Tips kelola data dengan airflow dibahas dalam Tech Corner bertajuk ‘Next Level Data Pipeline’. Materi ini disampaikan oleh Gunadi, Analytics Engineer Manager, Data, & AI Consultant. Selengkapnya, baca artikel ini, yah!
Orkestrasi Alur Kerja
Apache Airflow adalah platform orkestrasi alur kerja yang dirancang untuk mengelola dan menjadwalkan tugas-tugas yang kompleks secara efisien. Dengan pendekatan berbasis kode, Airflow memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan, mengatur, dan memantau alur kerja dalam bentuk Directed Acyclic Graphs (DAGs).
Platform ini sangat cocok untuk pengelolaan alur kerja data yang membutuhkan integrasi berbagai sistem, seperti pengambilan data dari sumber, transformasi, hingga penyimpanan.
Airflow menjadi alat penting dalam mendukung proses pengelolaan data secara otomatis, memastikan tugas-tugas berjalan sesuai jadwal, dan mengatasi hambatan operasional.
Dasar-Dasar Penggunaan
Mempelajari Apache Airflow dimulai dengan memahami elemen dasarnya, seperti DAGs, operator, dan task.
DAGs adalah struktur yang merepresentasikan alur kerja, sementara operator bertugas menjalankan tugas spesifik, seperti menjalankan skrip Python, memindahkan file, atau berinteraksi dengan API.
Airflow juga mendukung pengelolaan pipeline ETL (Extract, Transform, Load) atau ELT (Extract, Load, Transform) yang kompleks.
Dengan menggunakan Airflow, pipeline ini dapat dijadwalkan dan dimonitor secara terpusat, sehingga memudahkan pengguna dalam mengelola dependensi antar tugas, memulihkan tugas yang gagal, dan mengoptimalkan waktu eksekusi.
Teknologi Apache Airflow memberikan kontribusi signifikan dalam meningkatkan efisiensi proses data. Dengan fitur seperti penjadwalan otomatis, pemantauan real-time, dan logging yang terintegrasi, pengguna dapat memastikan alur kerja berjalan dengan lancar dan sesuai harapan.
Dalam berbagai skenario industri, seperti analisis data, integrasi aplikasi, dan migrasi data, Airflow membantu meningkatkan keandalan operasional.
Pengguna dapat dengan mudah mendeteksi dan memperbaiki kesalahan, memodifikasi alur kerja tanpa mengganggu proses yang sedang berjalan.
Serta memastikan ketersediaan data yang konsisten untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Implementasi AirFlow
Berbagai sektor industri telah memanfaatkan Apache Airflow untuk mengelola alur kerja data mereka. Dalam sektor keuangan, misalnya, Airflow digunakan untuk memproses data transaksi secara otomatis dan real-time.
Di bidang e-commerce, Airflow membantu mengelola pipeline data untuk analisis perilaku pelanggan dan optimalisasi inventaris. Kemampuan Airflow untuk diintegrasikan dengan berbagai alat seperti Hadoop, Spark, dan database relasional menjadikannya solusi orkestrasi data yang fleksibel dan andal.
Dengan menggunakan Apache Airflow, perusahaan dapat merancang proses data yang lebih efisien, transparan, dan scalable, sehingga mampu bersaing dalam ekosistem bisnis yang semakin dinamis.
Server REST Client Mengalami Downtime
Ketika menghadapi situasi di mana server REST Client mengalami downtime dan mengganggu proses pipeline, keputusan untuk memberhentikan pipeline secara paksa atau menunggu task selesai bergantung pada kebutuhan bisnis dan toleransi terhadap waktu tunggu.
Jika pipeline menangani data yang sangat kritis dan harus segera diproses (real-time), menghentikan pipeline secara paksa dapat menjadi solusi untuk menghindari pemborosan sumber daya atau ketergantungan yang terlalu lama.
Namun, jika data yang diambil dari REST Client tersebut merupakan bagian esensial dari proses dan waktu tunggu masih dapat diterima, lebih baik menerapkan mekanisme retry dengan interval tertentu hingga server REST Client kembali online.
Dalam praktiknya, pendekatan ideal adalah mengatur batas retry dengan timeout yang masuk akal. Dengan begitu, pipeline tidak akan terus-menerus menunggu tanpa batas, dan Anda dapat mengelola kegagalan secara lebih efektif tanpa mengorbankan efisiensi sistem secara keseluruhan.
Artikel tersebut merupakan ringkasan kelola data dengan airflow.
Ingin tahu tips dan trik lainnya, ikuti selalu event kami dan baca artikel kami lainnya, yah!
