Apache Airflow là một nền tảng quản lý quy trình công việc (workflow management platform) mã nguồn mở. Nó được sử dụng để lập trình, lên lịch và giám sát các quy trình công việc, đặc biệt là các đường ống dữ liệu (data pipelines).
Dưới đây là một số điểm chính về Apache Airflow:
- Mã nguồn mở: Airflow được phát triển dưới giấy phép Apache License 2.0 và có một cộng đồng lớn, năng động.
- Workflow as Code (Quy trình làm việc dưới dạng mã): Điểm đặc biệt của Airflow là bạn định nghĩa các quy trình làm việc (workflow) của mình bằng mã Python. Điều này mang lại sự linh hoạt, khả năng tái sử dụng, kiểm soát phiên bản và khả năng kiểm thử cao.
- DAGs (Directed Acyclic Graphs - Đồ thị định hướng không chu trình): Airflow biểu diễn các quy trình làm việc dưới dạng DAGs. Mỗi DAG là một tập hợp các tác vụ (tasks) được sắp xếp theo thứ tự và có các phụ thuộc (dependencies) xác định. "Định hướng" có nghĩa là các tác vụ chảy theo một hướng cụ thể, và "Không chu trình" có nghĩa là không có vòng lặp hoặc phụ thuộc tròn, đảm bảo rằng các tác vụ được thực thi đúng thứ tự và tránh các vòng lặp vô hạn.
- Các thành phần chính:
- Scheduler (Bộ lập lịch): Lên lịch và gửi các tác vụ đến bộ thực thi (executor).
- Executor (Bộ thực thi): Thực thi các tác vụ. Có nhiều loại executor khác nhau (LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor, v.v.) tùy thuộc vào quy mô và môi trường triển khai.
- Webserver (Máy chủ web): Cung cấp giao diện người dùng web trực quan để theo dõi, kích hoạt và gỡ lỗi các DAG và tác vụ.
- Metadata Database (Cơ sở dữ liệu siêu dữ liệu): Lưu trữ trạng thái của các tác vụ, lịch sử chạy, cấu hình và các thông tin liên quan khác.
- Khả năng mở rộng: Airflow được thiết kế để có thể mở rộng. Nó có kiến trúc mô-đun và sử dụng hàng đợi tin nhắn để điều phối nhiều worker.
- Tích hợp mạnh mẽ: Airflow cung cấp nhiều "Operator" (toán tử) và "Hook" (móc nối) có sẵn để tương tác với các hệ thống bên ngoài như cơ sở dữ liệu, dịch vụ đám mây (AWS, GCP, Azure), API, v.v. Bạn cũng có thể tạo các Operator và Hook tùy chỉnh.
- Công dụng: Airflow rất hữu ích cho việc tự động hóa và điều phối các quy trình công việc theo lô (batch-oriented workflows), chẳng hạn như:
- Đường ống ETL/ELT (Extract, Transform, Load)
- Quy trình chuẩn bị dữ liệu
- Quy trình học máy (Machine Learning pipelines)
- Tự động hóa báo cáo
- Và nhiều quy trình dựa trên dữ liệu khác.
Tóm lại, Apache Airflow là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt giúp các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu quản lý các quy trình công việc phức tạp một cách hiệu quả, đảm bảo chúng chạy đúng lịch trình và có thể theo dõi dễ dàng.
Tại Spacesoft, chúng tôi sử dụng Apache Airflow trong các dự án về data warehouse để thực hiện nhiều công việc tự động, đồng thời cũng tiết kiệm rất nhiều chi phí cho khách hàng bởi vì nó là giải pháp mã nguồn mở nên không phải tốn thêm tiền bản quyền như khi sử dụng các nền tảng khác.