Apache Airflow: Workflow-Orchestrierung für Datenpipelines

Moderne datengetriebene Organisationen arbeiten mit Pipelines, die Informationen erfassen, umwandeln, anreichern und von einem System in ein anderes übertragen. Solche Datenpipelines bestehen häufig aus mehreren einzelnen Schritten, zum Beispiel dem Auslesen von Rohdaten, der Bereinigung dieser Daten, dem Training von Machine-Learning-Modellen, dem Erstellen von Dashboards und weiteren Aufgaben. Diese Schritte müssen außerdem in einer klar festgelegten Reihenfolge ausgeführt werden. Workflow-Orchestrierungswerkzeuge wie Apache Airflow helfen dabei, sicherzustellen, dass jede Phase zum richtigen Zeitpunkt und in der richtigen Reihenfolge abläuft. Gleichzeitig erleichtern sie die Überwachung, Steuerung und Wartung von Pipelines.

Airflow wurde ursprünglich 2014 bei Airbnb entwickelt und hat sich seitdem zu einer der bekanntesten Open-Source-Plattformen für Workflow-Orchestrierung entwickelt. Tausende Organisationen nutzen Airflow, um batchbasierte Pipelines zu automatisieren und zu überwachen. In diesem Artikel wird Apache Airflow von Grund auf erklärt. Behandelt werden unter anderem folgende Themen:

• Was Airflow ist, welche Aufgaben es übernimmt und warum Datenteams darauf setzen.
• Die wichtigsten Konzepte und Komponenten von Airflow sowie deren Zusammenspiel.
• Wie Pipelines als Directed Acyclic Graphs (DAGs) dargestellt werden, inklusive einer einfachen DAG-Beispielerklärung.
• Typische Einsatzbereiche wie ETL/ELT, MLOps und weitere Workflow-Szenarien.

Dieser Leitfaden soll eine praxisnahe, beispielorientierte Einführung in Apache Airflow bieten – für Entwickler, Studierende und Teams, die mit Workflow-Orchestrierung beginnen.

Wichtige Erkenntnisse

• Apache Airflow ist eine Python-basierte Plattform zur Workflow-Orchestrierung, mit der komplexe Datenpipelines über DAGs, also Directed Acyclic Graphs, verwaltet, geplant und überwacht werden können.
• DAGs beschreiben Aufgaben und deren Abhängigkeiten. Dadurch kann Airflow jeden Schritt in der richtigen Reihenfolge ausführen und gleichzeitig integrierte Wiederholungen, Protokollierung und Transparenz bereitstellen.
• Die Architektur von Airflow, bestehend aus Scheduler, Executor, Worker, Metadata Database und Web UI, unterstützt skalierbare verteilte Ausführung sowie die Echtzeitüberwachung von Pipelines.
• Airflow eignet sich besonders für Batch-Workflows wie ETL/ELT-Jobs, Machine-Learning-Trainingspipelines, Datenvalidierungen und geplante Analysen. Für Echtzeit-Workloads oder extrem hochfrequente Aufgaben ist es jedoch weniger geeignet.
• Je nach Anforderungen können Werkzeuge wie Prefect, Dagster, Luigi, Argo Workflows oder Mage AI besser passen, etwa bei eventgesteuerten Workflows, Kubernetes-nativer Ausführung oder moderneren entwicklerfreundlichen Oberflächen.

Was ist Apache Airflow?

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows. In Airflow wird ein Workflow als DAG dargestellt, also als gerichteter azyklischer Graph. Dabei handelt es sich um eine Sammlung von Aufgaben mit klar definierten Beziehungen, den sogenannten Abhängigkeiten, ohne zyklische Pfade. Anders gesagt: Eine Aufgabe kann nicht über eine vorgelagerte Abhängigkeit wieder auf sich selbst zurückführen. Airflow folgt dem Prinzip „Configuration as Code“. Workflows werden nicht über eine Drag-and-Drop-Oberfläche erstellt, sondern als Python-Skripte definiert. Das gibt Entwicklern viel Flexibilität: Über Airflow-Operatoren und Python-Bibliotheken lassen sich viele unterschiedliche Technologien anbinden. Gleichzeitig können bewährte Software-Engineering-Praktiken wie Versionskontrolle, Tests und Code Reviews auch auf Pipeline-Definitionen angewendet werden.

