Apache Airflow

Apache Software Foundation a créé Airflow pour résoudre un problème simple : exécuter des workflows fiables dans le temps. Aujourd’hui, c’est un standard de fait pour la data engineering, la BI, le machine learning et l’automatisation technique à grande échelle.

Airflow permet de définir des workflows sous forme de code (Python) appelés DAGs (Directed Acyclic Graphs). Chaque DAG décrit une suite de tâches, leurs dépendances, leur planification et leur logique d’exécution.

Fonctionnalités Principales

• Évolutivité et Dynamisme : Architecture modulaire avec files d’attente pour scaler les workers ; pipelines générés dynamiquement en Python.
• Extensibilité : Opérateurs personnalisables et intégrations avec AWS, GCP, Azure, etc.
• Interface Utilisateur : UI web pour monitorer les tâches, logs et états en temps réel.
• Facilité d’Utilisation : Basé sur Python pur, sans XML ou cron ; paramétrisation via Jinja.

Composants Clés

• Scheduler pour la planification.
• Workers pour l’exécution des tâches.
• Base de données backend et files de messages pour la coordination.

Cas d’Utilisation

• Orchestrer des pipelines ETL / ELT
• Automatiser des traitements Big Data
• Planifier des scripts SQL, Python ou API
• Gérer des dépendances complexes entre tâches
• Surveiller et relancer automatiquement en cas d’erreur

Airflow est idéal pour les équipes data/devops cherchant une solution flexible et communautaire.