Apache Airflow – оркестрация данных и автоматизация ETL

Упрощает рутинные процессы и управление пайплайнами данных.

⚡ Когда использовать? ✅ Автоматизация ETL – сбор, обработка, загрузка данных ✅ ML-воркфлоу – предобработка, обучение, деплой моделей ✅ Интеграция с сервисами – базы данных, облака, API

👨‍💻 Из практики ML-команда обучает модели на ежедневных данных. Airflow автоматизирует подготовку данных и расчет метрик.

📝 5 шагов внедрения: 1️⃣ Определить процессы (AI PM, Data Engineer) 2️⃣ Настроить DAG’и (Data Engineer) 3️⃣ Подключить источники данных (DevOps, Data Engineer) 4️⃣ Настроить мониторинг и алерты (DevOps, AI PM) 5️⃣ Тестирование и отладка (QA, Data Engineer)

🛠 Сравнение с похожими: 🔹 KubeFlow → лучше для ML, но сложнее 🔹 Prefect → проще, но подписка на доп. фичи 🔹 Luigi → легкий старт, меньше гибкости 🔹 Dagster → больше типизации, контроль данных

#devopstool