バージョンアップ情報
Apache Airflow情報
Apache Airflowとは
Apache Airflowは、データパイプラインのワークフローをプログラムで作成、スケジューリング、および監視するためのオープンソースのプラットフォームです。Airflowは、パイプラインをタスクのDAG(Directed Acyclic Graph)として定義し、各タスクとその依存関係を柔軟に記述でき、複雑なデータパイプラインの構築や自動化に適しています。Airflowは、2014年にAirbnbによって開発され、現在はApache Software Foundationに寄贈されており、コミュニティ主導で開発が進められています。
主な特徴
スケーラビリティ
Airflowは複数のワーカーを使って並行処理を行うことで、膨大な量のタスクを効率的に処理できます。
柔軟性
Pythonコードを使ってワークフローを定義できるため、非常に柔軟なカスタマイズが可能です。
豊富なプラグイン
多くのオペレーター、フック、センサーが標準で提供されており、他のシステムとの統合も容易です。
モニタリングと管理
ウェブベースのインターフェースを使用して、ワークフローの実行状況をリアルタイムでモニタリングできます。
コミュニティとサポート
活発なオープンソースコミュニティが存在し、多くのリソースやサポートが利用可能です。
メリット・デメリット
メリット・必要性
Apache Airflowは、複雑なデータパイプラインを効率的に管理するための強力なツールです。その主なメリットを以下に説明します。
タスクの依存関係管理
タスク間の依存関係を明確に定義することで、確実に順序通りにタスクが実行されます。
再利用可能性
同じワークフローを再利用することが容易でメンテナンスコストを削減できます。
エラーハンドリング
タスク失敗時のリトライやアラート設定が可能であり、問題発生時に迅速に対応でき仕組みを容易に構築できます。
スケジューリングの自動化
定期的なバッチ処理やイベント駆動型のワークフローを自動化することでき、手動で操作する機会を大幅に軽減できます。
デメリット・注意点・課題
一方、Airflowにはいくつかのデメリットや注意点も存在します。
セットアップの複雑さ
セットアップや環境構築がやや複雑で、構築には適切な知識や経験が必要です。
リソース消費
Airflow自体が一定のリソースを消費するため、大規模な環境ではハードウェアの負荷が増加することがあります。
ユースケース
Airflowは以下のようなユースケースで利用されています。
データエンジニアリング
データのETL(Extract, Transform, Load)プロセスの自動化。
機械学習
モデルのトレーニングや予測パイプラインの管理。
データウェアハウジング
データの統合、クリーニング、集計処理。
バッチ処理
定期的なバッチタスクのスケジューリング。
動作環境
オペレーティングシステム
Linux、Windows、macOS
言語
Python 3.8以上
データベース
PostgreSQL、MySQL、SQLite
Apache Airflowのライセンス
Apache Airflowのライセンスは、Apache License 2.0です。Apache License(アパッチ・ライセンス)のコードが使用されていることの明記を条件に、ソースコードの自由な改変と公開が認められています。
オープンソース年間サポートサービス
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サポート対象
Argo Workflows
Argo Workflows(アルゴ ワークフローズ)とはKubernetes上で並列実行するジョブの管理をするオープンソースのコンテナネイティブワークフローエンジンです。