Apache Airflow on tehokas avoimen lähdekoodin alusta, joka mahdollistaa monimutkaisten työnkulkujen orkestroinnin ja hallinnan. Sen avulla voidaan luoda, ajoittaa ja valvoa eri vaiheita sisältäviä tietoprosesseja, kuten tietojen siirtoa, muokkausta ja lataamista (ETL). Vaikka Airflow on suunniteltu erityisesti dataintegraation ja -käsittelyn tarpeisiin, sen käyttö on laajentunut moniin muihin sovelluksiin, joissa tarvitaan työnkulkujen automaattista hallintaa ja orkestrointia.

Airflowin keskeinen ajatus on mahdollistaa prosessien luotettava ja joustava automatisointi, jonka avulla organisaatiot voivat varmistaa datan liikkuvuuden ja käsittelyn ilman manuaalista puuttumista. Työnkulkujen hallinta on keskiössä, sillä järjestelmä voi ajoittaa ja valvoa tehtäviä riippuvuuksia ja prioriteetteja noudattaen. Tyypillinen esimerkki on monivaiheinen ETL-prosessi, jossa tiedot siirretään lähteistä, muokataan tarvittavalla tavalla ja lopuksi viedään varastointipaikkoihin analysoitavaksi.

Yksi Apache Airflowin tärkeimmistä ominaisuuksista on sen laajennettavuus ja kyky tukea monenlaisia työympäristöjä. Airflow voidaan ottaa käyttöön yksinkertaisista yksittäisistä tehtävistä aina suurien, hajautettujen järjestelmien orkestrointiin. Tämän joustavuuden ansiosta se on saanut laajaa suosiota erityisesti suurissa ja dynaamisissa organisaatioissa, joissa datan käsittely ja prosessien automatisointi ovat elintärkeitä.

Airflowin käyttöönoton onnistumiseksi on tärkeää ymmärtää sen keskeiset käsitteet, kuten DAGit (Directed Acyclic Graphs), tehtäväoperaattorit ja Xcomit. DAG on perusrakennelma, joka määrittelee, miten eri tehtävät ovat riippuvaisia toisistaan ja kuinka ne suoritetaan tietyssä järjestyksessä. Tehtäväoperaattorit taas suorittavat itse toiminnot, kuten tiedonsiirron tai datan käsittelyn. Xcomit puolestaan mahdollistavat tiedon jakamisen tehtävien välillä, mikä on erityisen tärkeää monivaiheisissa prosesseissa, joissa tulokset voivat kulkea useiden eri vaiheiden läpi.

Apache Airflow on rakennettu Pythonin päälle, mikä mahdollistaa sen mukauttamisen ja laajentamisen helposti käyttäjän tarpeiden mukaan. Tämä tarkoittaa sitä, että Airflowin käyttäjät voivat kirjoittaa omia Python-skriptejä ja -operaattoreita, jotka tukevat heidän erityistarpeitaan ja tarjoavat joustavuutta työnkulkujen määrittelyssä. Tämä avaa mahdollisuuden monenlaisiin käyttötapauksiin, kuten koneoppimismallien harjoittamiseen ja operatiivisiin analyysiprosesseihin.

Erityisesti tärkeää on, että Airflow tukee niin sanottua idempotenssia. Tämä tarkoittaa, että tehtävien suorittaminen on turvallista useaan otteeseen, ilman että ne vaikuttavat lopputulokseen tai aiheuttavat virheitä, vaikka ne suoritettaisiin uudelleen. Tämä on olennainen osa luotettavuutta, koska se takaa, että työnkulut toimivat ennakoidusti riippumatta siitä, kuinka monta kertaa ne ajetaan.

Kun työskentelet Airflowin kanssa, on hyvä muistaa, että suurten järjestelmien ja monivaiheisten työnkulkujen hallinta voi olla haastavaa, jos järjestelmän kapasiteetti ei ole riittävä. Tällöin on tärkeää harkita ulkoisten palveluiden ja laitteistoresurssien, kuten Kubernetesin tai Daskin, käyttämistä, jotka voivat skaalata prosesseja tarvittaessa. Samoin erilaisten executorien, kuten Celeryn ja Kubernetesin, hyödyntäminen mahdollistaa työnkulkujen hajautetun ja skaalautuvan hallinnan.

