O Apache Airflow é uma ferramenta de orquestração de fluxo de trabalho de código aberto (open-source) criada pela Airbnb que tem sido amplamente adotado na engenharia de dados para tarefas de gestão de fluxos ETL (Extração, Transformação e Carga de Dados). Isso se deve a uma série de características, vantagens e desvantagens que o tornam adequado para diferentes projetos e necessidades, os quais descreveremos agora para você.

O Apache Airflow é estudado e aplicado na prática em diversos projetos na Formação Engenheiro de Dados e Formação Arquiteto de Dados.

Características do Apache Airflow

A principal característica do Apache Airflow é a capacidade de definir, programar e monitorar fluxos de trabalho complexos, chamados de DAGs (Directed Acyclic Graphs). O Airflow foi construído para lidar com dependências entre tarefas e para gerenciar falhas, fornecendo mecanismos de retentativa e notificações de alerta.

As tarefas e suas dependências são definidas em Python, tornando-as mais flexíveis e acessíveis para Engenheiros e Arquitetos de Dados. Além disso, o Airflow oferece uma interface de usuário baseada na web para visualizar e gerenciar fluxos de trabalho, o que facilita o monitoramento e a depuração de problemas.

Vantagens do Apache Airflow

Aqui estão as principais vantagens do Airflow.

Flexibilidade: O Airflow é altamente flexível e pode se integrar a uma variedade de sistemas de backend e ferramentas de processamento de dados. Ele suporta uma ampla gama de operadores para interagir com diferentes serviços, como Google Cloud Platform, AWS, bancos de dados, FTP, HTTP, entre outros.

Programação em Python: Como os fluxos de trabalho são programados em Python, os Engenheiros de Dados podem usar todas as vantagens da linguagem, como facilidade de uso, capacidade de criação de scripts complexos e automação de tarefas no sistema operacional como movimentação de arquivos, por exemplo.

Escalabilidade: O Apache Airflow é escalável e pode lidar com um grande volume de fluxos de trabalho e tarefas.

Monitoramento e Notificação: A interface do usuário permite o monitoramento em tempo real dos fluxos de trabalho e o envio de notificações em caso de falhas.

O Apache Airflow é gratuito e permite que empresas e profissionais testem e usem a ferramenta em diferentes cenários e projetos de Engenharia ou Arquitetura de Dados sem custo de licença de software.

Desvantagens do Apache Airflow

Mas o Airflow pode não ser a ferramenta ideal, dependendo do cenário. Aqui estão algumas desvantagens.

Configuração e Manutenção: Configurar e manter um ambiente Airflow pode ser complicado e demorado, especialmente para grandes implementações. A otimização do desempenho pode exigir um conhecimento profundo do sistema e a resolução de problemas pode ser desafiadora devido à complexidade do Airflow.

Falta de Isolamento de Tarefas: No Airflow, as tarefas são executadas no mesmo ambiente, o que significa que uma tarefa pode afetar potencialmente o desempenho de outra. Isso contrasta com outras ferramentas de orquestração que oferecem isolamento de tarefas.

UI (User Interface) pode ser Limitada: Embora a interface do usuário seja útil para monitoramento e depuração, ela tem suas limitações. Algumas tarefas, como a visualização detalhada do progresso das tarefas ou a modificação de DAGs, podem ser complicadas.

Apesar dessas desvantagens, o Apache Airflow continua sendo uma escolha popular e poderosa para a orquestração de fluxos de trabalho na engenharia de dados. Sua flexibilidade, escalabilidade e capacidade de se integrar a uma variedade de sistemas o tornam uma ferramenta atraente.

Como acontece com qualquer ferramenta, entender suas forças e limitações é a chave para usá-la efetivamente. Aqui está o site oficial do Apache Airflow.

Como Realizar Testes com o Apache Airflow?

O Apache Airflow é uma plataforma usada para programar e monitorar pipelines de trabalho. Ele usa a programação em Python para criar workflows como Directed Acyclic Graphs (DAGs).

Embora o Airflow não ofereça uma funcionalidade integrada para desenvolvimento e teste dinâmicos semelhante aos Jupyter Notebooks, há algumas práticas recomendadas que podem ser utilizadas para desenvolver e testar DAGs no Airflow. Elas são:

Testes Unitários: Testes unitários são uma parte crucial de qualquer desenvolvimento de software. No Airflow, você pode escrever testes unitários para os seus operadores e DAGs. Isso envolve testar pequenas partes de seu código de forma isolada para garantir que funcionem corretamente.

Teste de DAGs: O Airflow tem um comando embutido que permite testar a execução de uma tarefa em um DAG em um ponto específico no tempo. Usamos o comando airflow tasks test para isso.

Visualização do DAG: O Airflow tem uma interface web onde você pode visualizar seus DAGs. Esta interface mostra a estrutura do DAG, o status de execução de cada tarefa e permite que você execute manualmente tarefas e DAGs.

Desenvolvimento Iterativo: Assim como no desenvolvimento de software, você pode desenvolver seus DAGs de maneira iterativa. Comece pequeno e vá adicionando complexidade ao seu DAG à medida que confirma que cada parte funciona como esperado.

Desenvolvimento Em Ambiente Local: Para ter uma experiência mais próxima do Jupyter Notebook, você pode desenvolver e testar seus DAGs em um ambiente de desenvolvimento local antes de movê-los para um ambiente de produção. Para isso, você pode usar ferramentas como o Docker para criar um ambiente que espelhe de perto a configuração de produção. Reproduzimos isso nos projetos com Airflow aqui na DSA.

Airflow Breeze: O Airflow Breeze é um ambiente de desenvolvimento que facilita o teste e a depuração de código Airflow em seu computador. Ele oferece um ambiente semelhante ao Jupyter Notebook para o desenvolvimento e teste de código Airflow.

Embora essas práticas recomendadas não proporcionem a mesma experiência interativa que um Jupyter Notebook, elas permitem um desenvolvimento e teste robustos de DAGs no Airflow.

Equipe DSA