Apache Airflowin suorittajat määrittävät, kuinka tehtävät suoritettavat tehtävät käsitellään Airflow-ympäristössä. Suorittajat ovat vaihdettavissa, mikä antaa tiimeille mahdollisuuden vaihtaa niitä liiketoiminnan tarpeiden ja tavoitteiden mukaan. Airflow-ympäristössä voi olla vain yksi suorittaja kerrallaan, ja tämä voidaan määrittää konfiguraatiotiedostossa. Virallisessa dokumentaatiossa ja konfiguraatiotiedostoissa suorittajia kuvataan nimellä SequentialExecutor tai LocalExecutor, mutta tässä yhteydessä käytämme lyhennettyjä termejä, kuten Sequential ja Local, dokumentaation selkeyden vuoksi.

Nykyisin Airflow tarjoaa useita suorittajatyyppejä, joita yhteisö jatkuvasti laajentaa ja kehittää. Näihin kuuluvat muun muassa SequentialExecutor, LocalExecutor, CeleryExecutor ja KubernetesExecutor. Näiden suorittajien välillä on merkittäviä eroja niiden käytön ja tehokkuuden suhteen, ja jokaisella on omat erityistapauksensa, joissa ne suoriutuvat parhaiten.

Kun asennat ja käytät Apache Airflowia, saatat valita suorittajan tarpeidesi mukaan, ja se voi olla joko paikallinen asennus tai jaettu verkko useilla koneilla. Tämä valinta vaikuttaa suoraan siihen, kuinka tehokkaasti ja kuinka suuria kuormia pystyt käsittelemään.

Paikallinen suorittaja: Sequential ja Local

Jos olet seurannut Apache Airflowin asennusohjeita ja tehnyt vain perusasetuksia, olet todennäköisesti käyttänyt SequentialExecutor-suorittajaa. Tämä suorittaja on yksinkertainen ja rajoittaa tehtävien suorituksen järjestykseen: yksi tehtävä suoritetaan kerrallaan, ja seuraava käynnistyy vain edellisen valmistuttua. Tämä tekee SequentialExecutorista täydellisen työkalun esimerkkien ja yksinkertaisten DAG:ien (Directed Acyclic Graph) suorittamiseen paikallisella koneella.

SequentialExecutorin tärkeimmät rajoitteet ilmenevät suorituskyvyssä ja skaalauksessa. Se pystyy käsittelemään vain yhden tehtävän kerrallaan, ja tämä voi aiheuttaa pullonkauloja, erityisesti silloin, kun työkuorma kasvaa. Tällöin suorittajan vaihtaminen tehokkaampaan vaihtoehtoon, kuten LocalExecutoriin, voi olla ratkaisevaa.

LocalExecutor eroaa SequentialExecutorista siinä, että se pystyy suorittamaan tehtäviä rinnakkain samalla koneella, jossa ajastin (scheduler) toimii. Tämä mahdollistaa useamman työn suorituksen samanaikaisesti, mikä parantaa suorituskykyä ja resurssien käyttöä. LocalExecutor käyttää Pythonin multiprocessing-moduulia, joka luo useita prosesseja rinnakkain. Konfiguraatiotiedostoon tehtävä muutos suorittajan vaihtamiseksi käy yksinkertaisesti asettamalla suoritettavan suorittajan arvoksi LocalExecutor.

LocalExecutorin käyttötilanteet

LocalExecutor sopii erityisesti seuraaviin käyttötilanteisiin:

  • Kehitysympäristöt: Sen yksinkertaisuus ja riippuvuuksien puute tekevät siitä erinomaisen valinnan kehittäjille, jotka haluavat testata ja kehittää DAG:ejaan ilman, että heidän tarvitsee huolehtia monimutkaisista ulkoisista komponenteista.

  • Pienet ja keskikokoiset kuormitukset: Jos tuotantoympäristössä ei ole kovia rinnakkaisuusvaatimuksia, kuten yli viittä samanaikaista DAG:ia tai tehtävää, LocalExecutor voi riittää. Tällöin ympäristön yksinkertaisuus on etu.

LocalExecutorin etuja verrattuna SequentialExecutoriin ovat muun muassa:

  • Rinnakkaisuus: LocalExecutorin avulla voidaan suorittaa useita tehtäväinstansseja samanaikaisesti, mikä merkittävästi nopeuttaa prosessia verrattuna SequentialExecutorin yhden tehtävän suoritukseen kerrallaan.

