A nagy teljesítményű adatfolyamok és munkafolyamatok kezelése az Airflow rendszerében sok szempontból kihívást jelenthet. A rendszer különböző komponensei, mint a triggerelő, végrehajtók, munkások, és a webes felület mind saját figyelési és teljesítményoptimalizálási mechanizmusokat igényelnek. Mindezek a komponensek szoros összefüggésben állnak egymással, és a hatékony működés érdekében figyelni kell a megfelelő metrikákat. Ez az írás részletes betekintést ad az Airflow rendszerének figyelésére és optimalizálására vonatkozó legfontosabb szempontokba.

A lekérdezések teljesítménye kiemelkedő fontosságú a rendszer hatékonyságának megőrzésében. A lekérdezések késleltetésének mérése lehetőséget biztosít az ineffektív lekérdezések és teljesítményproblémák felismerésére, míg a lekérdezések átvitelének figyelése segít biztosítani, hogy az adatbázis megfelelően kezelje a munkaterhelést. A tárolás állapotának figyelése szintén fontos, különösen a metaadatok adatbázisának lemezterületének kihasználtsága, amely elengedhetetlen a rendszer megbízható működéséhez. Ha alacsony a szabad hely, riasztásokat kell beállítani, hogy elkerüljük a tárolási problémák miatt bekövetkező adatbázis leállásokat. A rendszeres és sikeres biztonsági mentések figyelése, valamint a mentések integritásának ellenőrzése is alapvető fontosságú a adatvesztési kockázatok minimalizálásában.

A Triggerer például azokat az aszinkron műveleteket kezeli, amelyek a késleltetett operátorok deferred állapotában zajlanak. Az operációs aggályok gyakran arra összpontosítanak, hogy biztosítsák, hogy a deferred operátorok ne okozzanak blokkoló hívásokat az eseményhurokban, mivel ez jelentős hatással lenne a feladatok ütemezésére. Az Airflow számos metrikát kínál, amelyek lehetővé teszik a triggerelő állapotának hatékony figyelését, mint például a blokkolt fő szálak száma, vagy a jelenleg futó triggerekkel kapcsolatos statisztikák. Fontos figyelni ezeket a mutatókat, mivel a túl magas értékek arra utalhatnak, hogy szükség van további triggerelő példányok futtatására, különösen akkor, ha sok a párhuzamos trigger.

Az Airflow végrehajtói és munkásai szintén külön figyelmet igényelnek. A Kubernetes végrehajtó esetében a Kubernetes API-t kell használnunk a feladatok ütemezésére, így a Kubernetes események és metrikák szerverei biztosítják a szükséges logokat és metrikákat. A CPU és memóriahasználat mérése elengedhetetlen a biztonságos végrehajtás biztosításához. A Celery munkások figyelése még bonyolultabb feladat, mivel itt figyelni kell a memória- és CPU-kihasználtságot, a megfelelő üzenetközvetítő méretét, és a túlzott "hátrányos nyomás" kialakulását. Ha az üzenetközvetítő sorok hosszú időn keresztül növekednek, akkor valószínű, hogy további Celery munkások indítására lesz szükség.

A webes felület, amely az Airflow UI-t és a RESTful API-t biztosítja, szintén fontos szerepet játszik az Airflow működésének figyelésében. Különösen akkor, ha az Airflow ütemezési viselkedését API hívásokkal irányítjuk, fontos figyelni a válaszidőt, a hibaarányt, a kérésarányt és a rendszer erőforrás-használatát. A magas válaszidő vagy hibaarányok problémákra utalhatnak, míg a kérésarány figyelése segíthet az API kapacitásának és a rendszer erőforrásainak optimalizálásában.

Miután az alapvető komponensek egészségét és teljesítményét megfigyeltük, a legfontosabb feladat, hogy a DAG-ok (Directed Acyclic Graph) működését is figyeljük. A DAG-ok monitoringja nemcsak a rendszer hibáinak felderítésében segít, hanem a megfelelő működés és gyors hibaelhárítás érdekében is elengedhetetlen. Az Airflow logolási mechanizmusa lehetővé teszi, hogy minden egyes feladat naplózza a végrehajtását, így a hibák és problémák gyorsan nyomon követhetők. A naplók kezelése fontos részét képezi a rendszer figyelésének, mivel segíthet a probléma forrásának gyors azonosításában.

