Apache Airflow 3.0 आखिरकार आ गया है, और यह परियोजना के इतिहास में निःसंदेह सबसे महत्वपूर्ण रिलीज़ है।
यह रिलीज़ आपके वर्कफ़्लोज़ को मैनेज करने के तरीके को नया आकार देगी—चाहे आप डेटा में नए हों या वर्षों से Airflow के साथ काम कर रहे हों।
नई संस्करण का प्रत्यक्ष अनुभव करने के बाद, मैं आत्मविश्वास से कह सकता हूँ कि यह केवल क्रमिक अपडेट भर नहीं है।
कुछ शीर्ष हाइलाइट्स इस प्रकार हैं:
- पूर्ण रिमोट एक्ज़िक्यूशन के साथ नई सर्विस-ओरिएंटेड आर्किटेक्चर
- FastAPI पर आधारित बिल्कुल नया React-आधारित UI
- DAG वर्ज़निंग और परिवर्तन ट्रैकिंग
- एसेट-ड्रिवन और इवेंट-आधारित DAG ट्रिगरिंग
- आधुनिक ML वर्कफ़्लो के लिए नेटिव सपोर्ट
- साफ़ अपग्रेड पाथ और मॉड्यूलर CLI स्प्लिट
यह गाइड आपको Airflow 3.0 और इसकी सभी पेशकशों से परिचित कराएगा।
Apache Airflow क्या है?
Apache Airflow एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है जो उपयोगकर्ताओं को डेटा वर्कफ़्लोज़ को प्रोग्रामेटिक रूप से लिखने, शेड्यूल करने और मॉनिटर करने में मदद करता है।
यह जटिल ETL पाइपलाइनों, डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लोज़ और हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के लिए पसंदीदा ऑर्केस्ट्रेटर रहा है।
Airflow में आधारभूत अवधारणा DAG है (एक Directed Acyclic Graph जो कार्यों के क्रम और उनकी निर्भरताओं को परिभाषित करता है)।
Airflow का उपयोग करते समय, कार्य Python स्क्रिप्ट से लेकर SQL ट्रांसफ़ॉर्मेशन और कंटेनराइज़्ड ऑपरेशंस तक हो सकते हैं।
यह प्लेटफ़ॉर्म लचीला, एक्स्टेंसिबल है, और अब 3.0 के साथ पहले से कहीं अधिक भविष्य-उन्मुख है।
यदि आप Airflow के साथ अभी शुरुआत कर रहे हैं, तो Introduction to Apache Airflow in Python कोर्स एक बेहतरीन संसाधन है जो व्यावहारिक अनुभव प्रदान करता है।
Apache Airflow का संक्षिप्त इतिहास
Airflow को शुरू में 2014 में Airbnb द्वारा विकसित किया गया और 2015 में ओपन-सोर्स किया गया।
बाद में यह Apache परियोजना बन गया और तब से डेटा इंजीनियरिंग इकोसिस्टम में सबसे व्यापक रूप से अपनाए गए ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स में से एक बन गया है।
- Airflow 1.x: Python-आधारित DAG ऑथरिंग, शेड्यूलर और एक्ज़ीक्यूटर की बुनियादी सुविधाएँ पेश कीं।
- Airflow 2.0 (2020): एक मील का पत्थर रिलीज़, जिसमें TaskFlow API, REST API और हाई-अवेलेबिलिटी शेड्यूलर जोड़े गए।
- Airflow 2.3–2.5: डाटासेट्स, डेटा-अवेयर शेड्यूलिंग और ऑब्ज़र्वेबिलिटी सुधार पेश किए।
- Airflow 3.0 (2025): एक बुनियादी पुनर्रचना का संकेत देता है, जो मॉड्यूलैरिटी, ML-नेटिव क्षमताओं और क्लाउड-नेटिव सपोर्ट को प्राथमिकता देता है।
नीचे दी गई छवि से स्पष्ट है कि GitHub योगदान वर्ष-दर-वर्ष उल्लेखनीय रूप से बढ़े हैं, जो दिखाता है कि Apache Airflow डेटा ऑर्केस्ट्रेशन स्पेस में सबसे सक्रिय ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में से एक है।
वर्षों के दौरान Apache Airflow में GitHub योगदानों की बढ़ती संख्या दर्शाने वाला चार्ट। स्रोत: Airflow 3.0 Introduction Video
Apache Airflow 3.0 में क्या नया है?
