Apache Airflow — платформа управления обработкой данных для Data Science и инжиниринга данных с открытым исходным кодом.
Apache Airflow предустановлен на серверах в Нидерландах, Финляндии, Германии, Исландии, США, Турции и России.
Арендуйте виртуальный (VPS) или выделенный сервер с Apache Airflow — бесплатной платформой управления обработкой данных для Data Science и инжиниринга данных с открытым исходным кодом. Выберите Apache Airflow, сконфигурируйте сервер и приступите к работе уже через 15 минут.
Мы предоставляем Apache Airflow исключительно на арендованных у HOSTKEY серверах. Чтобы использовать Apache Airflow, выберите соответствующую опцию в разделе "Программное обеспечение" при оформлении заказа.
Арендуйте надежный VPS в Нидерландах, России, Финляндии, Германии, Исландии, Турции и США.
Готовность: ≈15 минут.
Арендуйте выделенный сервер со всеми возможностями удаленного управления в Нидерландах, России, Финляндии, Германии, Исландии, Турции и США.
Готовность: ≈15 минут.
Apache Airflow — бесплатное ПО с открытым исходным кодом, доступное по лицензии Apache License 2.0. Его можно использовать в коммерческих целях без затрат на лицензирование. Однако сторонние разработчики расширений могут взимать плату за дополнительные функции или услуги.
Мы гарантируем, что на сервере установлено безопасное оригинальное программное обеспечение.
Чтобы установить Apache Airflow, нужно выбрать его во время заказа сервера на сайте HOSTKEY. Наша система автоматического деплоя произведет установку программного обеспечения на ваш сервер.
Если у вас возникли вопросы или затруднения при установке и/или использовании Apache Airflow, внимательно изучите документацию на официальном сайте разработчика или обратитесь в службу поддержки Apache Airflow.
Apache Airflow — это платформа с открытым исходным кодом для разработки, планирования и мониторинга пакетно-ориентированных рабочих процессов. Его функциональность делает Apache Airflow универсальным инструментом для управления сложными рабочими процессами и ETL-процессами.
В современном мире обработки и анализа данных всё чаще ключевую роль играет автоматизация. Компании стремятся ускорить и упростить построение сложных цепочек обработки данных, повысить отказоустойчивость и обеспечить удобство контроля. Apache Airflow — инструмент, ставший стандартом в индустрии Data Science и Data Engineering. Аренда сервера с уже установленным и настроенным Apache Airflow — это шаг к эффективной цифровой трансформации бизнеса.
Apache Airflow — это open-source платформа для создания, запуска и мониторинга рабочих процессов в виде DAG (Directed Acyclic Graphs). Каждый DAG описывает последовательность задач (tasks), зависимости между ними и график запуска. Airflow позволяет строить прозрачные, легко масштабируемые и повторяемые конвейеры обработки данных, обеспечивая гибкость и надёжность.
Платформа HOSTKEY предоставляет высокопроизводительные выделенные серверы с предустановленным Apache Airflow, что позволяет сразу приступить к построению ELT-процессов без необходимости настройки среды. Гибкость в выборе конфигурации, интеграция с ClickHouse, Spark, PostgreSQL и другими инструментами, а также поддержка распределённых исполнителей (например, CeleryExecutor) делают такие решения универсальными как для стартапов, так и для крупных предприятий.
В основе Apache Airflow лежит концепция DAG. DAG — это граф, в котором задачи связаны направленными рёбрами и не содержат циклов. Он отображает зависимости между этапами обработки данных: от извлечения и трансформации до загрузки в хранилище. Это идеальный подход для реализации сложных ELT-процессов, особенно если требуется управление зависимостями и регулярное выполнение.
Каждый DAG может быть запланирован на выполнение в определённое время или запускаться вручную. Планировщик Airflow следит за расписанием и активирует задачи в нужные моменты. Все процессы можно отслеживать в удобном веб-интерфейсе, который предоставляет графическое отображение DAG, статусы задач, логи и прочую важную информацию.
Планировщик (scheduler) отвечает за анализ DAG’ов и определение времени запуска задач. Он работает в связке с исполнителем (executor), который координирует выполнение задач в зависимости от выбранной архитектуры. Наиболее популярным решением является CeleryExecutor, который позволяет масштабировать обработку задач за счёт распределения их между множеством воркеров (workers).
