Introduzione ad Apache Airflow
Apache Airflow è una piattaforma per orchestrare workflow complessi — automatizzando e schedulando attività interdipendenti in pipeline di dati e machine learning.
Airflow organizza i workflow come Directed Acyclic Graphs (DAGs), dove ogni nodo rappresenta un'attività e gli archi definiscono le dipendenze tra di esse. Questo garantisce che ogni attività venga eseguita nell'ordine corretto — ad esempio, una fase di addestramento del modello può iniziare solo dopo il completamento della fase di preprocessamento dei dati.
Il scheduler di Airflow esegue automaticamente queste attività secondo una pianificazione definita, assicurando coerenza e riproducibilità. Gli ingegneri possono facilmente rieseguire le attività fallite, monitorare l'avanzamento tramite l'interfaccia Airflow UI e scalare i workflow man mano che i progetti crescono.
Airflow consente workflow riproducibili e automatizzati per attività di dati e ML. Esplora la documentazione ufficiale di Airflow e gli esempi della community per approfondire la comprensione dell'orchestrazione dei workflow in ambienti di produzione.
Esempio di DAG di base
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
def print_hello():
print("Hello from Airflow DAG!")
default_args = {
"owner": "mlops_engineer",
"retries": 1,
"retry_delay": timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
"hello_airflow_example",
default_args=default_args,
description="A simple DAG example",
schedule_interval=timedelta(days=1),
start_date=datetime(2024, 6, 1),
catchup=False,
)
hello_task = PythonOperator(
task_id="say_hello",
python_callable=print_hello,
dag=dag,
)
Airflow è la base dell’orchestrazione dei workflow in MLOps. Consente di automatizzare il retraining, l’ingestione dei dati e la valutazione — tutto definito come codice Python ed eseguito in ordine.
Consulta la documentazione di Airflow per esempi di DAG di produzione e suggerimenti su come scalare i deployment di Airflow.
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Airflow organizza i workflow come Directed Acyclic Graphs (DAGs), dove ogni nodo rappresenta un'attività e gli archi definiscono le dipendenze tra di esse. Questo garantisce che ogni attività venga eseguita nell'ordine corretto — ad esempio, una fase di addestramento del modello può iniziare solo dopo il completamento della fase di preprocessamento dei dati.
Il scheduler di Airflow esegue automaticamente queste attività secondo una pianificazione definita, assicurando coerenza e riproducibilità. Gli ingegneri possono facilmente rieseguire le attività fallite, monitorare l'avanzamento tramite l'interfaccia Airflow UI e scalare i workflow man mano che i progetti crescono.
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Esempio di DAG di base
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
def print_hello():
print("Hello from Airflow DAG!")
default_args = {
"owner": "mlops_engineer",
"retries": 1,
"retry_delay": timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
"hello_airflow_example",
default_args=default_args,
description="A simple DAG example",
schedule_interval=timedelta(days=1),
start_date=datetime(2024, 6, 1),
catchup=False,
)
hello_task = PythonOperator(
task_id="say_hello",
python_callable=print_hello,
dag=dag,
)
Airflow è la base dell’orchestrazione dei workflow in MLOps. Consente di automatizzare il retraining, l’ingestione dei dati e la valutazione — tutto definito come codice Python ed eseguito in ordine.
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