A riasztási mechanizmusok, mint az email értesítések vagy a visszahívások (callback-ok) szintén nélkülözhetetlenek az operációs hatékonyság fenntartásához. Az Airflow beépített mechanizmusokkal rendelkezik arra, hogy értesítéseket küldjön, ha egy feladat hibaállapotba kerül, vagy ha a rendszer nem megfelelően működik. Ezen felül különféle callback-ek is alkalmazhatók, hogy a megfelelő értesítések automatikusan elérjék az érintetteket.

A DAG-ok figyelésekor figyelembe kell venni, hogy a rendszer robusztus és rugalmas legyen, ugyanakkor a hibaelhárítási időt és a rendszer helyreállítási képességét is optimalizálni kell. A túlzott riasztásokat elkerülendő célszerű olyan figyelési és riasztási mechanizmusokat alkalmazni, amelyek valóban kritikus információkat adnak, anélkül hogy túlzott zajt generálnának. Az optimális megoldás az, hogy a figyelési mechanizmusok pontosan illeszkedjenek az adott szervezet operációs igényeihez és a munkafolyamatok sajátosságaihoz.

Hogyan használjuk hatékonyan az Airflow-t az iparági alkalmazásokban?

Az Airflow használata számos iparági vezető cégnél elterjedt, mivel segít az adatok kezelésében és a munkafolyamatok automatizálásában. Ezen cégeknél számos kulcsfontosságú felhasználási esetet figyelhetünk meg, amelyek különböző iparágakra jellemzőek. Néhány példa a következő:

Az ETL-pipeline-ok automatizálása szinte minden Airflow implementáció része, legyen szó adatbázisok összevonásáról vagy adatok mozgatásáról különböző eszközök között. Az Airflow ezen feladatok végrehajtásával lehetővé teszi az adatáramlás egyszerű irányítását és biztosítja, hogy a munka minden szempontból zökkenőmentesen menjen végbe.

Egy másik alkalmazás a testreszabott pluginek fejlesztése és terjesztése olyan szervezetek számára, amelyek egyedi stackkel rendelkeznek, és ahol a nyílt forráskódú közösség nem kínál megfelelő megoldásokat. Az Airflow lehetővé teszi a környezet és az ökoszisztéma egyszerű testreszabását, hogy azok a szervezet igényeihez illeszkedjenek.

A UI funkciók bővítése is fontos szerepet kap, hiszen az Airflow lehetőséget ad arra, hogy egyedi nézeteket, grafikonokat és widgeteket integráljunk a felhasználói felületbe, amely összekapcsolható más rendszerekkel. Ez különösen hasznos olyan szervezeteknél, amelyek komplex rendszerekben dolgoznak és szeretnék, hogy a felhasználók számára átláthatóbbá váljon a működés.

Az ML munkafolyamatok és az azok közötti koordináció is egyre inkább az Airflow-ra támaszkodnak. A gépi tanulásra épülő rendszerek esetén az automatizált modellek tréningje, átalakítása és értékelése elengedhetetlen a hatékony működéshez, és az Airflow egy kiváló eszköz ennek megvalósításához.

Ezen használati esetek mindegyike különböző alapvető készségeket igényel, hogy a nagy szervezetek igényeihez skálázhatók legyenek. Fontos, hogy a fejlesztők és mérnökök megfelelő alapismeretekkel rendelkezzenek az Airflow használatában.

A Python Zenje

A Python Zenje egy kiváló iránymutató minden Python fejlesztő számára, amely segíthet jobb döntéseket hozni a kód írásakor. Néhány alapvető irányelv különösen fontos a data engineering munkák során, amikor az Airflow-t használják. Tim Peters híres 19 alapelvéből néhány különösen hasznos lehet az Airflow fejlesztésében.

„A szép jobb, mint a csúnya. Az explicit jobb, mint az implicit. Az egyszerű jobb, mint a bonyolult. A bonyolult jobb, mint a komplikált. A sík jobb, mint a beágyazott. Az olvashatóság számít.” Ezen irányelvek alkalmazása különösen fontos a fejlesztési munkák során, mivel segítenek tisztán és érthetően megtervezni és kódolni a munkafolyamatokat.

