Опыт настройки и эксплуатации Apache Airflow
А вы обратили внимание, что нас в перечне приложений, которые разворачиваются в k8s, есть ETL-шедулер инструмент для автоматизации процессов?
Мы про Apache Airflow. Данное решение извлекает данные из различных источников для преобразования в нужный вам формат и загрузку в целевые системы (например, хранилища данных). Он управляет расписанием задач, их зависимостями, мониторингом выполнения и уведомлениями в случае ошибок.
Почему мы даем доступ именно в k8s? Эффективное управление процессами требует мощного оборудования или облачных решений с возможностью масштабирования, т.к. связанно с обработкой больших объёмов данных.
Основные причины, когда вам нужно будет учесть наличие масштабируемых вычислительных ресурсов.
1. Извлечение данных. Подключение к нескольким источникам (базы данных, API) может требовать значительной сетевой пропускной способности и обработки запросов.
2. Преобразование данных. Комплексные преобразования (агрегация, очистка, фильтрация) требуют высокой мощности ЦПУ и памяти, особенно для больших и сложных наборов данных.
3. Параллельная обработка. Чтобы ускорить выполнение, задачи выполняются параллельно, что увеличивает нагрузку на ресурсы.
4. Мониторинг и логи. Постоянное отслеживание задач и запись логов также потребляют ресурсы.
Подробнее про настройку и эксплуатацию Airflow мы написали в статье «Наш опыт эксплуатации Airflow в Kubernetes».
А вы обратили внимание, что нас в перечне приложений, которые разворачиваются в k8s, есть ETL-шедулер инструмент для автоматизации процессов?
Мы про Apache Airflow. Данное решение извлекает данные из различных источников для преобразования в нужный вам формат и загрузку в целевые системы (например, хранилища данных). Он управляет расписанием задач, их зависимостями, мониторингом выполнения и уведомлениями в случае ошибок.
Почему мы даем доступ именно в k8s? Эффективное управление процессами требует мощного оборудования или облачных решений с возможностью масштабирования, т.к. связанно с обработкой больших объёмов данных.
Основные причины, когда вам нужно будет учесть наличие масштабируемых вычислительных ресурсов.
1. Извлечение данных. Подключение к нескольким источникам (базы данных, API) может требовать значительной сетевой пропускной способности и обработки запросов.
2. Преобразование данных. Комплексные преобразования (агрегация, очистка, фильтрация) требуют высокой мощности ЦПУ и памяти, особенно для больших и сложных наборов данных.
3. Параллельная обработка. Чтобы ускорить выполнение, задачи выполняются параллельно, что увеличивает нагрузку на ресурсы.
4. Мониторинг и логи. Постоянное отслеживание задач и запись логов также потребляют ресурсы.
Подробнее про настройку и эксплуатацию Airflow мы написали в статье «Наш опыт эксплуатации Airflow в Kubernetes».