Az Apache Airflow az egyik legnépszerűbb eszköz az adatfolyamatok kezelésére, és rengeteg lehetőséget kínál a munkafolyamatok egyszerűsítésére és automatizálására. Azonban a biztonságos adatkezelés kulcsfontosságú minden vállalkozás számára, különösen ha érzékeny információkról van szó. A titkok (secrets) kezelése az egyik legkritikusabb terület, amelyhez a megfelelő megoldások alkalmazása elengedhetetlen. A titokkezelő szolgáltatások, mint az AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault vagy Google Cloud Secrets Manager, lehetővé teszik az érzékeny adatok, például API kulcsok, jelszavak és más konfigurációk biztonságos tárolását.

Az Airflow képes különböző titokkezelő megoldások integrálására, amelyek a legbiztonságosabb módját kínálják a titkok tárolásának. Az ilyen megoldások gyakran kívül esnek az Airflow környezetén, lehetővé téve, hogy az érzékeny adatok hosszú távon megmaradjanak, még akkor is, ha az Airflow környezetet törlik vagy újratelepítik. Ezen felül az ilyen titokkezelő szolgáltatások támogatják a titkok forgatását, verziózását és auditálását, ami biztosítja, hogy a titkok kezelése mindig nyomon követhető és biztonságos marad.

Az egyik legnagyobb előnye, hogy ha egy titokkezelőt használnak, könnyen szinkronizálhatók a kapcsolatok több környezet között. Például, ha a fejlesztési környezet titkait egy központi titokkezelőben tárolják, és minden csapattag lokális környezete hozzá van csatlakoztatva, akkor egyszerűen frissíthetők vagy új titkok adhatók hozzá anélkül, hogy minden felhasználó gépét manuálisan kellene konfigurálni. Ez biztosítja a konzisztenciát és a biztonságot a fejlesztési, tesztelési és éles környezetek között.

A titokkezelő szolgáltatás beállítása az Airflow-ban a következő lépéseket igényli:

  1. Be kell állítani egy környezeti változót, amely az Airflow számára megadja a titokkezelő elérhetőségét. Ezt az AIRFLOW__SECRETS__BACKEND környezeti változó konfigurálásával érhetjük el.

  2. A titkokat a megfelelő előtaggal kell konfigurálni a titokkezelőben, hogy az Airflow felismerje őket. Például az Airflow elvárja, hogy a kapcsolatok "airflow/connections/" vagy a változók "airflow/variables/" előtagokkal legyenek elnevezve.

A legújabb fejlesztés az Airflow 2.7-ben bevezetett titokkezelési gyorsítótár (Secrets Cache) funkció. Ez az eszköz arra szolgál, hogy javítsa a külső titokkezelők teljesítményét és csökkentse a költségeket. Mivel a titkok külső titokkezelőkből való lekérése hálózati művelet, ami jelentős késleltetést okozhat, a gyorsítótár lehetővé teszi, hogy a titkokat a DAG elemzésekor tároljuk, így elkerülhetjük a késleltetést és a teljesítménybeli problémákat.

A külső titokkezelőkből történő titoklekérés teljesítményét és költségét is befolyásolhatja a kérések száma. Például egy titok lekérése akár 100 ms-ot is igénybe vehet, attól függően, hogy hol tárolják, és hogyan történik a lekérdezés.

Ha környezeti változókat vagy titokkezelőket használunk az Airflow kapcsolatok és titkok kezelésére, azokat kissé eltérően kell tesztelni, mint az Airflow metaadat adatbázisában tárolt kapcsolatokat. Mivel ezek a kapcsolatok nem jelennek meg az Airflow UI-jában vagy CLI-jében, nem használható a beépített "Test Connection" gomb a tesztelésükre. Ehelyett alternatív megoldásokat kell alkalmazni, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy a kapcsolatok helyesen vannak konfigurálva és működnek.

A környezeti változókat tartalmazó kapcsolatok teszteléséhez egy egyszerű DAG-ot kell létrehozni, amely használja a környezeti változóból származó kapcsolatot. Például, ha az AIRFLOW_CONN_MYDB környezeti változóban tárolt kapcsolatot szeretnénk tesztelni, akkor egy olyan feladatot kell létrehozni, amely ezt a kapcsolatot használja.