Warum Workflow-Orchestrierung wichtig ist

Workflow-Orchestrierung ist vor allem deshalb wichtig, weil Datenworkflows häufig aus mehreren Schritten bestehen, die in einer bestimmten Reihenfolge ablaufen müssen. Ein einfaches Beispiel ist eine ETL-Pipeline, also Extract, Transform und Load. Sobald weitere Aufgaben, Abhängigkeiten, Verzweigungen und Zeitpläne hinzukommen, können Pipelines schnell unübersichtlich werden. Manuelle Ausführung oder einfache Planungswerkzeuge reichen dann oft nicht mehr aus. Airflow löst dieses Problem, indem es als zentrale Orchestrierungsschicht dient. Workflows werden als gerichtete azyklische Graphen gespeichert, in denen Aufgaben die Knoten und Abhängigkeiten die Kanten bilden. Airflow weiß, welche Aufgabe wann ausgeführt werden soll, wartet auf den Abschluss vorgelagerter Aufgaben, unterstützt geplante Ausführungen, behandelt Fehler mit Wiederholungen und Benachrichtigungen und speichert ausführliche Logs.

Vergleicht man eine Datenpipeline mit einem Rezept, dann ist jede Aufgabe ein einzelner Zubereitungsschritt, etwa Schneiden, Kochen oder Anrichten. Airflow übernimmt dabei die Rolle der Küchenleitung, die das Rezept kennt und alle Arbeitsschritte im Blick behält, damit alles in der richtigen Reihenfolge und zum passenden Zeitpunkt passiert.

Ohne Workflow-Orchestrierung können zwar alle Köche und Zutaten vorhanden sein, aber die Koordination fehlt. Airflow stellt diese Koordination bereit und hilft dabei, das gewünschte Ergebnis zu erzeugen: den erfolgreich abgeschlossenen Workflow-Lauf.

Warum verwenden Datenteams Airflow?

Airflow wird häufig von Data Engineers, Machine-Learning-Engineers und DevOps-Teams eingesetzt, weil es viele Herausforderungen komplexer Datenpipelines adressiert. Die folgenden Abschnitte beschreiben einige der wichtigsten Gründe, weshalb Teams Airflow wählen.

Orchestrierung komplexer Workflows und Abhängigkeiten

Airflow wurde für Workflows entwickelt, die aus vielen voneinander abhängigen Schritten bestehen. Es macht die Definition von vorgelagerten und nachgelagerten Anforderungen einfach, sodass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Wenn Aufgabe C von Aufgabe A und Aufgabe B abhängt, erkennt der Airflow Scheduler diese Beziehung und stellt sicher, dass A und B ausgeführt werden, möglicherweise parallel, bevor C startet. Airflow kann außerdem komplexe Abhängigkeitsstrukturen, Verzweigungslogik und ähnliche Workflow-Muster abbilden.

Zentrale Zeitplanung

Airflow enthält einen Scheduler, der Aufgaben nach einem definierten Zeitplan ausführen kann. Es lassen sich Dutzende oder Hunderte von Pipelines definieren, die zu unterschiedlichen Intervallen laufen, etwa stündlich, täglich oder monatlich. Airflow versteht Aufgabenbeziehungen und kann Aufgaben intelligent auslösen. Diese zentrale Planung erspart es, separate Scheduling-Skripte auf verschiedenen Servern zu pflegen.