Apache Airflow 3.0 तीन आधारभूत थीम्स पर आधारित एक रिलीज़ है।
Apache Airflow 3.0 रिलीज़ पेज का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Apache Airflow
ये थीम्स आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म की मांगों को पूरा करने, डेवलपर अनुभव को बेहतर बनाने और वितरित, हाइब्रिड और ML-संचालित परिवेशों में केंद्रीय ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में Airflow की स्थिति को मजबूत करने की परियोजना की दृष्टि को दर्शाती हैं।
मुख्य थीम्स को व्यापक रूप से इस प्रकार वर्गीकृत किया जा सकता है:
Apache Airflow 3.0 की तीन मुख्य थीम्स का सार प्रस्तुत करती छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
उपयोग में अधिक सरल
3.0 रिलीज़ के सबसे महत्वपूर्ण उद्देश्यों में से एक है संपूर्ण रूप से उपयोगिता में सुधार—कमांड लाइन से लेकर यूज़र इंटरफ़ेस और अंतर्निहित API इंटरैक्शन तक।
Airflow अब सीखने में आसान, दैनिक उपयोग में अधिक सुखद और जटिल ऑपरेशनल आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से सपोर्ट करने में सक्षम है।
और मज़बूत सुरक्षा
डेटा इंजीनियरिंग में सुरक्षा एक केंद्रीय चिंता बन गई है, खासकर गोपनीयता नियमों के बढ़ते प्रभाव और डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के पैमाने के कारण।
Airflow 3.0 इन चिंताओं का समाधान टास्क आइसोलेशन और एक्ज़िक्यूशन कंट्रोल के लिए गहरे आर्किटेक्चरल सपोर्ट के साथ करता है।
Airflow 3.0 में सुरक्षा सुधार सक्रिय और रणनीतिक दोनों हैं, जो एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट्स, कड़े नियामक उद्योगों और आधुनिक DevSecOps प्रथाओं की आवश्यकताओं के अनुरूप हैं।
कहीं भी, कभी भी चलाएँ
आधुनिक डेटा स्टैक अब केवल ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर्स या केंद्रीकृत क्लाउड परिवेशों तक सीमित नहीं है।
Airflow 3.0 विविध डिप्लॉयमेंट टोपोलॉजी और एक्ज़िक्यूशन पैटर्न के सपोर्ट के साथ इस चुनौती का सामना करता है।
टास्क को कहीं भी चलाने में सक्षम बनाना (और ऐसे वर्कफ़्लो सपोर्ट करना जो कभी भी चल सकें) आधुनिक डेटा लाइफ़साइकिल के ऑर्केस्ट्रेशन के लिए बेजोड़ लचीलापन, लचीलापन और स्केलेबिलिटी प्रदान करता है।
रिमोट क्लस्टर और लोकल वर्कर्स दिखाती छवि, जिन्हें कहीं भी, कभी भी चलाने के लिए उपयोग किया जाता है। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
इस गाइड का शेष भाग Airflow 3.0 की मुख्य थीम्स के पहलुओं को विस्तार से कवर करेगा।
Airflow 3.0 में प्रमुख आर्किटेक्चर बदलाव
Apache Airflow 3.0 रिलीज़ यह फिर से परिभाषित करता है कि कार्य कैसे निष्पादित होते हैं, वे कहाँ चल सकते हैं, और डेवलपर्स व ऑपरेटर सिस्टम के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।
ध्यान डिकप्लिंग, मॉड्यूलराइज़ेशन, स्केलेबिलिटी और डिप्लॉयमेंट लचीलापन पर है, जिससे Airflow हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म की मांगों को पूरा कर सके।
Airflow 2 और Airflow 3 के आर्किटेक्चर को दर्शाती छवि। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
टास्क एक्ज़िक्यूशन API और टास्क SDK
Airflow 3.0 में सबसे महत्वपूर्ण नवाचारों में से एक है टास्क एक्ज़िक्यूशन API और उसके साथ आने वाला टास्क SDK।
