在現代資料工程實踐中，Apache Airflow 作為一個開源的 workflows 管理工具，被廣泛應用於 orchestrating 資料處理流程。隨著業務規模擴展，如何高效管理 Airflow 管線成為關鍵議題。本文將深入解析四種實用技巧，協助讀者提升 Airflow 管線的可維護性與執行效率。
技巧一：模板化管線
技術重點
- 透過 CSV 配置文件動態生成多個 DAG，避免重複撰寫相同邏輯
- 配置文件前三欄定義實體屬性（如 ID、屬性），後續欄位指定任務類型（如提案、投票、生命週期）
- 使用
catchup 參數控制歷史任務生成，避免空任務佔用元數據庫
- 每個實體生成獨立 DAG，生命週期任務僅生成單一 DAG
優勢
- 新增實體僅需更新配置文件，減少代碼重複
- 提升可維護性，降低遺漏風險
- 支援獨立控制各 DAG 的起始日期
挑戰
- 需具備 Airflow 調度機制的進階理解
- 配置錯誤可能導致調度異常（如逾時錯誤）
技巧二：委託配置管理
技術重點
- 將配置文件移至 Google Sheet 等外部儲存，透過 API 動態讀取
- 定期抓取配置文件並生成對應 DAG，支援即時更新
優勢
- 非技術人員可直接修改配置
- 即時生效，提升靈活性
- 分離配置與代碼，降低耦合度
挑戰
- 依賴外部 API 可用性與低延遲
- 需處理資料驗證與錯誤通知機制
- 配置錯誤可能導致管線生成失敗
技巧三：動態連接配置（激光適應）
技術重點
- 移除傳統映射文件，直接透過 Airflow 連接清單生成管線
- 透過指定前綴過濾連接，自動建立對應 DAG
- 連接資訊儲存在元數據庫，可能因資料遺失導致配置無法恢復
優勢
- 管線配置簡化，減少人工維護
- 適用於連接數量固定的場景
挑戰
- 依賴元數據庫完整性，風險較高
- 無法利用配置文件的額外屬性（如自訂參數）
技巧四：事件驅動管線（Suda Dryon）
技術重點
- 避免傳統定時任務產生空任務，使用 Google Cloud Function 作為觸發器
- 事件觸發後調用 Airflow API 啟動管線，設置為無排程（
schedule_interval=None）
- 需整合雲端服務（如 Cloud Composer）
優勢
- 避免空任務佔用元數據庫
- 提升資源利用率，減少無效執行
挑戰
- 依賴外部服務的穩定性
- 故障排查困難（如服務不可用時無法判斷事件是否存在）
總結
上述技巧涵蓋配置管理、動態生成、事件驅動等多種 Airflow 運用模式，適用於不同場景需求。關鍵在於根據實際業務邏輯選擇合適方案，並妥善處理配置風險與外部依賴。