Skalierbarkeit und verteilte Ausführung

Airflow kann mit wachsenden Workflows mitwachsen. Es lässt sich so konfigurieren, dass Aufgaben parallel über mehrere Worker-Prozesse oder Maschinen hinweg ausgeführt werden. Außerdem bietet Airflow mehrere Executoren, die später in diesem Artikel beschrieben werden und Aufgaben auf verteilten Systemen wie Celery oder Kubernetes über einen Cluster von Knoten hinweg ausführen können. Dadurch lassen sich ressourcenintensive Jobs, etwa umfangreiche Datenverarbeitung, parallelisieren, während mehrere Pipelines gleichzeitig laufen.

Monitoring, Logging und Alerting

Airflow bietet eine leistungsfähige Weboberfläche, die Echtzeiteinblicke in Workflows ermöglicht. Dort ist sichtbar, welche Aufgaben erfolgreich abgeschlossen wurden, welche fehlgeschlagen sind und welche Logausgaben zu einzelnen Tasks gehören. Aufgaben können außerdem manuell über die Weboberfläche gestartet oder erneut ausgeführt werden.

Wichtige Komponenten von Airflow

Die folgende Tabelle gibt einen kompakten Überblick über die zentralen Bausteine von Apache Airflow. Sie dient als Kurzreferenz, um zu verstehen, was jede Komponente ist und welche Aufgaben sie übernimmt.

Wie Airflow funktioniert: Architektur

Im Folgenden wird Schritt für Schritt beschrieben, wie Airflow einen Workflow, also einen DAG, verarbeitet.

Erstellung des DAG

Der Autor eines DAG schreibt ein Python-Skript, das den DAG definiert. Dieses Skript enthält Informationen wie den Zeitplan, zum Beispiel „täglich um 9 Uhr ausführen“, oder Einstellungen für manuelle Auslösung. Außerdem enthält es Task-Definitionen über Operatoren oder @task-Funktionen sowie Task-Abhängigkeiten wie task1 >> task2, was bedeutet, dass task2 auf den Abschluss von task1 wartet. Die Python-Datei wird im DAGs-Ordner von Airflow abgelegt, damit Airflow sie finden kann. Airflow liest und analysiert diese Datei regelmäßig, um die DAG-Definition zu laden.

Scheduling und DAG-Parsing

Der Airflow Scheduler ist ein Prozess, der dauerhaft im Hintergrund läuft. Er prüft, ob ein DAG basierend auf seinem Zeitplan oder durch einen Trigger ausgeführt werden soll. Ein täglich geplanter DAG kann beispielsweise vom Scheduler erkannt werden, der dann um Mitternacht einen neuen Lauf erstellt. Der Scheduler prüft außerdem, ob Aufgaben innerhalb eines DAG bereit zur Ausführung sind. Das ist der Fall, wenn alle vorgelagerten Abhängigkeiten abgeschlossen sind und der geplante Zeitpunkt, auch logisches Datum genannt, erreicht wurde.

Ausführung von Tasks

Sobald eine Aufgabe bereit ist, übergibt der Scheduler sie an den Executor. Der Executor entscheidet, wo und wie die Aufgabe ausgeführt wird. Sie kann lokal laufen oder an eine Worker-Warteschlange übergeben werden. In einer verteilten Architektur wird die Aufgabe in eine Queue gestellt und anschließend von Worker-Prozessen aufgenommen, die die Aufgabe ausführen.

Statusaktualisierung und Fehlerbehandlung

Wenn eine Task-Instanz beendet ist, meldet sie ihren Status, zum Beispiel Erfolg oder Fehler, an den Scheduler zurück. Der Scheduler aktualisiert daraufhin den Aufgabenstatus in der Metadatenbank.