A titokkezelőkből származó kapcsolatok tesztelése hasonló folyamatot igényel. Fontos, hogy megbizonyosodjunk arról, hogy az Airflow megfelelően van konfigurálva a titokkezelő használatára, például az AIRFLOW__SECRETS__BACKEND környezeti változó beállításával. Ezután egy dummy DAG-ot kell létrehozni, amely a titokkezelőben tárolt kapcsolatot vagy változót használja. A teszt során figyeljük meg a naplókat, hogy ellenőrizzük, hogy az Airflow képes-e helyesen lekérni a titkot és használni azt.

A titkok tárolásának legjobb gyakorlatai közé tartozik, hogy a vállalkozás igényeihez és céljaihoz igazodjanak. Nagy csapatok számára, akik gyorsan és biztonságosan szeretnének skálázni, a titokkezelők használata a legjobb megoldás. Viszont ha egy fejlesztő gyorsan szeretne tesztelni egy lokális gépen, akkor a metaadat adatbázis vagy a környezeti változók lehetnek a megfelelő választás.

Hogyan építhetünk egyedi metrikák megjelenítést Airflow-ban UI pluginok segítségével?

A projekt struktúrájának kialakítása az Airflow környezetben egy olyan alapot biztosít, amelyet más, egyedi pluginek létrehozására is felhasználhatunk. Az Airflow alapértelmezett felhasználói felülete számos hasznos funkcióval rendelkezik, azonban egy testreszabott metrikák megjelenítése lehetőséget biztosít arra, hogy jobban illeszkedjünk a saját munkafolyamatainkhoz és azok igényeihez. Ebben a fejezetben bemutatjuk, hogyan hozhatunk létre egyedi pluginokat az Airflow-ban, és hogyan integrálhatjuk őket a felhasználói felületre.

A metrikák megjelenítése érdekében először a szükséges könyvtárakat kell importálnunk, például a Chart.js-t, amely lehetővé teszi számunkra, hogy diagramokat ábrázoljunk a canvas elemekben. A következő lépésben egy változót definiálunk a dag_run_stats JSON adatok tárolására, amelyeket a backend kódban, a dashboard nézetben generáltunk. A legfontosabb lépés a Chart() metódusok meghívása, amelyek az első paraméterként a canvas elemeket, a második paraméterként pedig a grafikon konfigurációját várják.

Miután létrehoztuk a nézetet és a kapcsolódó HTML sablont, elérhetjük, hogy a grafikonok megjelenjenek a dashboard oldalon, és a megfelelő adatokat mutassák a különböző időkeretekben. A következő fontos lépés a plugin implementálása, amely során regisztrálnunk kell a Flask Blueprint-ot és a MetricsDashboardView-t az Airflow környezetben.

A plugin fejlesztéséhez szükséges fájlokat az __init__.py fájlban találhatjuk, ahol definiáljuk a flask blueprint-et, majd az Airflow Plugin osztályból örökölt MetricsPlugin osztályban regisztráljuk a dashboardot. A Flask Blueprint segítségével kapcsolódhatunk az Airflow felületéhez, és a dashboardot a menüben is elérhetjük a "Metrics -> Dashboard" menüpont alatt.

A metrikák megjelenítése érdekében a sikeres és sikertelen DAG futtatások számát jelenítjük meg különböző időintervallumokban (1 nap, 7 nap, 30 nap). A sikeres futások ábrázolása segít abban, hogy megértsük, hogyan működnek a munkafolyamataink, míg a sikertelen futások azonosítása segíthet a problémák gyorsabb felderítésében.

A projekt egyértelmű célja, hogy vizuálisan értékes adatokat nyújtson a felhasználóknak, így az Airflow környezet teljesítményének jobb megértését segíti elő. Az Airflow felületére épített egyedi metrikák és vizualizációk nemcsak esztétikai szempontból fontosak, hanem segíthetnek a hatékony munkafolyamatok kialakításában is.