Airflowin käyttäjän on myös hyvä ottaa huomioon, että työympäristön ja prosessien optimointi vaatii jatkuvaa seurantaa ja virheiden käsittelyä. Airflow tarjoaa useita työkaluja ja ominaisuuksia virheiden hallintaan, kuten hälytyksiä, logeja ja virheenkäsittelymekanismeja, jotka auttavat käyttäjää tunnistamaan ja korjaamaan mahdolliset ongelmat ajoissa.

On tärkeää huomioida, että Airflowin käyttöönotto ja käyttö edellyttävät teknistä osaamista, erityisesti ohjelmointitaitoja ja ymmärrystä suurten tietojärjestelmien hallinnasta. Tämä tarkoittaa, että ennen Airflowin käyttöönottoa organisaatioiden on investoitava koulutukseen ja asiantuntevan henkilöstön palkkaamiseen, jotta he pystyvät luomaan ja ylläpitämään tehokkaita ja luotettavia työnkulkuja.

Tämän lisäksi on tärkeää, että työskentelet tehokkaasti versionhallinnan ja dokumentoinnin kanssa, koska työympäristöt voivat nopeasti muuttua ja monimutkaistua. Airflowin kaltaisessa järjestelmässä voi olla useita eri versioita ja kehitysympäristöjä samanaikaisesti, ja ilman asianmukaista dokumentointia ja seurannan mekanismeja voi olla vaikeaa hallita kaikkia osia ja ymmärtää järjestelmän toiminnan tarkkaa tilaa.

Apache Airflowin käyttö voi olla erittäin tehokasta ja tuottavaa, mutta se vaatii huolellista suunnittelua ja optimointia. Kun Airflow on oikein konfiguroitu ja sen käyttöön liittyvät parhaat käytännöt otetaan käyttöön, se voi tarjota valtavan arvon organisaatioille, jotka tarvitsevat monimutkaisten datatyönkulkujen hallintaa ja orkestrointia.

Miten luoda ja testata mukautettuja operaattoreita ja antureita Airflowssa?

Operaattorien ja antureiden luominen Airflowssa tarjoaa joustavan tavan laajentaa sen toiminnallisuuksia ja soveltaa niitä erilaisiin liiketoimintatarpeisiin. Tässä käsitellään, miten mukautettu operaatio, kuten vesitason anturi, voidaan määrittää ja testata tehokkaasti. Vaatimuksena on, että Airflow on asennettu ja ympäristö on asianmukaisesti konfiguroitu. Esittelemme myös, miten testejä voidaan luoda, jotta koodi toimii oikein ja vastaa odotuksia.

Luodessamme mukautettua operaattoria, kuten WaterLevelSensor, ymmärrämme sen rakenteen: se on periaatteessa operaattori, mutta se ei suoraan toimi kuten tavanomaiset tehtävät Airflowssa. Sen sijaan, se toimii yhdessä ulkoisen maailman kanssa, erityisesti anturien ja muiden reaalimaailman datalähteiden kanssa, joiden tilaa se seuraa. Tämä operaattori ottaa vastaan tea_pot_conn_id ja minimum_level -parametrit, jotka määrittelevät teekannun yhteyden ja minimitason veden korkeudelle, joka laukaisee toiminnan.

python
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

Tässä määrittelemme execute-metodin, joka kutsuu defer-metodia, viivästyttäen operaattorin suorittamista niin kauan kuin WaterLevelTrigger ei palaa. Tämä koodi on esimerkki siitä, kuinka Airflowssa voidaan hallita ulkoisia triggereitä ja sen perusteella siirtyä seuraavaan vaiheeseen.

Tätä operaattoria voidaan käyttää muiden Airflow-tehtävien yhteydessä. Esimerkiksi jos vesitason tarkistus onnistuu, voidaan suorittaa muita toimintoja, kuten teen valmistaminen tai kahvin keittäminen:

python
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]

Tässä esimerkissä DAG:issa tarkistetaan ensin vesitason riittävyys ja sen jälkeen suoritetaan teetä ja kahvia samanaikaisesti. Tämä malli on yksinkertainen, mutta tehokas tapa hallita riippuvaisia prosesseja ja suorittaa useita toimintoja rinnakkain, mikä on yksi Airflown vahvuuksista.