Diese Statusverfolgung ermöglicht es dem Scheduler, den nächsten Schritt zu bestimmen. Wenn Aufgabe A erfolgreich abgeschlossen wurde, weiß der Scheduler beispielsweise, dass Aufgabe B nun geplant werden kann. Wenn Aufgabe A fehlschlägt, aber noch Wiederholungsversuche verfügbar sind, plant der Scheduler einen erneuten Versuch. Wenn keine Wiederholungen mehr übrig sind, wird der DAG-Lauf als fehlgeschlagen markiert. Bei Fehlern kann Airflow Aufgaben automatisch erneut ausführen, sofern Wiederholungen konfiguriert sind. Wenn eine Aufgabe auch nach allen Wiederholungen fehlschlägt, kann Airflow Benachrichtigungen versenden, etwa per E-Mail oder Slack. Diese Verhaltensweisen lassen sich über DAG- oder Task-Parameter konfigurieren, zum Beispiel Anzahl der Wiederholungen, Wartezeit zwischen Versuchen oder Empfänger für Benachrichtigungen.

Monitoring und Eingriffsmöglichkeiten

Die Airflow Web UI bietet eine Live-Ansicht dieses Prozesses. Dort lässt sich ein DAG-Lauf verfolgen, beispielsweise als neue Zeile in der Tree-Ansicht für den aktuellen Lauf, während sich die Status der Aufgaben im Verlauf ändern. Die Graph-Ansicht visualisiert die Tasks des DAG und zeigt, welche Aufgaben erfolgreich abgeschlossen wurden und welche Fehler verursacht haben.

Aufräumen und nächster Lauf

Nachdem ein DAG-Lauf beendet ist, also alle Aufgaben erfolgreich abgeschlossen, übersprungen oder fehlgeschlagen sind, fährt Airflow mit dem nächsten geplanten Lauf fort. Metadaten früherer Läufe bleiben in der Datenbank gespeichert, sodass die Historie jederzeit geprüft werden kann. Der Scheduler löst weiterhin neue Läufe entsprechend dem Zeitplan oder manuellen Triggern aus. Dieser Zyklus wird wiederholt, bis der Airflow-Prozess gestoppt wird.

DAGs in Airflow verstehen

Ein DAG in Airflow definiert den Zeitplan, die Aufgaben und die Abhängigkeiten, die zur Ausführung eines Workflows erforderlich sind. Ein DAG muss nicht wissen, was im Inneren jeder einzelnen Aufgabe passiert. Er muss lediglich festlegen, wann Aufgaben laufen und in welcher Reihenfolge sie ausgeführt werden sollen.

Tasks, Operatoren und Sensoren

Tasks sind die grundlegenden Arbeitseinheiten in Airflow. In Airflow sind Tasks meist Instanzen von Operatoren, also Vorlagen für vordefinierte Aktionen. Airflow enthält mehrere zentrale Operatoren. Der BashOperator kann Shell-Befehle ausführen, während der PythonOperator Python-Funktionen aufrufen kann. Zusätzlich bietet Airflow den @task-Decorator, mit dem eine normale Python-Funktion in eine Airflow-Aufgabe umgewandelt werden kann.

Airflow bietet außerdem Sensoren. Sensoren sind Tasks, die warten, bis eine Bedingung oder ein Ereignis erfüllt ist, bevor sie erfolgreich abgeschlossen werden. Sie können beispielsweise eingesetzt werden, um darauf zu warten, dass eine Datei erscheint oder eine Datenbanktabelle befüllt wird.

Task-Abhängigkeiten

Abhängigkeiten zwischen Aufgaben können mit den Operatoren >> und << definiert werden, was empfohlen wird. Alternativ können Methoden wie set_upstream und set_downstream verwendet werden. Außerdem ist es möglich, Aufgaben zu verketten, Cross-Downstream-Abhängigkeiten zu erstellen und Aufgabenlisten dynamisch zu erzeugen. Ohne Abhängigkeiten würde ein DAG lediglich aus voneinander unabhängigen Tasks bestehen.

Best Practices für das DAG-Design

Die folgende Tabelle fasst mehrere Empfehlungen zusammen, die beim Entwurf von DAGs berücksichtigt werden sollten.