इन घटकों से कार्यों को Airflow के कोर रनटाइम इंजन से स्वतंत्र रूप से परिभाषित और निष्पादित किया जा सकता है।
इसके कुछ प्रमुख निहितार्थ इस प्रकार हैं:
- भाषा लचीलापन: कार्य अब केवल Python तक सीमित नहीं हैं। नए SDK के साथ, उन्हें Java, Go या R जैसी भाषाओं में लिखा जा सकता है, जिससे व्यापक अपनाने और विविध टेक स्टैक के साथ एकीकरण संभव होता है।
- पर्यावरण डिकप्लिंग: कार्य अब शेड्यूलर और वर्कर्स से अलग, आइसोलेटेड, रिमोट या कंटेनराइज़्ड वातावरण में चल सकते हैं। इससे डिपेंडेंसी कॉन्फ्लिक्ट्स समाप्त होते हैं और एक्ज़िक्यूशन स्थिरता में सुधार होता है।
- सरलीकृत डेवलपर वर्कफ़्लो: टास्क डेवलपमेंट के लिए मानकीकृत इंटरफ़ेस परीक्षण और डिप्लॉयमेंट को सरल बनाता है, कोड पुन: उपयोग बढ़ाता है और नए डेवलपर्स के लिए ऑनबोर्डिंग समय कम करता है।
यह आर्किटेक्चर Airflow को अधिक लचीला और क्लाउड-नेटिव बनाने की दिशा में एक बड़ा कदम है।
यह डेटा इंजीनियरिंग में भाषा विविधता, कंटेनराइज़ेशन और टास्क-स्तरीय पुनरुत्पादकता की व्यापक प्रवृत्ति के साथ मेल खाता है।
एज एक्ज़ीक्यूटर
एज एक्ज़ीक्यूटर Airflow 3.0 में एक और परिवर्तनकारी जोड़ है।
यह इवेंट-ड्रिवन और भूगोलिक रूप से वितरित टास्क एक्ज़िक्यूशन को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
सभी एक्ज़िक्यूशन को केंद्रीकृत क्लस्टर में होने की आवश्यकता के बजाय, एज एक्ज़ीक्यूटर कार्यों को डेटा स्रोत पर या उसके निकट चलने देता है।
एज एक्ज़िक्यूशन के कुछ प्रमुख लाभ इस प्रकार हैं:
एज एक्ज़िक्यूशन के प्रमुख लाभ दर्शाती छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
- भौगोलिक लचीलापन: कार्य रिमोट या क्षेत्रीय क्लस्टरों, डेटा सेंटर्स या यहां तक कि एज डिवाइसेज़ पर भी चल सकते हैं।
- रियल-टाइम प्रतिक्रिया: कम विलंबता, इवेंट-ड्रिवन उपयोग मामलों जैसे IoT, वित्तीय डेटा फ़ीड्स या ऑपरेशनल मॉनिटरिंग के लिए आदर्श।
- घटी हुई नेटवर्क विलंबता: क्योंकि कम्प्यूटेशन डेटा स्रोत के निकट होता है, बड़ी मात्रा में डेटा को केंद्रीय क्लस्टर तक भेजने का ओवरहेड कम हो जाता है।
- इवेंट-ट्रिगर पाइपलाइंस: एज एक्ज़ीक्यूटर Airflow 3.0 में पेश नए इवेंट-ड्रिवन शेड्यूलिंग पाराडाइम को सपोर्ट करता है।
टास्क आइसोलेशन और डिप्लॉयमेंट टोपोलॉजी
Airflow 3.0 टास्क आइसोलेशन के एक नए स्तर को पेश करता है, जो सुरक्षा और प्रदर्शन दोनों को महत्वपूर्ण रूप से बेहतर बनाता है।
टास्क को सैंडबॉक्स्ड वातावरण में चलाने में सक्षम बनाना डेटा लीक और संसाधन संघर्षों के जोखिम को कम करता है।
यह अधिक लचीले डिपेंडेंसी मैनेजमेंट की भी अनुमति देता है, क्योंकि अलग-अलग कार्य या DAG अपनी-अपनी लाइब्रेरी वर्ज़न, Python वातावरण या रनटाइम इंजनों के साथ काम कर सकते हैं।
यह आइसोलेशन अपग्रेड्स को भी अधिक सहज बनाता है। Airflow के कोर घटकों को चल रहे कार्यों को बाधित किए बिना या अनुकूलता तोड़े बिना अपडेट किया जा सकता है।
सुधारित आर्किटेक्चर विविध इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं के अनुरूप कई डिप्लॉयमेंट परिदृश्यों को भी सक्षम बनाता है।
पब्लिक क्लाउड परिवेशों में, Airflow वर्कर्स को AWS, GCP या Azure जैसे प्रदाताओं में आसानी से वितरित किया जा सकता है।
