Airflowは、データパイプラインの自動化と管理を目的としたオープンソースツールであり、Apache Foundationのプロジェクトとして信頼性と拡張性を備えています。特に、オンプレミス環境での導入や大規模な運用において、柔軟な構成管理と効率的なパイプライン設計が求められます。本記事では、Airflowパイプラインを最適化するための4つの実踐的なテクニックを紹介します。
技術概要
AirflowのDAG（Directed Acyclic Graph）を動的に生成するため、CSV形式の配置ファイルを活用します。配置ファイルの前3列に実體屬性（ID、屬性など）を、後続列にタスクタイプ（提案、投票、ライフサイクルなど）を定義します。catchupパラメータにより、過去のタスク生成を制御し、メタデータベースの負荷を軽減します。各実體ごとに獨立したDAGを生成し、開始日を個別に設定可能にします。ライフサイクルタスクは単一のDAGに統合することで、重複処理を迴避します。
利點
課題
技術概要 Google Sheetなどの外部ストレージに配置ファイルを置き、APIを介して動的に読み込むことで、非技術者でも構成を変更可能です。定期的に配置ファイルを取得し、DAGを生成するプロセスを実裝します。これにより、デプロイなしに即時更新が可能となり、柔軟性が向上します。
利點
課題
技術概要 従來のマッピングファイルを廃止し、Airflowの接続リストを直接活用してパイプラインを構築します。特定のプレフィックスで接続をフィルタリングし、自動的にDAGを生成します。接続情報はメタデータベースに保存されるため、データの喪失が発生した場合、構成の復元が困難です。
利點
課題
技術概要 従來の定期タスク（例：毎分実行）による空タスクの生成を迴避し、Google Cloud Functionなどのトリガーを活用します。イベント発生時にAirflow APIを呼び出してパイプラインを起動し、スケジュールを無効に設定します。この方法はクラウドサービス（例：Cloud Composer）との統合が必要です。
利點
課題
上述の4つのテクニックは、構成管理、動的生成、イベント駆動型など、さまざまなAirflow運用モデルをカバーしています。実際の業務ロジックに応じて最適なアプローチを選択し、構成リスクや外部依存性を適切に管理することが重要です。