Beispiel: Ein einfacher Airflow-DAG

Konzepte lassen sich mit einem Beispiel oft leichter verstehen. Der folgende einfache Airflow-DAG erstellt einen kleinen Workflow mit zwei Aufgaben, die nacheinander ausgeführt werden:

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator

# Define the DAG and its schedule
with DAG(
    dag_id="example_dag",
    description="A simple example DAG",
    start_date=datetime(2025, 1, 1),
    schedule_interval="@daily",  # runs daily
    catchup=False
) as dag:
    # Task 1: Print current date
    task1 = BashOperator(
        task_id="print_date",
        bash_command="date"
    )
    # Task 2: Echo a message
    task2 = BashOperator(
        task_id="echo_hello",
        bash_command="echo 'Hello, Airflow!'"
    )
    # Define dependency: task1 must run before task2
    task1 >> task2

Die folgenden Abschnitte erklären, was in diesem Beispiel geschieht:

Zunächst werden die benötigten Klassen importiert: DAG, um den DAG zu definieren, und BashOperator, um Shell- beziehungsweise Bash-Befehle als Aufgaben auszuführen. Außerdem wird datetime importiert, damit das Startdatum des DAG angegeben werden kann.

Ein DAG-Objekt wird mithilfe eines Context Managers über with DAG(…) as dag: erstellt. Der DAG erhält eine eindeutige ID, example_dag, die innerhalb einer Airflow-Umgebung einzigartig sein muss. Zusätzlich werden eine optionale Beschreibung, ein Startdatum und ein Zeitplan angegeben. In diesem Beispiel wird der integrierte Zeitplan @daily genutzt, und das Startdatum wird auf datetime(2025, 1, 1) gesetzt. Der Parameter catchup=False verhindert, dass Airflow verpasste Läufe zwischen dem Startdatum und dem aktuellen Datum nachholt. Das bedeutet, dass der DAG ab dem aktuellen Zeitpunkt täglich ausgeführt werden soll. Der gesamte Block erzeugt einen DAG, den Airflow erkennen und einmal pro Tag zu Tagesbeginn starten kann.

Innerhalb des DAG-Kontexts werden anschließend zwei Aufgaben definiert. Die erste Aufgabe, task1, verwendet den BashOperator, um den Bash-Befehl date auszuführen. Ihre task_id lautet print_date und dient dazu, die Aufgabe in der Oberfläche und in Logs zu identifizieren. Wenn die Aufgabe läuft, schreibt sie das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit in ihr Task-Log.

Die zweite Aufgabe, task2, verwendet ebenfalls den BashOperator. Ihre task_id lautet echo_hello, und der ausgeführte Befehl ist echo 'Hello, Airflow!'. Dadurch wird eine einfache Nachricht ausgegeben. Zu diesem Zeitpunkt sind beide Aufgaben zwar definiert, aber noch nicht miteinander verbunden.

Die letzte Zeile, task1 >> task2, legt die Abhängigkeit zwischen den Aufgaben fest. Sie bedeutet, dass task1 erfolgreich abgeschlossen sein muss, bevor task2 geplant werden kann. Im DAG-Graphen wird dies als Pfeil von task1 zu task2 dargestellt.

Mehrere Punkte sind an diesem Beispiel besonders relevant:

• Der BashOperator wird nur verwendet, um das Beispiel einfach zu halten. Ein DAG kann verschiedene Operatortypen kombinieren. So könnte beispielsweise ein PythonOperator eine Python-Funktion aufrufen oder ein SimpleHttpOperator eine API ansprechen.
• Das Muster with DAG(…) as dag: ist eine gängige Methode, um eine DAG-Instanz zu erstellen. Alle darin erzeugten Tasks werden automatisch diesem DAG zugeordnet.
• catchup=False wird häufig in DAGs verwendet, deren Startdatum in der Vergangenheit liegt, wenn alte geplante Läufe nicht nachträglich ausgeführt werden sollen. Wenn catchup=True, was der Standardwert ist, und das aktuelle Datum der 10. Januar 2025 wäre, würde Airflow versuchen, den DAG für den 1., 2., 3. Januar und so weiter bis zum 10. Januar auszuführen, um verpasste Läufe nachzuholen. In diesem Beispiel wurde diese Funktion der Einfachheit halber deaktiviert.
• Dieses Beispiel nutzt den relativen Importpfad für den BashOperator. In Airflow 2 wurden viele Operatoren unter airflow.providers verschoben. Das Beispiel geht davon aus, dass die passenden Provider installiert sind, während der BashOperator selbst zum Airflow-Kern gehört.