A plugin integrálása után, ha a metrics_plugin mappát az Airflow home könyvtárába helyezzük, és újraindítjuk a webszervert, akkor a metrikák dashboardja már a kívánt módon jelenik meg. A plugin által biztosított testreszabhatóság lehetőséget ad arra, hogy más specifikus üzleti igényekhez is adaptáljuk a megjelenítést.

A mérőszámok és grafikonok megjelenítése segít abban, hogy valós idejű adatokat kapjunk a rendszerről, amely különösen hasznos lehet akkor, ha komplex munkafolyamatokat kell figyelemmel kísérni. Ezen kívül figyelembe kell venni, hogy a testreszabható Airflow pluginok nagyban javítják a felhasználói élményt, miközben lehetővé teszik, hogy egyedi megoldásokat kínáljunk más Airflow felhasználók számára is.

Hogyan biztosíthatjuk az Airflow munkafolyamataink hatékony fejlesztését és telepítését?

Az Apache Airflow használata lehetővé teszi komplex adatfeldolgozási és munkafolyamatok automatizálását. Az Airflow, mint nyílt forráskódú munkafolyamat-kezelő rendszer, lehetővé teszi a különböző típusú feladatok (DAG-ok) létrehozását, ütemezését és kezelését. Ahhoz, hogy egy ilyen rendszert hatékonyan kiépíthessünk és működtethessünk, fontos megérteni a legjobb gyakorlatokat a fejlesztési és telepítési munkafolyamatok szempontjából, különösen, ha a rendszer már egy éles környezetben fut.

A következő szakaszban bemutatjuk az Airflow használatával kapcsolatos fejlesztési és telepítési módszereket, figyelembe véve a különböző skálázhatósági lehetőségeket és a folyamatokat, amelyek segíthetnek az optimalizálásban és a megbízhatóság növelésében. Bár az alapvető folyamatok egyszerűek, a valódi kihívások a rendszer méretének növekedésével és a komplexitás fokozódásával jelentkeznek.

Az Airflow telepítési metodológiák

Az Airflow telepítése sokféleképpen megvalósítható, például Kubernetes használatával, elosztott virtuális gépek révén, vagy szolgáltatókon keresztül. Ezen telepítési lehetőségek mindegyikének megvannak a maga előnyei és hátrányai, amelyek figyelembevételével érdemes választani a legmegfelelőbbet. A Kubernetes például lehetőséget biztosít a skálázhatóságra és az automatikus üzemeltetésre, míg a hagyományos virtuális gépek biztosítják a stabilitást, de a kezelési költségük magasabb lehet.

DAG-ok szállítása és verziókezelés

Az Airflow egyik legfontosabb aspektusa a DAG-ok megfelelő kezelése. A DAG-ok fejlesztése és karbantartása során három alapvető megközelítést alkalmazhatunk:

  1. DAG bundling: Ebben a módszerben a DAG-okat közvetlenül az Airflow rendszer fájlrendszeréhez csatolják, és a rendszerhez való hozzáférésük a rendszer telepítésekor történik meg. Ez biztosítja, hogy minden egyes komponens ugyanazokat a DAG-okat és verziókat használja, biztosítva az egységes működést. Azonban ez a megközelítés hosszú telepítési időt és magas leállási időt eredményezhet, mivel minden egyes frissítéshez a teljes rendszer újraindítása szükséges.

  2. Leválasztott DAG szállítás (Decoupled Delivery): Ebben a módszerben az Airflow rendszer telepítése különválik a DAG-ok szállításától, így a két folyamat egymástól függetlenül végezhető el. A DAG-ok a fájlrendszerbe kerülnek, amelyet az Airflow rendszerként csatolnak. Ez a megoldás stabilabb és hosszabb távon fenntartható, de további infrastruktúrával és fájlkezeléssel jár.

  3. Push vs. Pull mechanizmus: A DAG-ok szállítása során két fő módszer létezik: a push és a pull. A push mechanizmus során a DAG-ok a CI/CD folyamatok során kerülnek átadásra a célfájlokba, míg a pull mechanizmus esetén az Airflow maga vonja le a szükséges fájlokat egy külső adattárból. Az utóbbi rendszerint rugalmasabb és könnyebben automatizálható, mivel a rendszer önállóan letöltheti a szükséges fájlokat.

