🔵 عنوان مقاله
Introducing Apache Airflow® 3.1 (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**نسخه 3.1 از Apache Airflow با تمرکز بر جریان‌های داده مدرن، امکاناتی مانند اپراتورهای HITL و اجرای همگام DAG را برای پوشش بهتر سناریوهای GenAI/MLOps ارائه می‌کند. این نسخه یک رابط افزونه مبتنی بر React برای توسعه رابط کاربری سفارشی اضافه کرده و تجربه کاربری را با قابلیت‌هایی مثل افزودن DAG به علاقه‌مندی‌ها و انتخاب زبان بهبود می‌دهد. همچنین زمان پارس شدن DAGها را نمایش می‌دهد، از Python 3.13 پشتیبانی می‌کند و یک trigger rule جدید برای انعطاف‌پذیری بیشتر در تعریف وابستگی‌ها ارائه شده است.
#ApacheAirflow #Airflow3_1 #DataEngineering #MLOps #GenAI #Python313 #DAG #WorkflowOrchestration
🟣لینک مقاله:
https://www.astronomer.io/blog/introducing-apache-airflow-3-1/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Introducing Apache Airflow® 3.1 (8 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
**نسخه 3.1 از Apache Airflow با تمرکز بر جریان‌های داده مدرن، امکاناتی مانند اپراتورهای HITL و اجرای همگام DAG را برای پوشش بهتر سناریوهای GenAI/MLOps ارائه می‌کند. این نسخه یک رابط افزونه مبتنی بر React برای توسعه رابط کاربری سفارشی اضافه کرده و تجربه کاربری را با قابلیت‌هایی مثل افزودن DAG به علاقه‌مندی‌ها و انتخاب زبان بهبود می‌دهد. همچنین زمان پارس شدن DAGها را نمایش می‌دهد، از Python 3.13 پشتیبانی می‌کند و یک trigger rule جدید برای انعطاف‌پذیری بیشتر در تعریف وابستگی‌ها ارائه شده است.
#ApacheAirflow #Airflow3_1 #DataEngineering #MLOps #GenAI #Python313 #DAG #WorkflowOrchestration
🟣لینک مقاله:
https://www.astronomer.io/blog/introducing-apache-airflow-3-1/?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
www.astronomer.io
Introducing Apache Airflow® 3.1
The momentum continues from the release of Airflow 3
🔵 عنوان مقاله
All You Can Do Before Airflow (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ساده‌ترین روش ارکستریشن را شروع کنید و فقط وقتی رشد واقعی پیچیدگی آن را توجیه کرد به Airflow مهاجرت کنید. برای بسیاری از نیازها، ترکیبی از cron، اسکریپت‌های Bash یا Python، یک Makefile، کانتینرسازی با Docker Compose و زمان‌بندی‌های مدیریت‌شده مثل Cloud Scheduler یا EventBridge به‌همراه logging، retry و alert کفایت می‌کند. نشانه‌های نیاز به Airflow زمانی ظاهر می‌شوند که وابستگی‌ها و DAGها پیچیده می‌شوند، backfill و SLA اهمیت پیدا می‌کند، مالکیت بین تیم‌ها توزیع می‌شود و به observability، lineage، RBAC و مدیریت secrets نیاز دارید. قبل از مهاجرت، کارها را idempotent و کوچک کنید، state را در دیتابیس/شیء‌استور نگه دارید، تنظیمات را در کد مدیریت کنید، تست و مستندسازی و پایش را جدی بگیرید. قاعده تصمیم این است: ساده‌ترین ابزار کافی امروز را انتخاب کنید و فقط وقتی درد واقعی تجربه کردید به Airflow ارتقا دهید.
#DataOrchestration #ApacheAirflow #DataPipelines #ETL #DataEngineering #Scalability #CronJobs #Observability
🟣لینک مقاله:
https://dataengineeringcentral.substack.com/p/all-you-can-do-before-airflow?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
All You Can Do Before Airflow (5 minute read)
🟢 خلاصه مقاله:
ساده‌ترین روش ارکستریشن را شروع کنید و فقط وقتی رشد واقعی پیچیدگی آن را توجیه کرد به Airflow مهاجرت کنید. برای بسیاری از نیازها، ترکیبی از cron، اسکریپت‌های Bash یا Python، یک Makefile، کانتینرسازی با Docker Compose و زمان‌بندی‌های مدیریت‌شده مثل Cloud Scheduler یا EventBridge به‌همراه logging، retry و alert کفایت می‌کند. نشانه‌های نیاز به Airflow زمانی ظاهر می‌شوند که وابستگی‌ها و DAGها پیچیده می‌شوند، backfill و SLA اهمیت پیدا می‌کند، مالکیت بین تیم‌ها توزیع می‌شود و به observability، lineage، RBAC و مدیریت secrets نیاز دارید. قبل از مهاجرت، کارها را idempotent و کوچک کنید، state را در دیتابیس/شیء‌استور نگه دارید، تنظیمات را در کد مدیریت کنید، تست و مستندسازی و پایش را جدی بگیرید. قاعده تصمیم این است: ساده‌ترین ابزار کافی امروز را انتخاب کنید و فقط وقتی درد واقعی تجربه کردید به Airflow ارتقا دهید.
#DataOrchestration #ApacheAirflow #DataPipelines #ETL #DataEngineering #Scalability #CronJobs #Observability
🟣لینک مقاله:
https://dataengineeringcentral.substack.com/p/all-you-can-do-before-airflow?utm_source=tldrdata
➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy
Substack
All You Can Do Before Airflow:
4 Orchestration Levels From Cron to Full Pipelines