Google Cloud опубликовала запись в блоге о том, как запускать Apache Airflow в Google Cloud. Apache Airflow — популярный выбор для запуска сложного набора задач, таких как извлечение, преобразование и загрузка (ETL) или конвейеры анализа данных. Apache Airflow использует ориентированный ациклический граф (DAG) для упорядочивания и связывания нескольких задач для ваших рабочих процессов, включая настройку расписания для запуска нужной задачи в заданное время, предоставляя мощный способ выполнения планирования и построения графов зависимостей.
В статье рассматриваются три разных способа запуска Apache Airflow в Google Cloud, обсуждаются плюсы и минусы каждого подхода.
* **Compute Engine:** это самый простой способ запуска Airflow в Google Cloud. Он включает в себя установку Airflow на виртуальной машине Compute Engine. Этот подход относительно прост в настройке и недорог, но требует самостоятельного управления виртуальной машиной.
* **GKE Autopilot:** это более управляемый способ запуска Airflow в Google Cloud. Он включает в себя развертывание Airflow в кластере GKE Autopilot. Этот подход обеспечивает большую масштабируемость и надежность по сравнению с запуском Airflow в Compute Engine, но также требует большего знания Kubernetes.
* **Cloud Composer:** это самый простой способ запуска Apache Airflow в Google Cloud. Cloud Composer — это полностью управляемый сервис, который берет на себя заботу об управлении базовой инфраструктурой Airflow. Этот подход предлагает самый простой способ начать работу с Airflow, но он также и самый дорогой.
В статье также приведены пошаговые инструкции по развертыванию Airflow с помощью каждого из этих методов.
Я нашел эту статью очень полезной. Она дала отличный обзор различных вариантов запуска Airflow в Google Cloud. Я также оценил подробные инструкции по развертыванию Airflow с помощью каждого из этих методов.
Я бы рекомендовал эту статью всем, кто хочет запустить Apache Airflow в Google Cloud.