प्राइवेट या हाइब्रिड क्लाउड सेटअप के लिए, कंट्रोल प्लेन घटक सुरक्षित नेटवर्क के भीतर रह सकते हैं जबकि कार्य DMZ या लोकल डेटा सेंटर में निष्पादित होते हैं।
इसके अलावा, Airflow 3.0 एज डिप्लॉयमेंट्स को सपोर्ट करता है, जो औद्योगिक या मोबाइल हार्डवेयर पर सीधे ML इन्फेरेंस या एनॉमली डिटेक्शन जैसे उपयोग मामलों को सक्षम बनाते हैं।
ये क्षमताएं डेटा लोकैलिटी नियमों के अनुपालन, फॉल्ट-टॉलरेंट शेड्यूलिंग और GPU-त्वरित एक्ज़िक्यूशन को सपोर्ट करती हैं।
CLI स्प्लिट: airflow और airflowctl
Airflow 3.0 एक विभाजित कमांड-लाइन इंटरफ़ेस (CLI) पेश करता है, जिसे मॉड्यूलर बैकएंड को पूरक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो लोकल डेवलपमेंट और रिमोट ऑपरेशनल कार्यों के बीच भेद करता है।
airflow
- लोकल डेवलपमेंट और टेस्टिंग के लिए उपयोग किया जाता है
- लोकल DAGs, मेटाडेटा DB और घटकों के साथ इंटरैक्ट करता है
- त्वरित परीक्षण, DAG पार्सिंग और CLI-आधारित डिबगिंग सपोर्ट करता है
airflowctl
- प्रोडक्शन और रिमोट ऑर्केस्ट्रेशन के लिए डिज़ाइन किया गया
- एनवायरनमेंट मैनेजमेंट, डिप्लॉयमेंट और क्लाउड एक्ज़िक्यूशन को हैंडल करता है
- CI/CD पाइपलाइंस, ऑब्ज़र्वेबिलिटी और डिस्ट्रिब्यूटेड क्लस्टर मैनेजमेंट के लिए उपयोगी
यह विभाजन व्यक्तिगत डेवलपर्स और प्लेटफ़ॉर्म टीमों दोनों के लिए वर्कफ़्लोज़ को सरल बनाता है।
पूर्ण तकनीकी विवरण और परिवर्तनों की संपूर्ण सूची के लिए, आधिकारिक Airflow 3.0 रिलीज़ नोट्स देखें।
आर्किटेक्चर सुधारों का सार
यहाँ आर्किटेक्चर सुधारों का सार प्रस्तुत करने वाली एक तालिका है:
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फ़ीचर
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विवरण
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टास्क SDK + API
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किसी भी भाषा में टास्क लिखें और चलाएं, रिमोट एक्ज़िक्यूशन सपोर्ट के साथ
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एज एक्ज़ीक्यूटर
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डेटा स्रोतों के निकट या भौगोलिक रूप से वितरित टास्क एक्ज़िक्यूशन
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टास्क आइसोलेशन
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सुरक्षित और स्वतंत्र टास्क वातावरण; लचीला डिपेंडेंसी मैनेजमेंट
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CLI स्प्लिट
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लोकल (airflow) और रिमोट (airflowctl) कमांड्स के बीच स्पष्ट भेद
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डिप्लॉयमेंट टोपोलॉजी
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हाइब्रिड, मल्टी-क्लाउड, एज और GPU-त्वरित एक्ज़िक्यूशन पैटर्न्स का सपोर्ट
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नया React-आधारित UI और DAG वर्ज़निंग
Airflow 3.0 एक पूरी तरह से पुन: डिज़ाइन किया गया यूज़र इंटरफ़ेस पेश करता है, जिसे फ्रंटएंड के लिए React और नए बैकएंड फ़्रेमवर्क के रूप में FastAPI का उपयोग करके शुरू से बनाया गया है।
तेज़ और अधिक प्रत्युत्तरशील UI
नया UI आर्किटेक्चर विशेष रूप से सैकड़ों या हजारों DAG वाले परिवेशों में काफी सुगम उपयोग अनुभव प्रदान करता है।
