Apache Airflow

Apache Airflowとは

Apache Airflowは、データエンジニアリングにおけるパイプラインを管理するための、オープンソースのワークフロー管理プラットフォームです。2014年10月にAirbnbで開発が始まり、同社内の複雑化するワークフローを効率的に管理するソリューションとして誕生しました。Airflowの導入により、Airbnbはワークフローの作成、スケジュール設定、および監視をプログラムを通じて行うことが可能になりました。このプロジェクトは当初からオープンソースとして公開され、コミュニティの協力を得ながら発展を続け、2016年3月にApache Incubatorプロジェクト、そして2019年1月にはトップレベルのApache Software Foundationプロジェクトへと昇格しました。

Airflowの特徴

AirflowはPythonで記述されており、ワークフローの定義もPythonスクリプトを通じて行われます。この設計思想は「configuration as code」に基づいています。他にもXMLなどのマークアップ言語を用いた「configuration as code」に基づくワークフロープラットフォームは存在しますが、Pythonを採用することで、開発者はライブラリやクラスを柔軟に活用し、より効率的にワークフローを構築できます。これにより、複雑な処理を伴うワークフローも、比較的容易に記述・管理できるようになっています。

ワークフローの管理

Airflowは、ワークフローのオーケストレーションに有向非巡回グラフ（DAG）を使用しています。DAGでは、タスクとその依存関係がPythonで定義され、Airflowはそれに基づいてタスクのスケジュールと実行を管理します。DAGは、設定されたスケジュール（例えば、1時間ごと、1日ごと）や外部イベント（例えば、Hive上でのファイル作成）によってトリガーされます。従来のOozieやAzkabanといったDAGベースのスケジューラでは、複数の設定ファイルやファイルシステムツリーに依存することが多かったのに対し、Airflowでは通常、1つのPythonファイルとしてDAGを記述できるため、よりシンプルで管理しやすいワークフロー構築が可能です。

マネージドサービス

Airflowのコアとなるオープンソースプロジェクトに加え、補助的なサービスを提供するプロバイダーも存在します。

Astronomer: AirflowのSaaSツールを提供しており、Kubernetes環境へのデプロイを支援するほか、モニタリング、アラート機能、DevOps、クラスター管理などの機能を提供しています。
Google Cloud Platform (GCP): Cloud Composerとして、GCP上で実行可能なAirflowのマネージドバージョンを提供しています。GCPの他のサービスとの統合も容易です。
Amazon Web Services (AWS): 2020年11月から、Apache Airflowのマネージドワークフローを提供しており、AWS環境でのAirflow利用をサポートしています。

これらのマネージドサービスを利用することで、インフラの管理コストを削減し、Airflowをより手軽に利用できるようになります。

まとめ

Apache Airflowは、複雑なデータパイプラインを効率的に管理するための強力なツールです。Pythonベースの柔軟な設計、DAGによる直感的なワークフロー定義、そして主要クラウドプロバイダーによるマネージドサービスの提供により、幅広いユーザーにとってアクセスしやすいソリューションとなっています。データエンジニアリングの現場において、自動化と効率化を追求する上で、Airflowは欠かせない存在となっています。

出典

Apache Airflow 公式ウェブサイト

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