  • Yksinkertaisuus: LocalExecutor ei vaadi monimutkaista infrastruktuuria, kuten CeleryExecutor tai KubernetesExecutor, jotka tarvitsevat erillisiä palvelimia ja viestinvälittäjiä tehtävien käsittelyyn. Tämä tekee sen käytöstä helpompaa erityisesti pienissä ympäristöissä ja uusille käyttäjille.

  • Paikallinen kehittäminen: LocalExecutor tarjoaa realistisemman testaustilan verrattuna SequentialExecutoriin, koska se pystyy suorittamaan tehtäviä rinnakkain. Kehittäjät voivat kokeilla rinnakkaista suoritusta ilman monimutkaisempien suorittajien asentamista ja ylläpitämistä.

  • Resurssien hyödyntäminen: Koska LocalExecutor suorittaa tehtävät samalla koneella kuin ajastin, se pystyy hyödyntämään koneen resursseja tehokkaasti ilman, että tehtäviä jaetaan eri solmujen tai konttien välillä.

Suorittajien valinta ja skaalautuvuus

Vaikka LocalExecutor tarjoaa useita etuja, sen rajoitukset ovat ilmeisiä suuremmissa ympäristöissä. Paikallinen suoritustapa ei ole optimaalinen silloin, kun työkuormia on paljon ja ne vaativat suuren rinnakkaisuuden. Tässä vaiheessa on syytä harkita muita suorittajia, kuten CeleryExecutor tai KubernetesExecutor, jotka tukevat laajempia skaalautuvuusvaatimuksia ja korkeampia kuormia.

Skaalautuvuuden osalta suorittajan valinta vaikuttaa merkittävästi siihen, kuinka hyvin pystyt käsittelemään suuria työkuormia ja suuret määrätyt tehtäväinstanssit. CeleryExecutor esimerkiksi vaatii vähemmän infrastruktuurin hallintaa, mutta voi vaatia enemmän resursseja verrattuna paikallisiin ratkaisuihin. KubernetesExecutor ja DaskExecutor puolestaan mahdollistavat hajautetun laskennan ja voivat käsitellä erittäin suuria kuormia ja tarjota eristämistä eri konttien tai podien välillä.

Ymmärrys suorittajien välisistä eroista ja oikean suorittajan valinta liiketoiminnan tarpeisiin on oleellinen osa Airflowin tehokasta hyödyntämistä. Oikean suorittajan valinta voi vaikuttaa suoraan työnkulkujen tehokkuuteen, järjestelmän hallittavuuteen ja kykyyn skaalata, kun liiketoiminnan tarpeet kasvavat.

Miksi valita palveluntarjoaja Airflowin käyttöön ja miten kehittää paikallista ympäristöä tehokkaasti?

Airflowin käyttöönotto ja hallinta voivat olla haastavia, mutta oikeiden valintojen avulla prosessia voidaan yksinkertaistaa ja tuoda lisää tehokkuutta. Jos aiot käyttää Airflow’ta, palveluntarjoajan valinta saattaa olla järkevää, varsinkin jos et ole varma omien infrastruktuurien hallinnasta. Palveluntarjoajat voivat vähentää omistajuuden ja tuen kustannuksia, koska ne hallinnoivat kaiken taustalla olevan infrastruktuurin ja operatiiviset toimet puolestasi. Tämä tarjoaa sinulle huolettoman elämän, joka ei vaadi infrastruktuurin tai ohjelmiston toiminnan hallintaa. Jos valitset tämän reitin, on kuitenkin tärkeää tehdä huolellinen tutkimus ja arvioida saatavilla olevat palveluntarjoajat.

Palveluntarjoajat tekevät usein tiukkoja valintoja siitä, miten Airflow toimii, ja tämä voi lukita sinut tiettyihin kehitystekniikoihin ja -malleihin. Nämä valinnat voivat vaikuttaa tiimiisi, sillä ne saattavat vaikeuttaa (tai jopa estää) uusien Airflow-ominaisuuksien käyttöönottoa, joidenkin Python-pakettien päivittämistä tai yhteisön tarjoamien lisäosien käyttöä. On tärkeää tutkia tarkasti palveluntarjoajan suositukset parhaille käytännöille sekä tarjottavat työkalut, jotta voit varmistaa niiden sopivuuden omiin tarpeisiisi.

