S rostoucím množstvím ML projektů jsme narazili na problém: jak spolehlivě orchestrovat datové toky? Cron joby přestaly stačit. Apache Airflow se stal řešením.
Proč ne cron?¶
Cron nemá dependency management, retry logiku ani monitoring. Airflow tohle všechno má — DAGy (workflow jako Python kód), operátory, scheduler, web UI pro monitoring a manuální triggery.
Náš setup na Kubernetes¶
Airflow běží na AKS s KubernetesExecutor — každý task jako samostatný pod. Metadata v Azure PostgreSQL, logy v Blob Storage. DAGy verzujeme v Gitu, synchronizace přes git-sync sidecar.
Praktické lekce¶
- Idempotence — UPSERT místo INSERT, partitioning podle execution date
- Testování DAGů — unit testy pro validaci struktury, integration testy s mock daty
- Alerting — Slack + PagerDuty pro kritické pipeline
Airflow = páteř datového inženýrství¶
Flexibilní, rozšiřitelný, silná komunita. Vyžaduje investici do nastavení, ale pro seriózní data engineering je nepostradatelný.
Brauchen Sie Hilfe bei der Implementierung?
Unsere Experten helfen Ihnen bei Design, Implementierung und Betrieb. Von der Architektur bis zur Produktion.
Kontaktieren Sie uns