Pourquoi se former à Apache Airflow en 2024 ?

Se former sur Apache Airflow

Pour une maîtrise complète de l’outil, suivez notre formation Apache Airflow. Il s’agit d’une formation complète dans laquelle vous apprendrez à superviser, planifier et monitorer plusieurs pipelines écrits en Python afin de vous offrir une expressivité et une flexibilité hors pair. Approfondissez vos connaissances en établissant les meilleures pratiques à adopter.

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L’équipe Ambient IT

Qu’est-ce qu’Apache Airflow ?

La plateforme Apache Airflow permet de planifier, de surveiller et de créer des flux de travail grâce à la programmation informatique. De plus, il s’agit d’une solution entièrement open source utile pour l’architecture et l’orchestration de pipelines de données complexes et le lancement de tâches.

Les flux de travail sont architecturés et exprimés sous forme de Directed Acyclic Graphs (DAGs) dont chaque nœud correspond à une tâche spécifique. Airflow est conçue comme une plateforme » code-first « , qui permet d’itérer très rapidement sur les workflows. Cette philosophie offre un haut degré d’extensibilité par rapport à d’autres outils de pipeline.

Les concepts clés

DAGs

Pour commencer, l’élément central de cet outil est le DAG. En effet, un DAG constitue un ensemble de tâches liées les unes aux autres et qui présentent de manière ordonnée, parallèle ou à la suite. Toutes les étapes du flux de travail souhaité à orchestrer et à monitorer. Le DAG sera lancé régulièrement ou à l’aide d’un trigger. Un DAG nécessite d’avoir quelques notions sur le langage Python pour être configuré.

opérateurs

À la suite de l’exécution d’un DAG, il y a des tâches, qui vont effectuer des traitements spécifiques et qui correspondent aux nœuds du graphe. En effet, on peut parler des opérateurs, qui sont les blocs de construction de la plateforme Airflow. Leur objectif est de définir les travaux à effectuer. Par exemple, ils vont exécuter un code Python pour lancer un calcul Spark ou alors, ils vont lancer un serveur virtuel. Apache Airflow a mis à disposition une liste d’opérateurs à utiliser pour vos tâches. Il est possible soit d’en créer par l’héritage d’un BaseOperator ou d’utiliser un opérateur crée par la communauté.

Scheduler et Executors

Le rôle du Scheduler et des Executors se complète. Le Scheduler va être de gérer les DAGs en cours d’exécution, de planifier les prochaines exécutions et d’interagir avec la base de données. Tandis que, les Executors vont être chargés d’exécuter des instances de tâches automatiquement sur des serveurs distants ou en local.

Pourquoi est-il important d’utiliser apache airflow ?

Interface utilisateur graphique

Apache Airflow possède une interface graphique très pratique qui offre une expérience utilisateur correcte. Grâce à l’application web, vous avez une vue d’ensemble de tous vos DAGs et de votre environnement. Vous pouvez suivre l’ensemble du processus de vos tâches et de les monitorer graphiquement. Il y a également à disposition un dashboard permettant de visualiser l’état de chaque DAGs, de chaque tâche et de chaque exécution. Il est possible de déclencher ou d’effacer les tâches ou les exécutions que vous souhaitez afin de faciliter le débogage des tâches en production. Vous devez savoir qu’il est important d’initialiser la base de donnée et démarrer le serveur web, pour lancer l’application Web.

L’automatisation

La plateforme garantit une grande palette de fonctionnalités concernant l’automatisation. En effet, automatiser ses flux de travail de machine learning est possible. Run AI est une plateforme d’orchestration GPU pour l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Cet outil vous aide à automatiser la gestion et l’orchestration de vos ressources. Son étendue est large, vous pouvez exécuter automatiquement autant d’expérience en calcul que nécessaire. Run AI simplifie vos pipelines d’infrastructure d’apprentissage automatique et aide les data scientists à accélérer leur productivité et la qualité de leurs modèles.

Automatisez vos requêtes Python ou Jupyter Notebook. Airflow a mis en place un large choix d’opérateurs à choisir pour les bases de données afin d’exécuter du code en Python. Papermill est un outil de paramétrage et d’exécution de Jupyter Notebook très performant grâce à l’opérateur PapermillOperator.

La gestion

Airflow fournit une manière de configuration des flux de travail programmatiques. Toutes les tâches pour les instances peuvent être générées. Il existe des Dynamics DAGs qui sont utiles lorsque vous avez plusieurs tables. Si vous souhaitez ingérer un DAG par table, l’utilisation de ces Dynamics DAGs est recommandé. Ils peuvent être configurés selon les variables ou les connexions établies dans l’interface utilisateur d’Airflow.

Apache Airflow, l’outil indispensable des data engineers

Apache Airflow est de plus en plus indispensable pour les ingénieurs en data. En effet, l’automatisation des processus en ingénierie de données est un élément important pour les systèmes des entreprises. Vos équipes informatiques peuvent effectuer des tâches rapide et avec précision. Vos ingénieurs vont se concentrer sur la résolution de nouveaux défis commerciaux techniques plutôt que sur l’exécution de tâches typiques.

L’outil est si populaire, car il garantit un moteur unifié puissant, rapide et simple d’utilisation. Vos développeurs de logiciels peuvent gérer des éléments tels que des tâches d’apprentissage automatique, calculer des graphes, l’exécution en temps réel de multiple requête à grande échelle.

Airflow offre une API REST extensible qui intègre facilement Airflow dans l’environnement de l’informatique et de l’infrastructure des entreprises. Configurer des pipelines de données de manière flexible avec le transfert des paramètres POST vers DAG.

Il est possible d’intégrer plusieurs sources ou services comme des plateformes cloud (Google Cloud Platform, Microsoft Azure), des bases de données (MySQL, PostgreSQL) ou de stockage Big Data (Amazon S3)

Un référentiel dans lequel se trouve des métadonnées propres fondées sur la bibliothèque SqlAlchemy qui stocke l’état des tâches, les DAGs et les variables globales.

Conclusion

Ingénieur de données, développeurs, architectes et techniciens IT doivent avoir des connaissances sur cette plateforme de management. Apache Airflow vous apporte une certaine élasticité et de nombreux avantages. Vous pouvez l’utiliser pour exécuter des milliers de tâches différentes. Airflow reste utile pour les grandes organisations comme pour les petites structures. Gagnez en performance en choisissant la voie d’Apache Airflow pour votre infrastructure.