Testauksen merkitys

Koodin testaaminen on keskeinen osa kehitysprosessia. Airflown ympäristössä tämä tarkoittaa usein ulkoisten palvelujen, kuten tietokantojen ja API:iden, testaamista ilman, että niitä tarvitsisi todella käyttää tuotantoympäristössä. Tämän vuoksi on tärkeää kirjoittaa testejä, jotka varmistavat operaattorien ja antureiden toiminnan ennen niiden käyttöönottoa.

Testausta varten voidaan käyttää pytest-kehystä ja luoda erityisiä fixtures-toimintoja, jotka auttavat simuloimaan Airflown ympäristön ja sen komponenttien toimintaa:

python
import os


import pytest
import shutil
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():
    """Luo tietokannan jokaiselle testisessiolle ja lisää siihen yhteydet."""
    from airflow.models import Connection
    from airflow.utils import db
    db.initdb(load_connections=False)
    db.merge_conn(
        Connection(...)  # Lisää yhteystiedot
    )
    yield
    # Siivoaa ympäristön
    shutil.rmtree(os.environ["AIRFLOW_HOME"])

Tämä koodi määrittelee ympäristön asetukset ja konfiguroi Airflown testikäyttöä varten. Testit suoritetaan ensin luomalla tarvittavat tietokannan yhteydet ja ympäristömuuttujat, ja lopuksi siivotaan ympäristö testin jälkeen. Tämä vähentää tarpeetonta mockausta ja mahdollistaa monimutkaisempien testien kirjoittamisen ilman ulkoisten palvelujen käytön tarvetta.

Dockerin ja Compose:n käyttö esimerkissä

Yksi tärkeimmistä käytännöistä Airflown kanssa työskenneltäessä on käyttää Dockeria ja Docker Composea ympäristön hallintaan. Esimerkiksi tässä projektissa on luotu Dockerfile, joka määrittelee, kuinka rakennetaan Airflown mukautettu ympäristö ja asennetaan teepotin operaattori:

Dockerfile
ARG IMAGE_NAME="apache/airflow:2.5.0"
FROM ${IMAGE_NAME}
USER airflow
COPY --chown=airflow:airflow . ${AIRFLOW_HOME}/airflow-provider-tea-pot
COPY --chown=airflow:root example_dags/ /opt/airflow/dags
RUN pip install --no-cache-dir --user ${AIRFLOW_HOME}/airflow-provider-tea-pot/.

Tämä Dockerfile asentaa Airflown ja kopioi kaikki tarvittavat tiedostot konttiin. docker-compose.yaml määrittelee, miten palvelut kuten Postgres ja teepotin simulaattori käynnistetään, jotta ne voidaan testata paikallisessa ympäristössä. Kun kaikki on asetettu oikein, Airflown käyttöliittymään voidaan kirjautua ja DAG:it voivat alkaa toimia.

Tärkeää ymmärtää

Testaaminen ja ympäristön luominen oikeassa kontekstissa ovat keskeisiä tekijöitä, jotka varmistavat, että kehitetyt operaattorit ja anturit toimivat kuten on suunniteltu. Ymmärtämällä testauksen ja oikean ympäristön tärkeyden voidaan välttää monia virheitä, jotka saattavat ilmetä myöhemmässä vaiheessa, kuten yhteyksien ja ulkoisten palvelujen virheet. Lisäksi on tärkeää, että testit ovat riittävän kattavia ja kattavat kaikki mahdolliset käyttäjätapaukset, jotta virheet voidaan estää ennen tuotantoon viemistä.

Miten saavuttaa kestävyystavoitteet hiilidioksidin talteenottoteknologioiden avulla?
Mikä tekee Aranoffista epäilyttävän?
Mitä merkitsevät tähdistöt ja niiden symboliikka?
Miten Trumpin hallinto käytti digitaalista mediaa ja pelkoa COVID-19-pandemian käsittelyssä?
Miten koneoppiminen parantaa ohjelmiston jäljitettävyyttä ja luokitusta?
Miten heuristiikat ja sosiaalinen media vaikuttavat valeuutisten leviämiseen ja uskomiseen?