus Kubernetes-Executor, strenger Rechteverwaltung im Web UI und ggf. separaten Airflow-Instanzen in Betracht zu ziehen. Nur so lässt sich gewährleisten, dass Daten und Prozesse der Mandanten dauerhaft getrennt und vor unbefugtem Zugriff geschützt sind.

Eine tiefergehende Betrachtung der Airflow-Berechtigungsstruktur sowie ein Verständnis der zugrundeliegenden Python-Importmechanismen erleichtern das Erstellen sicherer Multi-Tenancy-Modelle. Gleichzeitig sollte die Komplexität und die damit verbundene Wartung nicht unterschätzt werden. Es ist empfehlenswert, Zugriffsrechte regelmäßig zu überprüfen und gegebenenfalls automatisierte Prüfungen zu implementieren, um Veränderungen im Nutzerkreis zeitnah zu berücksichtigen.

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