La gestion des données massives demeure un immense défi pour les entreprises data-driven, chez lesquelles la prise de décisions stratégiques se fonde sur l’analyse et l’interprétation des données. Pour les aider, il existe de nombreuses solutions de data engineering qui aide à la génération d’outils de traitement de gros volumes de données en toute sécurité. Airflow d’Apache compte justement parmi les moyens à disposition des entreprises en quête de plateformes et outils de data science.
Apache Airflow : de quoi s’agit-il ?
Apache Airflow, projet open source de l’Apache Software Foundation, offre une plateforme logicielle de workflow dédiée à la gestion des flux ETL (Extraction, Transformation, Chargement) en entreprise. Né chez Airbnb pour répondre à la nécessité de traiter des volumes de données importants, il est conçu en Python pour écrire des workflows. Airflow facilite la création, la planification et le suivi des flux de travail, offrant un environnement collaboratif avec une surveillance efficace. Adapté aux charges de travail complexes, il est essentiel pour les data engineers travaillant avec des données externes.
Fonctionnement d’Apache Airflow
Apache Airflow fonctionne en créant ce qu’on appelle des directed Acyclic graphs (graphe orienté acyclique) ou DAG. Ceux-ci correspondent à des graphes orientés de dépendances entre les différentes tâches du travail (nœuds) à exécuter, selon un ordre et un minutage établi (heure, jour, etc.), ou en fonction d’autres déclencheurs. En orchestrant les workflows via les DAGs, Airflow met en œuvre un panel de composants, pour ne citer que :
- Le scheduler s’occupe du déclenchement des workflows planifiés et de la soumission des tâches à l’exécuteur, après avoir passé en revue tous les DAG.
- L’executor : exécute toutes les tâches à l’intérieur du scheduler.
- Un serveur web déclenche et débogue le processus d’exécution des tâches et le comportement des DAGs. Ce composant gère toutes les API de l’UI.
- Un dossier de fichiers DAG, lu par le scheduler et l’exécuteur (et tous les opérateurs).
- Une méta-database, utilisée par le scheduler, l’executor et le serveur Web pour stocker l’état.
Utilisations d’Airflow
L’outil Apache Airflow est mis à contribution dans un large panel d’opérations. Il est notamment utilisé pour :
- l’administration ou le lancement de processus de machine learning qui s’exécutent sur un cluster spark externe,
- la collecte et l’intégration de mises à jour en vue de reporting,
- le chargement et l’analyse de données analytiques, etc.
En tout cas, Airflow est utile dans presque tous les cas où il faut automatiser les tâches data. Il est ainsi efficace pour :
- rassembler et transformer les données non traitées depuis un Data Lake vers des Data Warehouses.
- Lancer et effectuer des tâches de calculs distribués, en parallèle avec des outils spécifiques de calcul distribué comme Apache Spark.
- Automatiser l’entraînement de modèles ML.
- Créer des sauvegardes et des tâches DevOps de manière automatisée.
À noter tout de même que vis-à-vis de certaines situations opérationnelles ou de certaines tâches qu’on pourrait attacher aux fonctions de Airflow, celui-ci n’est pas recommandé : équipe de data science de taille élevée ou hétérogène regroupée au sein d’une même plateforme Airflow, automatisation du marketing, etc. Différentes équipes témoignent avoir vécu des problématiques de sécurité, de performance, ainsi de suite.
Airflow : utilité et avantages
Apache Airflow est essentiellement conçu pour planifier et exécuter, de manière simple, fluide et sécurisée, les pipelines de données complexes en lot. Il optimise la coordination des tâches, assurant que chaque opération dispose des ressources nécessaires. Populaire parmi les développeurs, Airflow accorde une grande importance à la “configuration as a code”, adoptant des graphes acycliques pour définir les workflows. Écrit en Python, il offre une approche collaborative avec des scripts Python, facilitant la création, la planification et la surveillance des flux de travail.
Ses utilisateurs bénéficieront de sa grande élasticité et de son intégration robuste, mais aussi de ses nombreux plug-ins et son caractère « scalable », permettant de réaliser d’innombrables tâches au quotidien. Sinon, cet outil de gestion de pipelines de données disposent également d’une interface utilisateur conviviale et intuitive, pour une prise en main facile par les opérateurs.
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