Такая архитектура особенно эффективна при работе с большими массивами данных и параллельной обработке. Каждый исполнитель запускает задачу, отслеживает её состояние и записывает результаты в базу метаданных. Это создаёт полную прозрачность выполнения и позволяет в любой момент провести отладку или восстановление процесса.
Современные задачи обработки данных требуют поддержки широкого спектра технологий. Сервер с Apache Airflow, доступный через HOSTKEY, предоставляет гибкость в интеграции с различными источниками и инструментами:
Дополнительно возможна интеграция с S3-хранилищами, BI-платформами вроде Yandex DataLens, а также другими источниками — от REST API до FTP-серверов. Такая гибкость в интеграции делает Airflow настоящим «оркестратором» для всех компонентов современной аналитической экосистемы.
Airflow предоставляет мощный веб-интерфейс, который позволяет управлять всеми аспектами работы DAG. Пользователь может в реальном времени просматривать граф выполнения, перезапускать задачи, проверять логи и анализировать производительность. Благодаря наглядной визуализации и встроенной системе мониторинга, даже сложные процессы становятся понятными и управляемыми.
Мониторинг — ключевой элемент надёжной работы сервера. Apache Airflow предлагает встроенные метрики, уведомления по электронной почте и интеграцию с внешними системами мониторинга. Это позволяет оперативно реагировать на сбои и отклонения, минимизируя потери времени и ресурсов.
Серверы с Airflow, предоставляемые HOSTKEY, обладают высокой масштабируемостью. При увеличении объёмов данных можно подключать дополнительные исполнители и воркеры, не останавливая текущие процессы. Такая гибкая архитектура подходит как для небольших команд Data Science, так и для промышленных аналитических кластеров.
Airflow можно использовать в самых разных сценариях:
Один из ключевых факторов, влияющих на эффективность бизнеса — это скорость принятия решений на основе данных. ELT-процессы, автоматизированные с помощью Apache Airflow, позволяют сократить время на ручные операции и обеспечить постоянную готовность данных для аналитики.
Airflow позволяет строить многослойные пайплайны, где на каждом этапе проводится обработка данных, фильтрация, обогащение и агрегирование. Благодаря поддержке параллельного выполнения задач и гибкому управлению зависимостями, удаётся достигать высокой пропускной способности и стабильности.
Автоматизация снижает риски, связанные с человеческим фактором, и освобождает ресурсы команды для решения более интеллектуальных задач. Это особенно важно в условиях быстроменяющейся бизнес-среды, где своевременный анализ данных может дать конкурентное преимущество.
Сервер с Apache Airflow — это не просто программная платформа. Это целостное решение, включающее в себя:
Все компоненты настроены на производительность и надёжность. Вы можете быть уверены, что каждый DAG будет выполняться точно в срок, а вся история выполнения задач — доступна в любой момент времени.
Использование Apache Airflow выходит далеко за рамки классических ETL и ELT-конвейеров. В современных организациях платформа всё чаще становится основой комплексных процессов, охватывающих автоматизацию DevOps, построение MLOps-пайплайнов, реализацию гибридных решений с облачными провайдерами и поддержкой бизнес-процессов в реальном времени.
Airflow поддерживает концепцию «инфраструктура как код», позволяя описывать не только сами DAG, но и связанные с ними ресурсы в коде. Это означает, что можно версионировать задачи, внедрять CI/CD-процессы, тестировать DAG перед публикацией и развёртывать пайплайны в различных средах без риска нарушения стабильности.
Сервер с Apache Airflow, размещённый в изолированном окружении, может быть связан с корпоративным Git-репозиторием. После каждого коммита обновлённый DAG автоматически синхронизируется, что делает разработку пайплайнов более контролируемой и повторяемой.
Сфера машинного обучения предъявляет особые требования к автоматизации. Airflow идеально подходит для построения MLOps-решений, объединяя такие этапы, как:
Каждый этап может быть реализован как независимая задача в DAG, а управление зависимостями обеспечит корректный порядок выполнения. Такой подход упрощает контроль за качеством модели и позволяет быстро реагировать на ухудшение метрик.
Одним из популярных сценариев использования Airflow является подготовка данных для бизнес-аналитики. Сервер с установленным Airflow может автоматически собирать данные из внешних API, баз данных, файловых хранилищ (включая S3) и отправлять агрегированные результаты в BI-платформы. Интеграция с Yandex DataLens позволяет публиковать обновления дашбордов без участия аналитиков.
