Google Cloud a publié un article de blog sur la façon d'exécuter Apache Airflow sur Google Cloud. Apache Airflow est un choix populaire pour exécuter un ensemble complexe de tâches, telles que l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) ou les pipelines d'analyse de données. Apache Airflow utilise un graphe acyclique dirigé (DAG) pour ordonner et relier plusieurs tâches pour vos flux de travail, y compris la définition d'un calendrier pour exécuter la tâche souhaitée à une heure définie, offrant ainsi un moyen puissant d'effectuer la planification et la représentation graphique des dépendances.
L'article explore trois façons différentes d'exécuter Apache Airflow sur Google Cloud, en discutant des avantages et des inconvénients de chaque approche.
* **Compute Engine :** Il s'agit du moyen le plus simple d'exécuter Airflow sur Google Cloud. Il consiste à installer Airflow sur une instance de machine virtuelle Compute Engine. Cette approche est relativement facile à mettre en place et peu coûteuse, mais elle vous oblige à gérer vous-même la machine virtuelle.
* **GKE Autopilot :** Il s'agit d'une façon plus gérée d'exécuter Airflow sur Google Cloud. Elle consiste à déployer Airflow sur un cluster GKE Autopilot. Cette approche offre plus de scalabilité et de fiabilité que l'exécution d'Airflow sur Compute Engine, mais elle nécessite également plus de connaissances sur Kubernetes.
* **Cloud Composer :** Il s'agit du moyen le plus simple d'exécuter Airflow sur Google Cloud. Cloud Composer est un service entièrement géré qui se charge de la gestion de l'infrastructure Airflow sous-jacente pour vous. Cette approche offre le moyen le plus simple de démarrer avec Airflow, mais c'est aussi la plus coûteuse.
L'article fournit également des instructions étape par étape sur la façon de déployer Airflow en utilisant chacune de ces méthodes.
J'ai trouvé cet article très utile. Il a fourni un excellent aperçu des différentes options pour exécuter Airflow sur Google Cloud. J'ai également apprécié les instructions détaillées sur la façon de déployer Airflow en utilisant chacune de ces méthodes.
Je recommanderais cet article à toute personne cherchant à exécuter Apache Airflow sur Google Cloud.
