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Airflow : définition, utilités, métiers

Formation Airflow

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Travailler dans la Data exige d'avoir en main un bon nombre d'outils, dont la plateforme Airflow. Airflow permet la planification de flux de travail et est très utilisée par les Data Engineer. Nous vous expliquons à quoi elle sert, comment elle fonctionne et comment s'y former !

Airflow est sans contexte l'une des plateformes de planifications de flux de travail les plus utilisées par les Data Engineer. Et pour cause, en ajoutant son interface utilisateur conviviale, sa capacité à rendre les workflows dynamiques à son extrême modularité, il est possible d'obtenir l'un des outils d'orchestration les plus aboutis du marché. Zoom sur ce standard dans le domaine du Data Engineering !

Qu'est-ce que Airflow ?

Airflow est une plateforme qui permet de créer, de planifier et de surveiller des flux de travail ou workflows grâce à la programmation informatique.

Utilisé dans les pipelines de transformations de données complexes et l'architecture, il s'agit d'un outil open source d'orchestration de flux de travail ETL (Extraction, Transformation, Chargement). Codés en Python, tous les workflows y sont écrits via des scripts Python.

Fonctionnement d'Airflow

Avec l'outil cloud Airflow, les flux de travail sont organisés sous la forme de DAGs (Directed Acyclic Graphs). Ces derniers sont des graphes sans cycle dont chacun des nœuds représente une tâche bien spécifique. Celle-ci se déroule dans un certain ordre, à la suite ou en parallèle.

Le pipeline est formé à partir de cette suite de tâche. Cette plateforme cloud de type code-first permet au Data Engineer d'itérer plus rapidement sur les workflows. Cela lui offre un meilleur degré d'extensibilité par rapport à d'autres outils concurrents de pipeline comme Google Cloud Dataflow.

Les composants d'Airflow

De nombreux éléments sont combinés pour assurer son fonctionnement. Il s'agit notamment du web server, du scheduler, de l'executor, du metastore et du worker. Le web server donne l'accès à une interface web de laquelle on peut monitorer les données ou data pipelines ou créer de nouvelles connexions vers des systèmes externes.

Le scheduler permet de planifier les tâches des pipelines. Lié à ce dernier, l'executor détermine le processus qui se réalise à chaque tâche à orchestrer. Le worker est quant à lui le processus chargé de l'exécution des tâches indiquées par l'executor.

Airflow est utilisé pour gérér les workflows

Airflow, quelles utilités ?

Airflow est une plateforme particulièrement dynamique, car tout ce qui peut être fait avec du code Python peut également s'y faire.

Avec ses nombreux plug-ins, cet outil cloud assure une bonne interaction avec la grande majorité des systèmes externes les plus populaires.

Mieux encore, pour des besoins plus spécifiques, de nouveaux plug-ins peuvent être créés. Avec sa grande élasticité, cet outil cloud permet à un Data Engineer d'exécuter une infinité de tâches diverses au quotidien. De plus, son intégration est robuste comme en témoignent les multiples opérateurs prêts à l'emploi pour aider le Data Engineer à travailler avec Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Amazon AWS…

L'outil cloud Airflow peut être utilisé pour tous les pipelines de données en lot. Il dispose également de nombreux cas d'usage. Il peut notamment être utilisé pour :

  • organiser et lancer des tâches de Machine Learning s'exécutant sur un cluster spark externe,
  • rassembler au quotidien les mises à jour des équipes de vente depuis Salesforce afin de transmettre un rapport aux dirigeants de l'entreprise,
  • charger et analyser sur une base horaire, les données d'analyse d'applications dans une Data Warehouse (base de données relationnelle hébergée dans le cloud ou dans un Data Center).

Pour mieux connaître le fonctionnement d'Airflow, il est important d'effectuer une formation dans le domaine. Cela permettra de mieux appréhender le Big Data.


Pourquoi suivre une formation Airflow ?

Dire que la plateforme Airflow fait partie des plus utilisées par la communauté de Data Engineer est un euphémisme. De ce fait, il est essentiel que tout ingénieur de données maîtrise cet outil des plus précieux.

Pour parvenir à le prendre en main, une formation en Big Data comme celles que nous proposons est indispensable en Essentials et en Fullstack.

Une formation Apache Airflow permet de maîtriser ce dispositif d'orchestration. Il s'agit d'une compétence qui peut faire la différence lors d'un recrutement. L'automatisation des données est en effet un enjeu crucial au sein des entreprises puisqu'elle permet d'accroître leur productivité et les rend plus productives.

Dans la Data Science (science de données) par exemple, mais également dans le Machine Learning, la collecte de données en provenance de différentes bases est une tâche classique qui peut être entièrement automatisée grâce à Airflow.

De même, Apache Airflow est une solution nativement intégrée dans les principaux services de Big Data à l'instar de Hadoop. C'est d'ailleurs pour toutes ces raisons que cet outil est enseigné dans toute formation Data Engineer digne de ce nom.

Formation Airflow, quels objectifs ?

L'objectif principal d'une formation Airflow pour le Data Engineer est la maîtrise de la prise en main et des fonctionnalités de cette plateforme. La formation Apache Airflow permet notamment de :

  • découvrir et appréhender les fonctionnalités et les concepts de base de l'outil comme le DAG, l'opérateur, l'exécuteur,
  • apprendre à concevoir, planifier et monitorer les workflows,
  • maîtriser les concepts et mécanismes avancés d'Airflow ;
  • Gérer des processus ETL,
  • Dimensionner et sécuriser la plateforme,
  • Savoir mesurer Airflow pour gérer en illimité les tâches à exécuter…

La formation Airflow donne ainsi accès à un large domaine de compétences. On y apprend également résoudre de façon adéquate les data d'une organisation et à modéliser des résultats d'analyse de données.

Formation Airflow : les prérequis et les débouchés

Pour suivre une formation Apache Airflow, certains prérequis sont nécessaires. Une formation de ce type s'adresse le plus souvent à des développeurs, des architectes, des Data Scientists, des Data Engineer, des DevOps… De ce fait, il est souvent recommandé de maîtriser certains langages de programmation comme Python, d'avoir une expérience en Machine Learning, en Data Engineering…

La formation Airflow s'intègre le plus souvent dans le cadre d'une formation Data Engineer, Data Scientist, Data Analyst ou Big Data. Ces différentes formations donnent accès à de nombreux débouchés dans des domaines variés.

Apache Airflow est ainsi une plateforme de planification de flux de travail particulièrement utilisé en Data Engineering. Complètement open source, Airflow est largement utilisé dans la communauté des ingénieurs de données grâce à sa grande flexibilité et à son extensibilité. La maîtrise de cet outil essentiel au Data Engineer et au Data Scientist passe notamment par une formation.

Marine Barrier
Écrit par
Marine Barrier
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Directrice de campus
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Jedha