Такой пайплайн может выглядеть следующим образом:
Одной из уникальных возможностей Apache Airflow является использование сенсоров — специальных задач, которые «ждут» выполнения определённого условия. Это может быть появление файла в хранилище, завершение процесса на внешнем сервере, доступность API и т.д.
Например, можно настроить сенсор, ожидающий загрузки отчёта в S3-хранилище от стороннего подрядчика. Как только файл появится, DAG продолжит выполнение. Это избавляет от необходимости запуска задач по расписанию и снижает нагрузку на ресурсы.
Современные версии Apache Airflow позволяют гибко настраивать уровни доступа через RBAC (role-based access control). Это особенно важно при аренде сервера, к которому подключаются сразу несколько команд. Вы можете определить, кто имеет право создавать DAG, кто — редактировать, а кто — только просматривать статус выполнения.
Веб-интерфейс поддерживает авторизацию через LDAP, OAuth и другие стандарты, что обеспечивает безопасное подключение пользователей. Все действия логируются, а состояние задач фиксируется в базе метаданных, что позволяет в любой момент восстановить хронологию событий.
В зависимости от задач вы можете использовать различные executors:
При необходимости можно сегментировать задачи по очередям (queues) и указывать, какие задачи могут выполняться на каком исполнителе. Это позволяет распределять нагрузку между различными серверами, выделяя ресурсы на основе приоритета или критичности задачи.
Airflow позволяет задавать SLA (Service Level Agreement) для каждой задачи. Это означает, что вы можете определить допустимое время выполнения и в случае его превышения получить уведомление или выполнить компенсирующую операцию.
Интеграция с системами мониторинга (Prometheus, Grafana, Elastic Stack) позволяет отслеживать производительность DAG, загрузку исполнителей, количество неудачных запусков и другие метрики. Сервер, настроенный на сбор этих данных, предоставляет вам полную прозрачность в управлении данными.
Финансовый сектор: автоматизация расчётов, обновление клиентских рейтингов, подготовка регуляторной отчётности.
Ритейл: агрегация информации о продажах из разных источников, управление запасами, прогнозирование спроса с помощью ML-моделей.
Медицина: сбор и анализ медицинских показателей, подготовка отчётов для надзорных органов, прогнозирование рисков на основе медицинских данных.
Производство: сбор телеметрии с оборудования, мониторинг аварий, формирование графиков техобслуживания.
Маркетинг: расчёт эффективности кампаний, создание клиентских сегментов, построение воронки продаж в реальном времени.
Airflow поддерживает плагины, которые расширяют его функциональность. Среди популярных расширений:
На сервере от HOSTKEY вы можете предустановить необходимые модули ещё до аренды или адаптировать конфигурацию под проект после развёртывания. Такая гибкость выгодно отличает Airflow от других решений.
Если у вас десятки или сотни DAG, особенно в микросервисной архитектуре, важно уметь управлять ими эффективно. Вы можете использовать теги для группировки DAG, разделять их по папкам в репозитории, задавать индивидуальные настройки ресурсов и расписаний. Airflow позволяет загружать DAG динамически, что упрощает модульное проектирование.
Веб-интерфейс поддерживает поиск и фильтрацию, а также экспорт логов задач в централизованные хранилища. Всё это позволяет контролировать инфраструктуру, даже если она состоит из сотен компонентов.
HOSTKEY предоставляет обновлённые версии Apache Airflow с регулярной проверкой на совместимость, что обеспечивает безопасность и доступ к последним функциям. Вы можете управлять зависимостями через файлы requirements.txt и использовать Docker-контейнеры для упрощённого масштабирования.
Все настройки можно централизовать через переменные окружения, конфигурационные файлы или систему переменных Airflow Variables, обеспечивая стабильность конфигурации и возможность быстрого переноса между средами.
Сервер с Apache Airflow — это стратегическое решение для компаний, работающих с данными. Он позволяет автоматизировать ELT-процессы, обеспечить стабильность и прозрачность, интегрироваться с широким спектром инструментов и поддерживать рост бизнеса на каждом этапе. Платформа HOSTKEY предлагает готовые к работе серверы с Airflow, которые можно использовать сразу после активации. Это ваш надёжный инструмент для обработки данных, мониторинга, масштабирования и достижения новых высот в аналитике.
Помощь
Документация
Вход 