Dieses einfache Beispiel lässt sich leicht erweitern. Weitere Tasks könnten ergänzt werden, etwa ein API-Aufruf, das Laden von Ergebnissen in eine Datenbank oder das Versenden einer Benachrichtigung. Auch komplexere Logik ist möglich, zum Beispiel Verzweigungen. Airflow unterstützt if/else-ähnliche Abläufe etwa über Operatoren wie den BranchOperator.

Wenn DAGs größer werden, sind die Airflow-Oberfläche und die Logging-Funktionen besonders hilfreich, um zu verstehen, was gerade passiert. In diesem Beispiel würde das Log von print_date das ausgegebene Systemdatum enthalten, während das Log von echo_hello die Ausgabe „Hello, Airflow!“ enthalten würde. Wenn print_date fehlschlägt, zum Beispiel weil der Befehl date in einem hypothetischen Fall nicht gefunden wird, dann würde echo_hello aufgrund der Abhängigkeit nicht ausgeführt. Der DAG-Lauf würde als fehlgeschlagen markiert. Anschließend könnte das Log geprüft, das Problem behoben und die Aufgabe oder der gesamte DAG erneut gestartet werden.

Häufige Einsatzbereiche für Airflow

Die folgende Tabelle fasst typische Einsatzbereiche von Apache Airflow zusammen. Sie beschreibt, was der jeweilige Anwendungsfall umfasst und welchen Nutzen Airflow in diesem Zusammenhang bietet.

Wann Airflow nicht die passende Lösung ist

Obwohl Airflow leistungsfähig ist, eignet es sich nicht für jedes Szenario. Wer die Grenzen von Airflow kennt, kann leichter den passenden Orchestrierungsansatz auswählen.

Echtzeit- oder Streaming-Workloads

Airflow ist auf batchorientierte Workflows mit klarem Anfang und Ende ausgelegt. Für dauerhaft laufende, eventgesteuerte oder streamingbasierte Workloads ist es nicht konzipiert. Wenn kontinuierliche Ereignisströme verarbeitet werden, etwa Nutzerklicks oder IoT-Sensordaten, und eine sehr niedrige Latenz für Echtzeitverarbeitung erforderlich ist, ist Airflow in der Regel nicht die beste Wahl.

Sehr häufige oder viele kurze Tasks

Airflow kann auch ineffizient werden, wenn Workflows sehr häufig laufen oder aus sehr vielen kleinen Aufgaben bestehen. Jede Airflow-Aufgabe bringt einen gewissen Overhead mit sich, etwa durch die Nachverfolgung in der Datenbank. Wenn etwas alle paar Sekunden ausgeführt werden soll oder tausende sehr kleine Aufgaben gestartet werden müssen, skaliert Airflow für dieses Muster möglicherweise nicht effizient.

Rein eventgesteuerte Workflows

Diese Einschränkung ähnelt dem Streaming-Fall, betrifft aber Workflows, die ausschließlich durch ein Ereignis ausgelöst werden sollen. Ein Muster wie „wenn Ereignis X passiert, führe Y aus“ kann mit Airflow umgesetzt werden. Wenn dieses Ereignis jedoch der einzige Auslöser ist, beispielsweise „wenn eine Datei in einem Objektspeicher eintrifft, führe X aus“, ist Airflow oft nicht die schlankste Lösung. Airflow nutzt häufig Sensoren, etwa Datei- oder Objektspeicher-Sensoren, um Dateien oder Ereignisse zu erkennen. Sensoren haben Nachteile, weil sie typischerweise auf Polling basieren. Mögliche Probleme sind das Auslösen bei bereits vorhandenen Dateien oder verzögerte Reaktionen auf Ereignisse, da Sensoren nur in bestimmten Intervallen prüfen.

