A KubernetesExecutor és a DaskExecutor két fontos eszközként jelenik meg az Apache Airflow operatív környezetében. Mindkettő lehetővé teszi a párhuzamos feldolgozást és a nagy mértékben skálázható környezetekben történő feladatvégrehajtást. Ugyanakkor mindkét megoldás különböző előnyöket és hátrányokat kínál, amelyek figyelembevételével hozhatók meg a legjobb döntések.

A KubernetesExecutor, mely a Kubernetes környezetben végzi el a feladatok futtatását, ideális azok számára, akik a legnagyobb skálázhatóságot kívánják elérni Airflow rendszerekben. A Kubernetes előnyei közé tartozik a dinamikus skálázás lehetősége, ami biztosítja, hogy az erőforrásokat igénylő feladatok számára gyorsan új podokat hozzon létre. Ezáltal lehetőség van a környezet gyors és hatékony bővítésére. Azonban ez a megoldás gyakran költségesebb, mivel a Kubernetes klaszter fenntartása önálló költségekkel jár, és az új podok létrehozása és megsemmisítése további erőforrásokat igényelhet, ami a költségeket növelheti. Ráadásul a KubernetesExecutor használata mellett gyakori problémát jelenthet a tartós adatkezelés, mivel a podok alapértelmezés szerint ephemerek, így bonyolultabbá válik az adatmegőrzés.

A DaskExecutor, egy másik népszerű választás, amely a Dask párhuzamos számítástechnikai könyvtárat használ, rugalmas és skálázható megoldást kínál az adatelemzés és gépi tanulás számára. Különösen azoknak ajánlott, akik adatintenzív Python-alapú munkafolyamatokat futtatnak. A DaskExecutor lehetővé teszi, hogy a feladatokat több Dask munkásra osszuk, így gyorsítva a számítási folyamatokat. Az egyik legnagyobb előnye, hogy a Dask már meglévő infrastruktúrájára építhető, ezáltal optimalizálva a rendszert. Azonban figyelembe kell venni, hogy a Dask környezet beállítása bonyolult lehet, és ha már nem rendelkezünk megfelelő Dask klaszterrel, a bevezetés többlet munkát igényelhet. Továbbá a DaskExecutor nem mentes a potenciális erőforrás-összeütközésektől, ha a Dask klasztert más számítási feladatokra is használják, és a hálózati túlterheltség is gondot okozhat, különösen I/O kötött feladatok esetén.

A KubernetesLocalExecutor egy újabb lehetőség, amely ötvözi a Kubernetes és a hagyományos lokális végrehajtók előnyeit. Az Airflow DAG-ek fejlesztésénél és tesztelésénél előnyös, mivel lehetővé teszi a feladatok lokális futtatását, miközben a Kubernetes környezetben is képes dolgozni a nagy igényű feladatokkal. Azonban fontos figyelni arra, hogy elegendő CPU- és memóriaerőforrással kell rendelkezni a Kubernetes podok kezelésére, mivel ez jelentős terhelést róhat az adatbázisra és a rendszerre.

Mindezek mellett fontos megérteni, hogy a megfelelő végrehajtó kiválasztása nem csupán technikai kérdés, hanem a szervezet erőforrás-kezelési igényeinek és a csapat ismereteinek függvénye is. A KubernetesExecutor például remek választás lehet nagy, dinamikusan bővülő rendszerekhez, ahol a skálázás a legfontosabb tényező. A DaskExecutor viszont inkább azok számára ajánlott, akik adatintenzív Python munkafolyamatokkal dolgoznak, és már rendelkeznek egy működő Dask klaszterrel.

A feladatok végrehajtása során fontos a megvalósított megoldás körüli komplexitás kezelése, és biztosítani, hogy minden egyes komponens jól integrálódjon a meglévő infrastruktúrával. Mivel a Kubernetes és Dask alapú rendszerek általában komplex beállításokat és karbantartást igényelnek, fontos, hogy a csapatok kellő tapasztalattal és tudással rendelkezzenek a rendszer működtetéséhez.

Hogyan hozzunk létre egy egyszerű adatfolyamatot NASA API használatával Airflow-ban?

Az adatfolyamatok automatizálása és a különböző rendszerek integrálása napjainkban egyre fontosabbá válik. Az Apache Airflow egy olyan eszköz, amely segíthet az adatfolyamatok hatékony kezelésében és automatizálásában. A következő példában bemutatjuk, hogyan használhatjuk az Airflow-t, hogy automatikusan képeket töltsünk le a NASA API-jából, és tároljuk őket egy helyi mappában, miközben naponta értesítést is kapunk az elkészült feladatról.

A folyamat első lépése a megfelelő eszköz kiválasztása a diagramok készítéséhez és megosztásához. Különböző könnyen használható és gyors megoldások léteznek, mint például a Microsoft PowerPoint, Google Slides, Figma, Miro vagy Lucidchart. Az ilyen típusú diagramok segítenek a különböző érintettek számára átláthatóvá tenni a folyamatokat, és lehetővé teszik a visszajelzések gyors begyűjtését, amely gyakran időt és frusztrációt takarít meg.