पेज लोड तेज़ हैं, UI एलिमेंट्स अधिक सहज हैं, और नेविगेशन मॉडल अलग-अलग व्यूज़ में सुसंगत और प्रत्युत्तरशील लगता है।
कुछ प्रमुख UI सुधार इस प्रकार हैं:
- ग्रिड व्यू सुधार: बेहतर टाइमलाइन नेविगेशन, सर्च और फ़िल्टरिंग। उपयोगकर्ता अब DAGs की एक्ज़िक्यूशन स्थिति को अधिक आसानी से स्कैन कर सकते हैं और असफल या अटके हुए कार्यों को ट्रबलशूट कर सकते हैं।
- ग्राफ़ व्यू सुधार: बेहतर ज़ूमिंग, पैनिंग और इंटरएक्टिव टास्क मेटाडेटा एक्सप्लोरेशन। यह जटिल DAG संरचनाओं को एक नज़र में समझने में मदद करता है।
- एसेट पैनल: एसेट-ड्रिवन वर्कफ़्लोज़ के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया नया व्यू। यह उपयोगकर्ताओं को एसेट्स, उनके प्रोड्यूसर और कन्ज़्यूमर और DAGs के पार लीनिएज को विज़ुअलाइज़ करने देता है।
डार्क मोड का बिल्ट-इन सपोर्ट
डार्क मोड अब Airflow में नेटिव और सोच-समझकर एकीकृत है, जो स्पष्टता और लंबे समय तक काम के लिए आराम पर केंद्रित एक परिष्कृत दृश्य अनुभव प्रदान करता है।
हालाँकि 2.x में डार्क मोड का एक संस्करण उपलब्ध था, इस रिलीज़ में पूरी तरह विकसित और उद्देश्य-निर्मित डिज़ाइन लेयर पेश की गई है।
यह स्पष्ट रूप से कंट्रास्ट, पठनीयता और लंबे कार्य सत्रों के दौरान आंखों के तनाव को कम करने के लिए सावधानीपूर्वक अनुकूलित किया गया है।
किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में जिसने डेवलपमेंट स्पेस में समय बिताया है, मैं वास्तव में इसकी सराहना करता हूँ।
यह सबसे अधिक अनुरोधित कम्युनिटी फ़ीचर्स में से एक था और विशेष रूप से उन डेवलपर्स के लिए मूल्यवान है जो अक्सर कम रोशनी वाले वातावरण में काम करते हैं या बस एक डार्क इंटरफ़ेस पसंद करते हैं।
नीचे दी गई छवियाँ Airflow कंसोल डैशबोर्ड में लाइट और डार्क मोड के बीच दृश्य कंट्रास्ट को हाइलाइट करती हैं।
लाइट मोड में Airflow कंसोल का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
डार्क मोड में Airflow कंसोल का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
DAG वर्ज़निंग
Airflow 3.0 में सबसे प्रभावशाली नई क्षमताओं में से एक है फर्स्ट-क्लास DAG वर्ज़निंग।
Airflow 2.x में चुनौती
Airflow के पिछले संस्करणों में, DAGs सोर्स कोड फ़ाइलों से पार्स किए जाते थे, और DAG के नवीनतम संस्करण को सार्वभौमिक रूप से लागू किया जाता था—यहाँ तक कि पिछले DAG रन पर भी।
इस दृष्टिकोण से कई प्रसिद्ध समस्याएँ पैदा हुईं।
एक प्रमुख समस्या थी एक्ज़िक्यूशन ड्रिफ्ट। यदि आपने रन के दौरान DAG को अपडेट किया, तो कार्य कोड के अलग-अलग संस्करणों के तहत निष्पादित हो सकते थे।
ऑडिटेबिलिटी का भी नुकसान था क्योंकि Airflow में यह ट्रैक करने का कोई नेटिव तंत्र नहीं था कि किसी विशेष एक्ज़िक्यूशन के लिए DAG का कौन-सा संस्करण उपयोग किया गया था।
इसके अतिरिक्त, ऐतिहासिक सटीकता प्रभावित होती थी क्योंकि UI हमेशा नवीनतम DAG संरचना दिखाता था, भले ही DAG वास्तव में कब चला हो—जिससे असंगत और संभावित रूप से भ्रामक एक्ज़िक्यूशन इतिहास बनता था।
Airflow 3.0 क्या बदलता है
Airflow 3.0 प्लेटफ़ॉर्म में सीधे संरचित DAG संस्करण ट्रैकिंग पेश करता है:
- हर नई डिप्लॉयमेंट या कोड परिवर्तन पर DAGs का वर्ज़न बनाया जाता है।