A verziókezelés és a titkosítás kezelése

Bármely Airflow telepítésnél fontos, hogy a DAG-ok verzióit megfelelően kezeljük. A verziókezelés segít abban, hogy a fejlesztők könnyen visszaállíthassanak egy korábbi verzióra, ha valami hiba történik. Ehhez célszerű Git vagy más verziókezelő rendszert használni, hogy minden egyes módosítást megfelelően nyomon követhessünk. Az Airflow által kezelt titkosított adatok és kulcsok kezelése szintén alapvető fontosságú. A titkosítási mechanizmusokat integrálni kell a rendszerbe, hogy biztosítsuk a biztonságot és a GDPR-nek való megfelelést.

Tesztelés és telepítés

A telepítési és fejlesztési folyamatok során nem szabad figyelmen kívül hagyni a tesztelést sem. A fejlesztés közbeni hibák gyors feltárása érdekében célszerű az Airflow munkafolyamatokat a lehető leggyakrabban tesztelni. A tesztelési folyamatoknak magukban kell foglalniuk az alapvető funkciók tesztelését, a rendszer skálázhatóságát és a hibaállapotok kezelését is. Ez segít abban, hogy a telepített rendszerek megbízhatóbbak és stabilabbak legyenek.

További fontos szempontok

Az Airflow működtetése során nem szabad figyelmen kívül hagyni a rendszer üzemeltetési oldalát sem. Az Airflow folyamatos megfigyelése és monitorozása kulcsfontosságú ahhoz, hogy bármilyen problémát időben észlelhessünk és reagálhassunk rájuk. A naplózási mechanizmusok beállítása és a riasztási rendszerek integrálása segíthet abban, hogy az üzemeltetők gyorsan észleljék a rendszer működésében felmerülő anomáliákat.

A gyakorlatban az Airflow-ra épített rendszerek skálázása is fontos szerepet kap, amikor a feladatok száma növekszik. Az Airflow által kezelt DAG-ok terjedelme és a feladatok bonyolultsága meghatározza, hogy milyen infrastruktúrával és erőforrásokkal érdemes dolgozni. A Kubernetes alapú telepítési megoldások és a felhőalapú szolgáltatók által biztosított dinamikus skálázás lehetőségei mind segítenek abban, hogy a rendszer terhelhetősége ne jelentsen problémát.

Hogyan kezdjünk el dolgozni az Apache Airflow-val: Alapfogalmak és telepítés

Az Apache Airflow a modern adatfeldolgozó rendszerek alapvető eszköze, amely lehetővé teszi az adatok irányítását, feldolgozását és automatizálását. A rendszer célja, hogy a komplex adatáramlások, például a különböző adatforrások és adatkezelő rendszerek közötti interakciók áramlását automatizálja, hatékonyabbá téve az adatfolyamatokat és minimalizálva az emberi beavatkozás szükségességét. Ez a fejezet az Apache Airflow alapfogalmait ismerteti, beleértve a telepítést és a parancssori eszközöket, amelyek szükségesek a rendszer lokális futtatásához.

Az Airflow használata során fontos, hogy tisztában legyünk az alapvető fogalmakkal, amelyek lehetővé teszik az adatfeldolgozási feladatok hatékony koordinálását. Az Apache Airflow az alábbi kulcsfogalmakra épít: feladatok (tasks), feladatcsoportok (task groups), és az indító események (triggers). Ezek az elemek együtt alkotják az úgynevezett DAG-okat (Directed Acyclic Graphs), amelyek az Airflow működésének középpontjában állnak. A DAG-ok olyan adatmunkafolyamatok, amelyeket az Airflow kezel, irányít és monitoroz.