Egy alapvető munkafolyamat diagram segíthet jobban megérteni, hogy miként zajlik a folyamat. A példában a cél az, hogy adatokat (jelen esetben képet) nyerjünk ki egy forrásból, betöltsük egy helyi adatbázisba (helyi mappába), és egy rövid értesítést küldjünk el a folyamat befejezéséről. Bár az adatfeldolgozás ebben az esetben nem szerepel, a folyamat átláthatósága segít a fejlesztési fázisokban.

A diagramok a későbbiekben bővülhetnek, ahogy a rendszer összetettsége nő. Olyan típusú diagramokat érdemes készíteni, mint a data flow (adatáramlás), sequence (szekvencia), component (összetevő) vagy deployment (telepítés) diagramok, amelyek segítségével részletesebben ábrázolhatjuk az egyes lépéseket.

A NASA API használata

Ebben a példában az egyik legnépszerűbb API, az Astronomy Picture of the Day (APOD) segítségével fogunk képeket letölteni. A NASA API egyszerűen használható, és rendkívül izgalmas képeket kínál minden nap az univerzumról. A képek letöltéséhez szükség van egy NASA API kulcsra. A kulcs beszerzéséhez regisztrálni kell a NASA hivatalos weboldalán, és meg kell adni néhány alapvető adatot, mint például a nevet, az e-mail címet és a tervezett használatot.

Miután megkaptuk az API kulcsot, fontos, hogy azt biztonságos helyen tároljuk, mivel az érzékeny adatot tartalmaz. A kulcsot semmiképpen ne töltsük fel olyan helyekre, mint a GitHub vagy más nyilvános tárolók, mivel könnyen hozzáférhetővé válhat mások számára.

A kód előkészítése

A következő lépés a kódolás, amelyet Jupyter Notebook-ban kezdhetünk el. A Jupyter Notebook rendkívül hasznos eszköz, mivel lehetővé teszi, hogy a kódot előzetesen teszteljük és szükség esetén hibakeresést végezzünk, mielőtt Airflow-ban futtatnánk. Az alábbiakban bemutatott kódrészlet az API hívását és a letöltött kép helyi tárolását végzi el:

python
import requests


import json
from datetime import date
from NASA_Keys import api_key
url = f'https://api.nasa.gov/planetary/apod?api_key={api_key}'
response = requests.get(url).json()
today_image = response['hdurl']
r = requests.get(today_image)
with open(f'todays_image_{date.today()}.png', 'wb') as f:
    f.write(requests.get(today_image).content)

A kód első lépése a szükséges könyvtárak importálása, például a requests, json és datetime könyvtárakat. A requests könyvtár segítségével HTTP kéréseket küldhetünk, míg a json könyvtár lehetővé teszi számunkra a válaszok könnyű feldolgozását JSON formátumban.

Ezután a kód az API URL-jét generálja, amely tartalmazza az API kulcsot. A válasz JSON formátumban érkezik, amelyből kiolvashatjuk a képet tartalmazó hdurl kulcsot. Az URL-t felhasználva letöltjük a kívánt képet, majd azt a helyi gépünkön elmentjük egy egyedi fájlnévvel, amely az aktuális dátumot is tartalmazza, így elkerülhetjük a felülírást.

A következő lépésben az Airflow segítségével automatizálhatjuk ezt a folyamatot, amely lehetővé teszi, hogy a képek minden nap automatikusan letöltődjenek és tárolódjanak. Az Airflow használata biztosítja, hogy a folyamatokat időzíthetjük, és lehetőséget ad arra, hogy a képek letöltése naponta, az előre meghatározott időpontokban történjen.

Fontos megjegyezni, hogy mielőtt belekezdünk az Airflow-ban való implementálásba, fontos, hogy a kódot teszteljük, és meggyőződjünk arról, hogy a hálózati kapcsolat megfelelően működik, és az API kulcs helyesen van beállítva. A kód tesztelése során figyeljünk oda a hibaüzenetekre, és dolgozzunk ki egy hatékony hibaelhárítási folyamatot.

A folyamat automatizálásával nemcsak az időt és az erőforrást takaríthatjuk meg, hanem biztosíthatjuk a rendszer stabilitását is, mivel az Airflow automatikusan kezelni fogja a rendszeres futtatásokat, és bármilyen hibát gyorsan jelezhet.

Mindezek mellett figyelmet kell fordítani az API használati korlátozásokra is. A NASA API-jának napi lekérdezési limitje van, amit figyelembe kell venni, hogy elkerüljük a túlzott terhelést vagy az API kulcs felfüggesztését. Ezen kívül, a kód biztonságos kezelése érdekében érdemes körültekintően eljárni, hogy a kulcsot ne osszuk meg nyilvános platformokon, és az adatainkat ne tegyük ki jogosulatlan hozzáférésnek.

Hogyan érhetjük el a legjobb teljesítményt és megbízhatóságot az Airflow-ban?