- ऐतिहासिक रन उस सटीक DAG संस्करण के साथ संरक्षित रहते हैं जिसने उन्हें उत्पन्न किया।
- उपयोगकर्ता UI से DAG के किसी विशिष्ट संस्करण का निरीक्षण, पुन: चलाना या विश्लेषण कर सकते हैं।
मुझे यह फ़ीचर विशेष रूप से पसंद है क्योंकि व्यवहार में ऐसा DAG बनाना लगभग असंभव है जिसे कभी बदलाव की आवश्यकता न हो।
नए बिज़नेस लॉजिक, बग फिक्स या प्रदर्शन अनुकूलन के कारण DAGs को विकसित होना पड़ेगा—और इन-बिल्ट वर्ज़निंग इस प्रक्रिया को कहीं अधिक पारदर्शी और प्रबंधनीय बनाती है।
आप इसे नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट्स में क्रियान्वयन में देख सकते हैं, जो DAG ऑर्केस्ट्रेशन इंटरफ़ेस और नए वर्ज़न हिस्ट्री ड्रॉपडाउन को दिखाते हैं।
DAG ऑर्केस्ट्रेशन की छवि। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
वर्ज़न हिस्ट्री ड्रॉपडाउन के साथ DAG ऑर्केस्ट्रेशन का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
DAG वर्ज़निंग क्यों मायने रखती है
DAG वर्ज़निंग विश्वसनीय, ट्रेसएबल और कम्प्लायंट डेटा वर्कफ़्लोज़ बनाए रखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह इसलिए आवश्यक है:
- पुनरुत्पादकता: अब आप किसी DAG को ठीक उसी तरह से विश्वसनीय रूप से फिर से चला सकते हैं जैसा वह अतीत में चला था—भले ही वर्तमान कोड बदल गया हो।
- डिबगिंग: त्रुटियों को जिम्मेदार DAG के विशिष्ट संस्करण तक वापस ट्रेस किया जा सकता है, जिससे मूल कारण विश्लेषण में मदद मिलती है।
- गवर्नेंस: विनियमित परिवेशों में, वर्ज़निंग इस बात का ऑडिट ट्रेल बनाए रखकर अनुपालन का समर्थन करती है कि कौन-सा कोड कब और कैसे उपयोग हुआ।
- CI/CD एकीकरण: GitOps वर्कफ़्लोज़ का उपयोग करने वाली टीमें Airflow में DAG संस्करणों को सोर्स कंट्रोल में कमिट हैश से लिंक कर सकती हैं, जिससे पूर्ण ट्रेसएबल डिलीवरी पाइपलाइन बनती है।
नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट्स दिखाते हैं कि UI में कुछ बदलाव कैसे दिखते हैं—DAG ओवरव्यू और कोड पेन दोनों में वर्ज़न-अवेयर व्यूज़ के साथ।
Airflow कंसोल में एक DAG के भीतर ओवरव्यू पेन का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video)
Airflow कंसोल में एक DAG के भीतर कोड पेन का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
सहयोग और पारदर्शिता
DAG वर्ज़निंग डेटा टीमों के लिए सहयोग को भी आसान बनाती है। उदाहरण के लिए:
- इंजीनियर Git एक्सेस की आवश्यकता के बिना सीधे UI में DAG परिवर्तनों की समीक्षा कर सकते हैं।
- विश्लेषक और QA टीमें प्रोडक्शन DAGs में दखल देने के जोखिम के बिना ऐतिहासिक व्यवहार की पुष्टि कर सकती हैं।
- प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियर स्थिर संस्करणों के साथ नए DAG संस्करणों का सुरक्षित रूप से परीक्षण कर सकते हैं।
और स्मार्ट शेड्यूलिंग और बैकफ़िल्स
Airflow 3.0 इस बात में उल्लेखनीय विकास दर्शाता है कि वर्कफ़्लोज़ कैसे ट्रिगर, मैनेज और समन्वित किए जाते हैं।
एसेट-ड्रिवन DAGs
Airflow 3.0 में स्मार्ट शेड्यूलिंग के केंद्र में एसेट्स की अवधारणा है।
पहले के संस्करणों में पेश किए गए डाटासेट्स के विकास से प्रेरित, नया @asset डेकोरेटर उपयोगकर्ताओं को ऐसे पाइपलाइंस परिभाषित करने देता है जो लॉजिकल डेटा एंटिटीज़ की उपलब्धता और स्थिति द्वारा संचालित होते हैं।
एसेट क्या है?
