【ITニュース解説】Why Apache Airflow is the Cornerstone of Modern Data Engineering

Apache Airflowは、現代のデータエンジニアリングにおいて、データパイプラインを構築・管理するための重要なツールだ。データパイプラインとは、生データから有益な情報を取り出すまでの一連の処理の流れを指し、企業がデータに基づいて意思決定を行う上で不可欠なものとなる。従来、データパイプラインの管理には、cronジョブやシェルスクリプトなどが用いられてきたが、これらの方法は脆弱で、拡張性や可視性に欠けるという問題があった。

そこで登場したのがApache Airflowだ。Airflowは、ワークフローをプログラムによって記述、スケジュール、監視するためのオープンソースプラットフォームである。Airflowの最も重要な概念は、DAG（Directed Acyclic Graph：有向非巡回グラフ）だ。DAGとは、ワークフロー全体を表すタスクの集合であり、タスク間の依存関係を定義したものとなる。

Airflowでは、DAGをPythonで記述する。これにより、変数、ループ、動的なパイプライン生成、外部ライブラリのインポートなど、Pythonの持つ強力な機能をデータパイプラインに活用できる。パイプラインは静的な設定ファイルではなく、バージョン管理された動的なコードとなる。DAGファイルはGitで管理できるため、コードレビュー、バージョン管理、CI/CD（継続的インテグレーション/継続的デリバリー）との連携、チーム間の共同作業が容易になる。データパイプラインへの変更はすべて追跡、文書化、テスト可能だ。cronでは複雑だった依存関係も、Airflowではシンプルで可読性の高いコードで表現できるため、新しいエンジニアでもデータフローを理解しやすい。

Airflowは、cronのような単純な時間ベースのスケジュール機能だけでなく、より高度なスケジュール機能、依存関係管理機能、運用制御機能を提供する。タスクは、依存関係が満たされた場合にのみ実行される。タスクが失敗した場合、後続のタスクは実行されないため、エラーの連鎖やリソースの無駄遣いを防ぐことができる。また、タスクは失敗時に自動的に再試行するように設定したり、Slackやメールでアラートを送信するように設定したりできる。コード修正のために過去のデータを再処理する必要がある場合、Airflowのバックフィル機能を使用することで、特定の期間のパイプラインを簡単に再実行できる。

AirflowのWeb UI（ユーザーインターフェース）は、データパイプラインの監視、可視化、管理を行うための単一の画面を提供する。UIは、Airflowの分散アーキテクチャによって実現されている。Airflowのコアプロセスは、UIを提供する前に実行されている必要がある。スケジューラーはタスクを調整する役割を担い、WebサーバーはUIを提供する役割を担う。この分離により、各コンポーネントを個別に拡張することが可能になる。

UIのホームページでは、すべてのデータパイプラインの概要が表示され、色分けされたステータスインジケーターによってパイプラインの健全性を即座に確認できる。グラフビューでは、コードで定義された依存関係が直感的なビジュアルマップとして表示されるため、複雑なワークフローを理解しやすくなる。タスクの状態は色分けされており、成功したタスクは緑色で表示される。タスクが失敗した場合、UIから直接ログを調査できるため、ダウンタイムを短縮し、リモートサーバーにSSH接続する必要がなくなる。

Airflowは単なるスケジューラーではなく、プラットフォームとしての側面も持つ。Airflowの「プロバイダー」システムを使用することで、AWS、GCP、Azure、Snowflake、Databricks、PostgreSQLなど、現代のデータスタックにおける様々なツールと連携できる。スケジューラー、Webサーバー、ワーカーが分離されているため、システムを拡張しやすい。KubernetesExecutorなどのエグゼキューターを使用することで、タスクごとにリソースを動的に起動できるため、クラウドネイティブな環境に最適だ。

Airflowは、データパイプライン管理にエンジニアリングの厳密さ、信頼性、可視性をもたらす。ワークフローをコードとして扱い、堅牢な運用制御を提供し、パイプライン実行のあらゆる側面を可視化することで、データチームは、信頼性の高いデータインフラストラクチャを構築、監視、維持できるようになる。Airflowは、単なるツールではなく、信頼性の高いデータインフラストラクチャを構築するための基盤となるものだ。