Introdução ao Apache Airflow
Apache Airflow é uma plataforma para orquestração de fluxos de trabalho complexos — automatizando e agendando tarefas interdependentes em pipelines de dados e machine learning.
O Airflow organiza fluxos de trabalho como Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs), onde cada nó representa uma tarefa e as arestas definem as dependências entre elas. Isso garante que cada tarefa seja executada na ordem correta — por exemplo, uma etapa de treinamento de modelo só pode iniciar após a conclusão do pré-processamento dos dados.
O agendador do Airflow executa automaticamente essas tarefas conforme um cronograma definido, assegurando consistência e reprodutibilidade. Engenheiros podem facilmente reexecutar tarefas com falha, monitorar o progresso pela interface do Airflow e escalar fluxos de trabalho conforme os projetos crescem.
O Airflow possibilita fluxos de trabalho reprodutíveis e automatizados para tarefas de dados e ML. Explore a documentação oficial do Airflow e exemplos da comunidade para aprofundar o entendimento sobre orquestração de fluxos de trabalho em ambientes de produção.
Exemplo Básico de DAG
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 é a base da orquestração de workflows em MLOps. Permite automatizar o re-treinamento, ingestão de dados e avaliação — tudo definido como código Python e executado em ordem.
Confira a documentação oficial do Airflow para exemplos de DAGs em produção e dicas sobre como escalar implantações do Airflow.
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Apache Airflow é uma plataforma para orquestração de fluxos de trabalho complexos — automatizando e agendando tarefas interdependentes em pipelines de dados e machine learning.
O Airflow organiza fluxos de trabalho como Grafos Acíclicos Direcionados (DAGs), onde cada nó representa uma tarefa e as arestas definem as dependências entre elas. Isso garante que cada tarefa seja executada na ordem correta — por exemplo, uma etapa de treinamento de modelo só pode iniciar após a conclusão do pré-processamento dos dados.
O agendador do Airflow executa automaticamente essas tarefas conforme um cronograma definido, assegurando consistência e reprodutibilidade. Engenheiros podem facilmente reexecutar tarefas com falha, monitorar o progresso pela interface do Airflow e escalar fluxos de trabalho conforme os projetos crescem.
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Exemplo Básico de DAG
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 é a base da orquestração de workflows em MLOps. Permite automatizar o re-treinamento, ingestão de dados e avaliação — tudo definido como código Python e executado em ordem.
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