A legfontosabb alapelvek, amelyeket figyelembe kell venni a munkafolyamatok tervezésekor, a következők:

  • Explicit jobb, mint implicit: Az adatokkal kapcsolatos feladatok esetében kritikus, hogy pontosan tisztában legyünk a szándékkal, hogy a karbantartás és a hibakeresés könnyebb legyen. Ha nem világos, hogy mi volt a célunk egy adott feladattal, akkor nehezebb lesz megtalálni és javítani a hibákat.

  • Az egyszerű jobb, mint a bonyolult: Az Airflow esetében a legjobb gyakorlat az, ha sok kis, egyszerű feladatot tervezünk, amelyek összeállnak egy bonyolult munkafolyamattá. Ez nemcsak a hibakezelést és újraindítást könnyíti meg, hanem a jövőbeli bővítést és a hibák elhárítását is.

  • A különleges esetek nem elég különlegesek ahhoz, hogy megszegjük a szabályokat: A konzisztencia a kulcs a karbantarthatóság érdekében, és bár szükség van a különleges esetek kezelésére, igyekezzünk minél inkább betartani a bevált szabályokat.

  • A hibákat soha nem szabad hallgatni: Különösen adatfeldolgozás során fontos, hogy a hibákat explicit módon kezeljük, például kivételek segítségével vagy naplózással.

Idempotencia

Az idempotencia olyan műveletet jelent, amelyet többször is alkalmazhatunk anélkül, hogy az első alkalmazás után bármilyen változást okozna az eredményben. Ez a koncepció alapvetően segíthet abban, hogy a legnagyobb üzemeltetési problémákat elkerüljük, ha már a tervezés során figyelembe vesszük. Az Airflow munkafolyamatok esetében rendkívül fontos, hogy az egyes feladatokat idempotens módon tervezzük meg, hogy azok több futtatás után is helyes eredményt adjanak.

Kód konfigurációként

A "kód konfigurációként" elv egy olyan szoftverfejlesztési elvet jelent, amely szerint a konfigurációs beállításokat és paramétereket kód formájában tároljuk, elkülönítve a végrehajtó kódoktól. Ez lehetővé teszi, hogy a fejlesztők a kódba ágyazott változókkal, osztályokkal vagy függvényekkel kezeljék és módosítsák az alkalmazás működését. Ez a megközelítés elősegíti a jobb együttműködést és a verziókezelést, miközben biztosítja a szoftverfejlesztés és üzemeltetés gyakorlatait.

Fontos, hogy a konfigurációs kódok elkülönítése segít megelőzni a nem dokumentált függőségeket, és biztosítja, hogy a konfigurációk világosan és átlátható módon legyenek kezelve.

Szükséges készségek az Airflow használatához

Az Airflow hatékony alkalmazásához nemcsak a platform ismerete szükséges, hanem más készségekre is szükség van, amelyek segítenek a csapatoknak értéket teremteni a rendszer használatában. A következő területeken való jártasság elengedhetetlen:

  • Python: Az Airflow DAG-jai és pluginek Pythonban íródnak, így a Python alapvető ismerete nélkülözhetetlen a platform sikeres alkalmazásához.

  • Alkalmazás tesztelés: A cégeknek kiforrott tesztelési folyamatokkal kell rendelkezniük annak érdekében, hogy a fejlesztett pluginek és a létrehozott DAG-ok megbízhatóan működjenek.

  • Témaközi szakértelem: A legfontosabb készség a sikeres Airflow alkalmazásához a domain szakértelem. Ha nem értjük jól az adatainkat és az üzleti igényeket, akkor a technikai tudás önmagában nem lesz elegendő a hosszú távú sikerhez.

  • Alkalmazásfigyelés és riasztás: Az Airflow maximális kihasználása érdekében szükség van fejlett megfigyelési és riasztási rendszerekre, hogy gyorsan reagálhassunk a problémákra és biztosítsuk a rendszer folyamatos működését.

Hogyan építhetünk bizalmat és magabiztosságot a munkánkban?
Hogyan alakította Oscar Arias politikai pályafutása a közép-amerikai regionális békét és Costa Rica nemzetközi hírnevét?
Ki érdemli meg a Hősök Osztályát?
Hogyan érhetjük el a jogszabályi változtatásokat és támogathatjuk a mentális egészségügyi intézkedéseket az iskolákban?
Hogyan értelmezd a saját létezésedet a világegyetemben?