Airflow में एक एसेट उस डेटा या आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है जिसे किसी DAG द्वारा उत्पन्न, रूपांतरित या उपभोग किया जाता है।
यह एक डेटाबेस टेबल, क्लाउड स्टोरेज में फ़ाइल, प्रशिक्षित ML मॉडल या यहां तक कि एक API प्रतिक्रिया भी हो सकता है।
@asset डेकोरेटर के साथ:
- एसेट्स को Python फ़ंक्शन्स के रूप में डिक्लेयर किया जाता है जो डेटा लौटाते या जनरेट करते हैं।
- इन एसेट्स को ऑर्केस्ट्रेशन प्रक्रिया में फर्स्ट-क्लास सिटिज़न की तरह माना जाता है।
- Airflow एसेट्स और DAGs के बीच निर्भरताओं को स्वचालित रूप से ट्रैक करता है।
नीचे दिया गया स्क्रीनशॉट दिखाता है कि Airflow कंसोल में एसेट्स कैसे विज़ुअलाइज़ होते हैं।
Airflow कंसोल में एसेट्स का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
Airflow 3.0 में एसेट्स की कुछ प्रमुख विशेषताएँ इस प्रकार हैं:
Airflow 3.0 में एसेट्स की प्रमुख विशेषताओं की छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
- संरचित मेटाडेटा: एसेट्स नाम, URI, समूह पहचानकर्ता और मनमाने मेटाडेटा फ़ील्ड्स को सपोर्ट करते हैं, जिससे समृद्ध लीनिएज और डिस्कवरी संभव होती है।
- कंपोज़ेबल डिज़ाइन: एसेट्स एक-दूसरे को संदर्भित कर सकते हैं ताकि परस्पर निर्भर, मॉड्यूलर पाइपलाइंस बनाई जा सकें।
- वॉचर सपोर्ट: एसेट्स को वॉचर्स के साथ कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जो बाहरी संकेतों (वर्तमान में AWS SQS) की निगरानी करते हैं और उसके जवाब में DAG एक्ज़िक्यूशन को ट्रिगर करते हैं।
यह मॉडल DAG शेड्यूलिंग को “हर घंटे चलाओ” से “जब प्रासंगिक डेटा तैयार हो तब चलाओ” में बदल देता है।
यह सचमुच रिएक्टिव वर्कफ़्लोज़ को सक्षम करता है जो घड़ी नहीं, बल्कि डेटा की अवस्था से कड़े तौर पर जुड़े होते हैं।
इन नई क्षमताओं का उपयोग करते हुए अधिक गहन उदाहरणों और प्रोडक्शन पैटर्न्स के लिए, Astronomer की डेटा-अवेयर शेड्यूलिंग गाइड विस्तृत वॉकथ्रू प्रदान करती है। आप इन सुविधाओं के साथ पूर्ण डेटा पाइपलाइन कैसे लागू करें, यह Building an ETL Pipeline with Airflow गाइड में भी सीख सकते हैं।
बाहरी इवेंट शेड्यूलिंग
Airflow 3.0 बाहरी इवेंट-ड्रिवन शेड्यूलिंग के लिए मजबूत समर्थन पेश करता है, जो Airflow इकोसिस्टम के बाहर की वास्तविक-विश्व ट्रिगर्स के आधार पर वर्कफ़्लोज़ शुरू करने की अनुमति देता है।
यह सुविधा Airflow के पारंपरिक पोलिंग-आधारित दृष्टिकोण से एक महत्वपूर्ण बदलाव है।
समर्थित इवेंट स्रोतों में AWS SQS शामिल हैं—क्लाउड-नेटिव, डिकप्ल्ड वर्कफ़्लोज़ में मैसेज क्यूज़ के साथ इंटीग्रेशन के लिए; स्ट्रीमिंग और माइक्रोसर्विसेस समन्वयन के लिए Kafka का योजनाबद्ध समर्थन; और मॉनिटरिंग सिस्टम्स, APIs या अन्य ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म से सिग्नल प्राप्त करने के लिए HTTP/वेबहुक्स।
उपयोग मामलों में S3 में नई फ़ाइल आने पर डेटा पाइपलाइन शुरू करना, किसी ML मॉडल रजिस्ट्री अपडेट के जवाब में DAG लॉन्च करना, या रियल-टाइम अलर्टिंग और घटना प्रतिक्रिया वर्कफ़्लोज़ का समन्वय करना शामिल है।
इवेंट-ड्रिवन DAGs Airflow को अधिक लचीला और शक्तिशाली बनाते हैं, जो बाहरी प्रणालियों पर रियल-टाइम में प्रतिक्रिया देने में सक्षम है।
शेड्यूलर-मैनेज्ड बैकफ़िल्स
Airflow 3.0 में सबसे प्रत्याशित सुधारों में से एक है बैकफ़िल मैकेनिक्स का ओवरहॉल—अतीत के डेटा इंटरवल्स को फिर से चलाने या असफल DAGs की मरम्मत करने की प्रक्रिया।
