Apache Airflow

Was ist Apache Airflow?

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zur programmatischen Erstellung, Planung und Überwachung von Workflows. In Airflow werden Workflows als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) in Python definiert, was maximale Flexibilität bei der Gestaltung komplexer Datenpipelines ermöglicht.

Für wen eignet sich Apache Airflow?

Airflow richtet sich an Data-Engineering-Teams, MLOps-Ingenieure und technische Teams, die komplexe Datenverarbeitungs- oder Automatisierungs-Pipelines aufbauen wollen. Voraussetzung sind Python-Kenntnisse und die Bereitschaft, die Infrastruktur selbst zu betreiben oder auf einen Managed Service zu setzen.

Apache Airflow im Arbeitsalltag

Data Engineers definieren ihre Workflows als Python-Code und können dabei auf eine umfangreiche Bibliothek vorgefertigter Operators für Cloud-Dienste, Datenbanken und APIs zurückgreifen. Die Web-UI bietet Echtzeit-Überblick über alle Pipelines, ihre Ausführungsstatus und Logs. Fehlerhafte Tasks können gezielt neu gestartet werden, ohne den gesamten Workflow neu auszuführen.

Preise und Pläne

Apache Airflow ist Open Source und kostenlos. Für einen komfortablen Managed-Betrieb ohne eigene Infrastruktur bieten AWS MWAA, Astronomer und Google Cloud Composer kostenpflichtige Dienste an.

Stärken und Schwächen

Die Flexibilität, das kostenlose Open-Source-Modell und die riesige Community sind unbestreitbare Stärken. Für Nicht-Entwickler ist Airflow jedoch keine Option, und der Selbst-Betrieb erfordert erheblichen Aufwand.

Alternativen zu Apache Airflow

Als technische Alternativen bieten sich Prefect, Dagster oder Luigi an. Für Low-Code-Automatisierung ohne Python-Kenntnisse eignen sich Make, n8n oder Zapier.

Überblick

Apache Airflow ist der De-facto-Standard für Datenpipeline-Orchestrierung in technischen Teams. Wer Data-Engineering oder MLOps professionell betreiben will, kommt an Airflow kaum vorbei. Für die Implementierung von KI- und Daten-Workflows beraten wir dich gerne: KI-Implementierung.