Apache Airflow e una piattaforma open source per orchestrare workflow complessi con DAG (Directed Acyclic Graph), utile quando cron e script non bastano piu. Con Airflow puoi pianificare, monitorare e gestire pipeline dati, job ETL, sincronizzazioni API e task periodici con dipendenze chiare.
Quando conviene usarlo
- task multi-step con dipendenze tra fasi
- job ricorrenti con controllo centralizzato
- workflow che richiedono retry, alert e tracciabilita
- integrazione con Python e servizi esterni
Architettura minima consigliata
- Webserver: interfaccia UI per monitorare DAG e run
- Scheduler: pianifica ed esegue i task previsti
- Database metadata: PostgreSQL consigliato in produzione
- Executor: LocalExecutor per ambienti piccoli, Celery/Kubernetes per scaling
Flusso operativo tipico
- Definisci i DAG in Python
- Versiona i DAG in Git
- Configura variabili e connessioni in Airflow
- Attiva scheduling, monitoraggio e notifiche
Best practice rapide
- Mantieni task piccoli e idempotenti
- Usa naming coerente per DAG, task e connessioni
- Separa ambienti dev/stage/prod
- Monitoraggio attivo su errori e timeout
Per una guida pratica di installazione e configurazione (Debian/Ubuntu, systemd, sicurezza base e troubleshooting) vedi la pagina wiki dedicata: Tips Automation/Apache Airflow.