A legfontosabb, hogy az Airflow rendszerében dolgozó adatfeldolgozó mérnökök megértsék ezeket az alapvető építőelemeket. A DAG-ok és a feladatok strukturálása lehetővé teszi a feladatok áramlásának pontos meghatározását és a végrehajtásuk nyomon követését. A feladatcsoportok és az indító események megfelelő kezelése pedig a munkafolyamatok optimalizálásának kulcsa. Ha a mérnökök jól kezelik ezeket az elemeket, képesek lesznek az adatfeldolgozó rendszerek hatékonyságának növelésére és a munkafolyamatok automatikus futtatására.

Ezen kívül elengedhetetlen a Python programozási nyelv ismerete, mivel az Airflow Python alapú. A Python ismerete lehetővé teszi az Airflow teljes potenciáljának kihasználását, hiszen a munkafolyamatok irányítása és automatizálása Python kóddal történik. Ez a tudás alapvető ahhoz, hogy a mérnökök képesek legyenek a Python kód használatával hatékonyan létrehozni és működtetni az adatfeldolgozó rendszereket, valamint hogy optimalizálják azokat a legjobb teljesítmény érdekében.

A telepítéshez és az Airflow környezet beállításához szükséges előkészületek is figyelembe kell venni. A telepítéshez friss verziójú Python szükséges, mivel a régebbi verziók nem támogatják a legújabb Airflow kiadásokat. A telepítés során legalább 4 GB memória szükséges az Airflow futtatásához, bár ez a méret a telepített DAG-ok bonyolultságától függően változhat.

A telepítés egyik legegyszerűbb módja az airflowctl parancssori eszköz használata. Az airflowctl egy speciális CLI eszköz, amely az Apache Airflow rendszerrel való interakciót teszi lehetővé. Ezzel a parancssori eszközzel könnyen elindítható egy Airflow környezet a gépünkre, ahol a munkafolyamatokat az egyszerű parancsok segítségével menedzselhetjük. A parancssori eszköz segítségével egyszerűen elérhetjük a rendszer különböző funkcióit, például indíthatunk vagy szüneteltethetünk DAG-okat, kezelhetjük a kapcsolatokat és hozzáférhetünk a naplókhoz.

Miután telepítettük az airflowctl eszközt, a következő lépés a rendszer inicializálása. Az airflowctl init parancs létrehozza a szükséges projektmappát és elindítja az Airflow webszervert, így azonnal elkezdhetjük használni az Airflow környezetet. Ezt követően az Airflow folyamatosan figyeli a munkafolyamatokat, és minden eseményt naplóz, így nyomon követhetjük az összes fontos változást és hibát a rendszerben.

Amint az Airflow webes környezet elindul, a felhasználók hozzáférhetnek a vezérlőfelülethez, amely lehetővé teszi számukra a DAG-ok kezelést, a feladatok indítását és a naplók ellenőrzését. Az alapértelmezett felhasználónév „admin”, míg a jelszó véletlenszerűen generálódik, és a rendszer által biztosított.

Ez a kezdeti lépés fontos ahhoz, hogy megértsük, hogyan működik az Apache Airflow, és hogyan használhatjuk azt adatfeldolgozó rendszerek kiépítésére. Az Airflow telepítése után az alapvető koncepciók és parancsok elsajátításával a mérnökök képesek lesznek bonyolultabb munkafolyamatokat kezelni, és további fejlesztéseket végezhetnek az adatfeldolgozási rendszerekben.

A rendszer használata során fontos megjegyezni, hogy az Apache Airflow nemcsak a kisebb, hanem a nagyobb méretű adatfeldolgozó rendszerek kezelésére is alkalmas. A DAG-ok és a feladatok helyes szervezése lehetővé teszi a komplex adatáramlások egyszerűbb kezelését, miközben az automatizálás révén minimalizálja a manuális beavatkozás szükségességét. Ahogy a rendszer bővül és bonyolódik, úgy egyre nagyobb hangsúlyt kell fektetni a munkafolyamatok optimalizálására és az erőforrások hatékony kihasználására.

Milyen szerepe van a munkának és tanulásnak a japán társadalomban?
Miért fontos a core erősítése, és hogyan befolyásolja a mozgásunkat?
Miért fagy le és hogyan oldható meg az Adobe Photoshop problémája Mac-en és Windows-on?
Hogyan használjuk a mellékneveket spanyolul?