Zusammengefasst eignet sich Airflow gut für Workflows, die periodisch, batchorientiert oder komplex zu definieren und zu verwalten sind. Es ist möglicherweise weniger geeignet, wenn der Anwendungsfall Echtzeit- oder kontinuierliche Verarbeitung, extrem häufige Jobs oder sehr einfache Workflows erfordert, bei denen der Airflow-Overhead nicht gerechtfertigt ist. In solchen Fällen kann eine andere Lösung oder ein einfacherer Ansatz sinnvoller sein.

Alternativen zu Airflow

Das Ökosystem für Workflow-Orchestrierung ist in den letzten Jahren deutlich gewachsen. Obwohl Airflow eine führende Option ist, gibt es mehrere Alternativen, die je nach Anwendungsfall relevant sein können.

Airflow ist nicht die einzige verfügbare Option, und die beste Wahl hängt vom konkreten Anwendungsfall ab. Luigi, Prefect und Dagster werden häufig als weitere wichtige Open-Source-Werkzeuge in derselben Kategorie genannt, insbesondere bei Python-basierten Workflow-Orchestratoren. Wenn Airflows ältere Oberfläche oder andere Einschränkungen als hinderlich empfunden werden, können diese Alternativen eine Prüfung wert sein. Prefect zielt auf eine einfachere oder modernisierte Airflow-ähnliche Erfahrung ab. Dagster konzentriert sich stärker auf ein strukturiertes Orchestrierungsmodell rund um Datenassets. Luigi ist ein einfacherer Vorgänger von Airflow. Wenn sich der Anwendungsfall deutlich unterscheidet, etwa bei Echtzeit-Streaming oder vollständig cloudnativen Workflows, wird Airflow möglicherweise gar nicht eingesetzt, und Streaming-Plattformen oder verwaltete Orchestrierungsdienste können besser geeignet sein.

Fazit

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zur Orchestrierung komplexer berechnungsintensiver Workflows und Datenverarbeitungspipelines. Ursprünglich bei Airbnb entwickelt, hat Airflow in Data-Engineering- und Machine-Learning-Umgebungen große Verbreitung gefunden. Zu den wichtigsten Komponenten gehören Scheduler, Executor, Worker, Metadatenbank und webbasierte Oberfläche. Gemeinsam helfen diese Komponenten Teams dabei, produktionsreife ETL-, MLOps- und Infrastrukturpipelines auszuführen und zu betreiben. Die DAG-Abstraktion von Airflow, also Directed Acyclic Graph, sorgt dafür, dass Workflows explizit, testbar und langfristig wartbar bleiben. Das Ökosystem aus von der Community entwickelten Operatoren und Providern vereinfacht außerdem die Workflow-Orchestrierung über viele unterschiedliche Technologien und Werkzeuge hinweg.

Airflow ist jedoch keine universelle Lösung für jeden Workflow. Die Plattform funktioniert am besten mit Batch- oder Micro-Batch-Pipelines, und Anwender sollten mit Python vertraut sein. Für Streaming- oder hochfrequente Workflows können andere Lösungen besser geeignet sein. Auch für Data Scientists oder Teams, die deklarative Pipeline-Definitionen bevorzugen, können Alternativen zu Airflow interessant sein.

Airflow wird weiterhin aktiv weiterentwickelt, und im Laufe der Zeit kommen neue Funktionen hinzu, darunter eventgesteuertes Scheduling, Datasets und Assets. Die in diesem Leitfaden vorgestellten Konzepte und Best Practices sollen dabei helfen, Workflow-Orchestrierung besser zu verstehen und einzuschätzen, wann Airflow die richtige Wahl ist und wann nicht. Diese Einführung kann als Grundlage dienen, um das breitere Ökosystem der Workflow-Orchestrierung weiter zu erkunden.