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Apache Airflow

Overview​

Apache Airflow, c'est la plateforme d'orchestration de workflows open-source développée par Airbnb qui pense que tout doit être défini en Python. Tu utilises des DAGs Python pour définir et exécuter des workflows complexes. Approche déclarative, scheduler robuste, exécution fiable avec retries et gestion d'erreurs. Si tu bosses avec des pipelines ETL, des workflows data, ou des automatisations SRE, c'est un choix solide.

Airflow se distingue par sa maturité (ça tourne depuis des années), son approche DAGs Python (tu définis tout en Python, c'est simple), son scheduler robuste (ça ne plante pas), et son rôle de standard pour l'orchestration de workflows data.

Informations essentielles​

PropriétéValeur
Site officielhttps://airflow.apache.org/
LicenceApache 2.0
NationalitéInternational (Apache Foundation)
LangagePython
LicenceApache 2.0
ÉcosystèmeData engineering, ETL, workflows
DifficultéIntermédiaire à avancé

Cas d'usage typiques​

  • Pipelines ETL (extraction, transformation, chargement)
  • Workflows data complexes
  • Automatisations SRE (maintenance, déploiements)
  • Orchestration de tâches planifiées
  • Pipelines nécessitant scheduling robuste
  • Workflows avec dépendances complexes

Intégrations et écosystème​

  • Large écosystème d'opérateurs (300+)
  • Intégration avec les services cloud (AWS, GCP, Azure)
  • Compatible avec les bases de données
  • Support des conteneurs et Kubernetes
  • Intégration avec les outils de monitoring
  • Compatible avec les outils data (Spark, Hadoop, etc.)

Avantages​

  • Mature et éprouvé : ça tourne depuis des années, c'est stable, c'est fiable
  • Approche DAGs Python : tu définis tout en Python, c'est simple et puissant
  • Scheduler robuste : ça ne plante pas, ça gère les retries, ça fait le job
  • Large écosystème d'opérateurs : si tu cherches un opérateur, il existe probablement
  • Communauté très active : tu ne seras pas seul, il y a plein de ressources
  • Documentation complète : tout est documenté, tu trouves ce que tu cherches

Limites​

  • La configuration peut être complexe : surtout si tu veux utiliser des fonctionnalités avancées
  • Il te faut une infrastructure (serveur Airflow) : il faut s'en occuper, c'est du travail
  • Performance peut être limitée à grande échelle : mais pour la plupart des cas, c'est largement suffisant
  • Courbe d'apprentissage : il faut comprendre les concepts avant de commencer
  • Nécessite expertise pour cas avancés : si tu veux faire des trucs custom, il faut savoir ce que tu fais

Ressources​