Mit der wachsenden Anzahl von ML-Projekten stießen wir auf ein Problem: Wie orchestriert man Datenflüsse zuverlässig? Cron-Jobs reichten nicht mehr aus. Apache Airflow wurde unsere Lösung.
Warum nicht Cron?¶
Cron hat kein Dependency Management, keine Retry-Logik und kein Monitoring. Airflow hat all das — DAGs (Workflows als Python-Code), Operatoren, einen Scheduler und eine Web-UI für Monitoring und manuelle Trigger.
Unser Kubernetes-Setup¶
Airflow läuft auf AKS mit KubernetesExecutor — jeder Task als separater Pod. Metadaten in Azure PostgreSQL, Logs in Blob Storage. DAGs werden in Git versioniert, synchronisiert über einen Git-Sync-Sidecar.
Praktische Lektionen¶
- Idempotenz — UPSERT statt INSERT, Partitionierung nach Execution Date
- DAG-Tests — Unit-Tests für Strukturvalidierung, Integrationstests mit Mock-Daten
- Alerting — Slack + PagerDuty für kritische Pipelines
Airflow = Das Rückgrat des Data Engineering¶
Flexibel, erweiterbar, starke Community. Erfordert eine anfängliche Investition in das Setup, ist aber für ernsthaftes Data Engineering unverzichtbar.
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