Kun olet valinnut, kuinka haluat virtuaalisoida palvelut paikallista kehitystä varten, on aika tarkastella testauskäytäntöjä. Kehityksessä voidaan käyttää kahta pääasiallista lähestymistapaa: Python-virtuaaliympäristö tai Docker Compose. Molemmat tarjoavat etuja, mutta niillä on myös omat haasteensa.

Virtuaaliympäristön avulla kehittäjät voivat luoda Python-ympäristön, joka sisältää kaikki tarvittavat Python-paketit ja aktivoi ne ennen Airflow-komponenttien käynnistämistä. Tämä lähestymistapa on kevyt ja nopea, mutta voi aiheuttaa yhteensopivuusongelmia, jos Airflow:n tarpeet ovat ristiriidassa muiden järjestelmien tai prosessien kanssa.

Docker Compose taas tarjoaa enemmän joustavuutta ja mahdollisuuden valita, mitä palveluja kehitysympäristöön sisällytetään. Tämän lähestymistavan avulla voidaan paremmin jäljitellä tuotantoympäristöjä, mutta se vaatii enemmän resursseja ja asennuksen alkuvaiheessa enemmän vaivannäköä. Dockerin käyttö on erityisen hyödyllistä, jos kehitysympäristön halutaan eristää käyttöjärjestelmästä.

Pilvipohjaiset kehitysympäristöt tarjoavat parhaimmillaan erinomaisen joustavuuden, mutta ne eivät ole yhtä siirrettäviä kuin virtuaaliympäristöt tai Docker Compose. Vaikka pilvipalvelut voivat tarjota alustan, joka on skaalautuva ja elastinen, alkuperäinen investointi ja asennus voivat olla kalliita ja monimutkaisempia.

Kun kehität ympäristöjä paikallista testausta varten, kannattaa huomioida, että Airflow on erittäin konfiguroitavissa oleva ohjelmisto, jonka testaaminen on tärkeä osa sen toiminnan varmistamista. Testaaminen ei ole vain kohtuullinen käytäntö, vaan se on olennainen osa prosessia, joka varmistaa järjestelmän luotettavuuden ja ennustettavuuden.

Testausprosessin kehittäminen voi olla haastavaa, mutta on tärkeää tehdä se asteittain ja käytännönläheisesti. Testit eivät ole vain automaattisia tarkistuksia, vaan ne tulisi suunnitella niin, että ne vastaavat todellista kokemusta Airflow:n käytöstä. Testaus ei ole kertaluonteinen prosessi, vaan se kehittyy ajan myötä. Kehittäessäsi testauksia ja virheiden korjaamista, testausstrategiasi tulee mukautua ja parantua kokemuksen myötä.

DAGien testaaminen on erityisen tärkeää, sillä ne ovat koodia ja niiden toiminta voi vaikuttaa koko Airflow-järjestelmän luotettavuuteen. Testaus voidaan jakaa useisiin eri tasoihin, kuten savutestiin, yksikkötestiin, toiminnallisiin testeihin ja suorituskykytesteihin. Savutesti tarkistaa, että DAGit on määritelty oikein ja ovat kelvollista Python-koodia. Yksikkötestit varmistavat, että DAGin sisällä olevat erityiset toiminnot toimivat odotetusti. Toiminnalliset testit dokumentoivat, miten järjestelmä reagoi tietyissä olosuhteissa, ja suorituskykytestit mittaavat, täyttävätkö järjestelmän resurssitarpeet tietyt suorituskykyvaatimukset.

Kun olet suorittanut perus- ja yksikkötestit, voit siirtyä tarkempiin toiminnallisiin ja suorituskykytesteihin. Tämä varmistaa, että Airflow toimii oikein ja luotettavasti kaikissa olosuhteissa ja että kehittäjillä on luottamus sen vakauteen. On tärkeää pitää mielessä, että testaus on jatkuva prosessi, joka kehittyy Airflow:n käytön edetessä.

Miten kehittää polkupyöräilijän lihasten oikeaa toimintaa ja tasapainoa?
Miten Clintonin ja Lewinskyn skandaali hallittiin ja miten se vaikutti poliittiseen peliin?
Miten Donald Trump oppi oikeudellisen kamppailun taidon ja miksi se määrittelee hänen toimintansa?