Apache Airflow est une plateforme open-source de gestion de flux de travail conçue pour les pipelines d'ingénierie des données. Elle est née chez Airbnb en octobre 2014 pour répondre aux flux de travail de plus en plus complexes de l'entreprise, permettant une création, une planification et une surveillance programmatiques via une interface utilisateur intégrée. Le projet a été open-source dès sa création, est devenu un projet Apache Incubator en mars 2016 et a atteint le statut de projet de premier niveau de l'Apache Software Foundation en janvier 2019.
Airflow est écrit en Python, et les flux de travail sont créés via des scripts Python, suivant le principe de la « configuration en tant que code ». Contrairement à d'autres plateformes de flux de travail qui utilisent des langages de balisage comme XML, Python permet aux développeurs d'importer des bibliothèques et des classes pour construire des flux de travail. En 2025, selon VentureBeat, Airflow est l'outil de facto pour l'ingénierie des données et a été adopté par les entreprises du Fortune 500.
Architecture de base
Airflow utilise des graphes acycliques dirigés (DAG) pour gérer l'orchestration des flux de travail. Les tâches et leurs dépendances sont définies en Python, et Airflow gère la planification et l'exécution. Les DAG peuvent s'exécuter selon un calendrier défini, comme toutes les heures ou tous les jours, ou être déclenchés par des événements externes comme l'apparition d'un fichier dans Hive. Les planificateurs basés sur les DAG précédents, tels que Oozie et Azkaban, reposaient sur plusieurs fichiers de configuration et arborescences de système de fichiers, tandis qu'Airflow permet d'écrire les DAG dans un seul fichier Python.
Services gérés
Les principaux fournisseurs de cloud proposent des versions gérées d'Apache Airflow. Microsoft Azure fournit Apache Airflow Job, une version gérée en tant que logiciel en tant que service (SaaS) qui s'intègre à Microsoft Fabric pour l'orchestration des éléments Fabric. Google Cloud Platform propose Cloud Composer, un service Airflow géré qui s'intègre à d'autres services GCP. Amazon Web Services a introduit Managed Workflows for Apache Airflow en novembre 2020.
Écosystème et adoption
La conception d'Airflow met l'accent sur l'extensibilité et l'intégration avec les outils d'ingénierie des données. Son approche basée sur Python permet d'incorporer de manière transparente des bibliothèques pour le traitement des données, l'apprentissage automatique et les services cloud. L'adoption généralisée de la plateforme dans tous les secteurs découle de sa flexibilité, de sa communauté active et de ses capacités de planification robustes. Airflow prend en charge la gestion complexe des dépendances, les relances et la surveillance, ce qui le rend adapté aux pipelines par lots et pilotés par événements.
Développement et gouvernance
En tant que projet de premier niveau de l'Apache Software Foundation, Airflow bénéficie d'une gouvernance ouverte et de contributions communautaires. Son développement se concentre sur la fiabilité, les performances et l'expérience utilisateur. Le projet maintient un ensemble riche d'opérateurs et de hooks pour l'intégration avec des systèmes externes, des bases de données au stockage cloud. Des versions régulières et une large base de contributeurs garantissent une amélioration continue et une adaptation aux besoins évolutifs de l'ingénierie des données.
Cas d'utilisation pratiques
Airflow est couramment utilisé pour orchestrer les processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL), l'entreposage de données et les flux de travail analytiques. Il permet aux équipes d'automatiser les tâches récurrentes, de gérer les dépendances et de fournir une visibilité sur l'exécution des pipelines. Dans les contextes d'apprentissage automatique, Airflow peut planifier l'entraînement de modèles, la validation des données et les tâches de déploiement, bien qu'il ne soit pas lui-même un cadre d'apprentissage automatique. Son rôle d'orchestrateur complète des outils comme les plateformes Machine learning et les systèmes Artificial intelligence.
L'intégration d'Airflow avec les écosystèmes cloud, tels que Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud, étend encore son utilité. Les offres gérées réduisent la charge opérationnelle, permettant aux organisations de se concentrer sur la logique des pipelines plutôt que sur l'infrastructure. L'adoption de la plateforme par de grandes entreprises souligne sa fiabilité et son évolutivité dans les environnements de production.
Références
Harenslak, Bas; de Ruiter, Julian (2021). Data Pipelines with Apache Airflow. Manning Publications (publié le 27 avril 2021). ISBN 9781617296901.