Airflow adalah platform sumber terbuka untuk membuat, menjadwalkan, dan memantau alur kerja. Awalnya dikembangkan oleh Airbnb dan kemudian disumbangkan ke Apache Software Foundation. Airflow memungkinkan Anda menentukan alur kerja yang kompleks sebagai serangkaian tugas yang saling berhubungan, yang dapat dijalankan dalam urutan tertentu dan dengan ketergantungan satu sama lain.

Airflow menggunakan Directed Acyclic Graphs (DAGs) untuk menentukan alur kerja, yang ditulis dengan Python dan terdiri dari tugas yang didefinisikan sebagai fungsi Python. Tugas-tugas ini dapat dijalankan di berbagai platform, termasuk lingkungan lokal, cloud, atau hibrid. Airflow memiliki antarmuka pengguna berbasis web yang memungkinkan Anda memantau dan mengelola alur kerja, melihat log dan statistik, serta mengatur peringatan dan pemberitahuan.

Aliran udara sangat dapat disesuaikan dan diperluas. Ini menyediakan beragam operator dan kait untuk berbagai sumber data dan platform, dan memungkinkan Anda menentukan operator dan plugin khusus Anda sendiri. Airflow dapat diintegrasikan dengan alat dan platform lain seperti Kubernetes, Docker, AWS, dan Google Cloud Platform.

Beberapa fitur utama Aliran Udara meliputi:

  1. Alur kerja dinamis: Aliran udara memungkinkan Anda menentukan alur kerja dinamis yang dapat beradaptasi dengan perubahan kondisi dan sumber data.
  2. Ketergantungan data: Airflow dapat menangani ketergantungan data yang kompleks dan memastikan bahwa tugas dijalankan dalam urutan yang benar.
  3. Skalabilitas: Aliran Udara dirancang untuk menangani pemrosesan data berskala besar dan dapat diskalakan secara horizontal untuk menangani peningkatan beban kerja.
  4. Dapat digunakan kembali: Airflow memungkinkan Anda menentukan tugas dan alur kerja yang dapat digunakan kembali di banyak proyek.
  5. Ekstensibilitas: Airflow menyediakan arsitektur fleksibel yang dapat diperluas dengan operator, hook, dan plugin khusus.

Secara keseluruhan, Airflow adalah alat yang ampuh untuk mengelola dan mengotomatiskan alur kerja data. Hal ini dapat membantu menyederhanakan pemrosesan data, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan produktivitas bagi teknisi data dan ilmuwan data.