Az Airflow egy rendkívül népszerű eszköz, amely képes automatizálni a munkafolyamatokat, de mint minden rendszer, számos kihívást is rejt magában. Az Airflow működtetése során felmerülő problémák és a rendszer teljesítménye, valamint a munkafolyamatok nyomon követése olyan tényezők, amelyek közvetlenül befolyásolják a megbízhatóságot és hatékonyságot. Ebben a fejezetben bemutatjuk, hogyan lehet hatékonyan monitorozni az Airflow-ot, miként oldhatjuk meg az SLA monitorozásának problémáit, valamint hogyan végezhetünk teljesítményprofilozást, hogy biztosítsuk a stabilitást és skálázhatóságot.

Az SLA monitorozás, bár alapvetően hasznos, gyakran problémákat okoz az Airflow-ban. A közösségben elterjedt vélemény szerint az SLA figyelésére vonatkozó funkciók nem mindig működnek megbízhatóan, és gyakran nem teljesítik az elvárt szintet. Az SLA figyeléséhez érdemes harmadik féltől származó eszközt, például a healthchecks.io-t használni, amely lehetővé teszi, hogy REST API-n keresztül riasztásokat küldjünk szolgáltatásaink számára. Ezáltal dinamikus és rugalmas SLA figyelést érhetünk el, ami elengedhetetlen lehet a kritikus munkafolyamatok számára.

A teljesítményprofilozás kulcsfontosságú a rendszer hatékony működtetésében. Az Airflow felhasználói felülete rengeteg eszközt biztosít, amely segíthet a munkafolyamatok teljesítményének elemzésében. Az egyik legfontosabb eszköz a Gantt diagram nézet, amely vizualizálja az egyes feladatok végrehajtásához szükséges időt és azok végrehajtási sorrendjét. Ez különösen akkor hasznos, ha egy munkafolyamatban szűk keresztmetszeteket próbálunk azonosítani. Az egyes feladatok futási idejét is monitorozhatjuk, amely segíthet az időbeli minták és az esetleges kiugró értékek felismerésében. Az ilyen típusú elemzés különösen akkor fontos, ha egy DAG (Directed Acyclic Graph) idővel lassulni kezd, mivel segíthet azonosítani, hogy ez a lassulás szisztematikus problémára utal-e, vagy valamely feladat további fejlesztést igényel.

A task-ek befejezése és a DAG futtatásának kezdete közötti időeltérés, az ún. "landing time", szintén hasznos mutató. Bár első pillantásra nem tűnik intuitívnak, ez a metrika kulcsszerepet játszhat annak meghatározásában, hogy a rendszer terheltsége hogyan hat a munkafolyamatok időzítésére. Ha ez az időeltérés nő, miközben az upstream feladatok futási ideje stabil, az arra utalhat, hogy a scheduler túlterhelt, és finomhangolásra van szükség.

Emellett több olyan metrika is létezik, amelyeket külön érdemes figyelemmel kísérni, bár ezek kiszámítása nem mindig triviális. Ilyen például a feladatok indítási ideje, amely különösen hasznos lehet Kubernetes executor használata esetén. Ez a metrika segíthet megérteni, hogy a feladatok futtatása előtt hol keletkezik esetlegesen szűk keresztmetszet, amely kívül esik az Airflow kontrollján.

A feladatok hibáinak és újrapróbálkozásainak gyakoriságának monitorozása szintén fontos eszköz a rendszer stabilitásának ellenőrzésére. Ha egyes hibák mintázatokhoz köthetők, azok segíthetnek a hiba okának felderítésében, és abban, hogy meghatározzuk, miért nem működnek megfelelően a külső szolgáltatásokkal való interakciók.

A DAG-ok betöltési idejének monitorozása alapvetően fontos annak megértésében, hogy a scheduler hogyan kezeli a terhelést. Ha egy-egy DAG hosszú idő alatt töltődik be, az akár a rendszer válaszidejének jelentős csökkenését is eredményezheti. Az ilyen típusú problémák gyors felismerése kulcsfontosságú lehet a rendszer stabil működéséhez.

Összegzésül elmondható, hogy az Airflow-ban alkalmazott hatékony monitorozási technikák, mint az SLA figyelés, teljesítményprofilozás és a különböző metrikák monitorozása, alapvetően hozzájárulnak a rendszer megbízhatóságának és hatékonyságának biztosításához. A figyelembe vett kulcsfontosságú metrikák és a megfelelő riasztások bevezetése lehetővé teszi az operátorok számára, hogy proaktívan kezeljék és optimalizálják az Airflow munkafolyamatait, biztosítva ezzel a legjobb teljesítményt és megbízhatóságot.

Hogyan tükrözik Mussolini és Trump módszerei egymást?
Miért fontos a három? Az ősi mesék és a numerikus szimbolika
Hogyan alakultak ki az emberi vallási tapasztalatok és mi a vallás szerepe a társadalomban?
Hogyan dolgozhatunk a Photoshop rétegekkel és filmcsíkokkal?
Mikor költözhetek be?