Apache Airflow: una piattaforma per l’orchestrazione dei workflow

Iniziando a migrare verso il Cloud, uno dei primi problemi che occorre affrontare è quello di orchestrare efficientemente le data pipeline attraverso ambienti on-premise, remoti e Cloud based.

Apache Airflow ti permette proprio di gestire i workflows utilizzando le sorgenti di dati sia interne sia esterne quindi in modalità ibrida. Invece di costruire soluzioni “home-made”, con tutti i problemi del caso, puoi utilizzare Apache Airflow, che dispone di comprovate capacità, per creare, implementare e gestire i workflow di dati.

E’ open source ed è diventato uno strumento oramai onnipresente nell’architetture complesse per la capacità di semplificare i processi e le integrazioni anche di piattaforme legacy riuscendo a garantire la compliance magari a norme stringenti del tuo business.

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La potenza di Apache Airflow: i provider

Grazie alla community di alto livello( non solo bravi sviluppatori ma anche aziende, Apache Airflow è nato da Airbnb) ed alla modularità, Apache Airflow dispone di centinaia di provider per poter essere aderente a qualsiasi scenario ibrido, per esempio:

• puoi usare il provider MySQL per mantenere i dati in maniere remota, sul Cloud e nel tuo Data Center o potresti mantenere privato il workflow attraverso Docker e Kubernetes (anche in modalità offline);
• oppure puoi usare i provider Cloud di Google e di Amazon per attivare un workflow tra le due architetture;
• oppure ancora puoi usare i provider di applicazioni come Salesforce, Tableau e Zendesk giusto per citarne alcune per integrare le applicazioni con altre esigenze di business.

In pratica, grazie ad Apache Airflow, hai a disposizione una piattaforma di livello enterprise per creare, programmare, monitorare e gestire i workflow.

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I vantaggi di Apache Airflow

Oltre ai provider ed al codice open source, Apache Airflow ti fornisce i seguenti vantaggi:

• Scalabilità: un’architettura modulare e l’utilizzo di code(queue) permette di orchestrare infiniti workflow;
• Dinamicità: ogni pipeline è definita in Python e puoi creare ciò che ti serve;
• Estendibilità: ogni operatore ed ogni libreria può essere estesa anche con diversi livelli di astrazione ;
• Eleganza: le pipeline sono esplicite ed in stile “lean” e la parametrizzazione è integrata attraverso il template engine Jinja.

Infine grazie alla User Interface(UI) è possibile anche utilizzare interfacce pulite e semplici per effettuare azioni e controllo.

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Glue Labs ed Apache Airflow

Abbiamo progettato ed implementato architetture complesse di data pipeline e workflow in ambiente Offline, On-Premise e Cloud che fanno uso di Apache Airflow. Grazie alle competenze specialistiche maturate in tantissimi settori e con numerosi Clienti ti forniamo assistenza e supporto, eroghiamo formazione avanzata e realizziamo architetture che ti permettono di gestire i tuoi dati con garanzia 12 mesi da qualsiasi bug. Contattaci subito e senza impegno per maggiori informazioni.