Airflow 2.x में कुछ चुनौतियों में बैकफ़िल्स के लिए UI और API सपोर्ट का अभाव शामिल था, जिन्हें CLI के माध्यम से मैन्युअल रूप से ट्रिगर करना पड़ता था।
इसके परिणामस्वरूप, Airflow 3.0 में किए गए सुधारों में शामिल हैं:
Airflow 3.0 में सुधारों को दर्शाती छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
- यूनिफ़ाइड एक्ज़िक्यूशन मॉडल: बैकफ़िल्स अब मुख्य शेड्यूलर द्वारा हैंडल किए जाते हैं, जिससे नियमित DAG रन के साथ सुसंगतता सुनिश्चित होती है।
- मल्टीमोडल ट्रिगरिंग: बैकफ़िल्स UI, API या CLI के माध्यम से लॉन्च किए जा सकते हैं—इंटरैक्टिव उपयोगकर्ताओं और स्वचालित प्रणालियों दोनों के लिए लचीलापन प्रदान करते हुए।
- असिंक्रोनस एक्ज़िक्यूशन: बैकफ़िल्स अब नॉन-ब्लॉकिंग, असिंक्रोनस तरीके से चलते हैं; एक साथ कई बैकफ़िल्स को कतारबद्ध और प्रबंधित किया जा सकता है।
- पूर्ण ऑब्ज़र्वेबिलिटी: UI में बैकफ़िल प्रोग्रेस ट्रैकर शामिल है, जिसमें विस्तृत टास्क-स्तरीय व्यूज़, रियल-टाइम लॉग्स और स्टेटस इंडिकेटर्स हैं।
- कैंसेलेबल रन: बैकफ़िल्स को अब UI से रोका या समाप्त किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ता बिना पूरे वर्कफ़्लो को पुनः शुरू किए समस्याओं पर गतिशील रूप से प्रतिक्रिया दे सकते हैं।
Airflow 3.0 में मशीन लर्निंग और AI उपयोग मामलों का समर्थन
Airflow 3.0 आधुनिक मशीन लर्निंग (ML) और AI-संचालित वर्कफ़्लोज़ के लिए फर्स्ट-क्लास ऑर्केस्ट्रेशन टूल बनने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाता है।
नॉन-डेटा-इंटरवल DAGs
3.0 में सबसे परिवर्तनकारी बदलावों में से एक है लंबे समय से चले आ रहे execution date प्रतिबंध को हटाना।
Airflow 2.x और इससे पहले, हर DAG रन के लिए एक अद्वितीय execution_date आवश्यक था, जो मुख्य रूप से शेड्यूलिंग इंटरवल से जुड़ा था।
यह मॉडल समय-आधारित ETL जॉब्स के लिए तो अच्छा था, लेकिन प्रयोगात्मक और इन्फेरेंस परिदृश्यों में घर्षण पैदा करता था।
नॉन-डेटा-इंटरवल DAGs के साथ, Airflow 3.0 सच्ची एक्ज़िक्यूशन स्वतंत्रता पेश करता है:
इस बदलाव से सशक्त कुछ उपयोग मामले इस प्रकार हैं:
- मॉडल प्रयोग: अलग-अलग मॉडल कॉन्फ़िगरेशन या डेटा स्लाइस के लिए एक ही DAG कई बार चलाएँ—execution dates के टकराव की चिंता के बिना।
- हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग: अलग-अलग पैरामीटर ग्रिड्स या सर्च स्ट्रेटेजीज़ के लिए समानांतर रूप से DAG रन लॉन्च करें—अलग-अलग ट्रैक किए गए, परन्तु समानांतर चलने वाले।
- इन्फेरेंस DAGs: नए डेटा, बाहरी इवेंट्स या उपयोगकर्ता क्रियाओं द्वारा ट्रिगर की गई रियल-टाइम या बैच प्रिडिक्शंस के लिए एक ही DAG को लगातार या बार-बार इनवोक करें।
यह डिकप्लिंग ML इंजीनियर्स के लिए ऑर्केस्ट्रेशन लॉजिक को नाटकीय रूप से सरल बनाता है और उच्च स्तर के ऑटोमेशन, पैरेललिज़्म और पुनरुत्पादकता को सक्षम करता है।
कभी भी टास्क चलाएँ
Airflow 3.0 अब आधिकारिक तौर पर कई एक्ज़िक्यूशन पाराडाइम्स को सपोर्ट करता है, यह मान्यता देते हुए कि आधुनिक डेटा वर्कफ़्लोज़ हमेशा स्थिर शेड्यूल का पालन नहीं करते।
यह अपडेट Airflow को विभिन्न ऑपरेशनल और डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं के लिए अधिक अनुकूल बनाता है।
समर्थित एक्ज़िक्यूशन मोड्स में पारंपरिक Scheduled (बैच) एक्ज़िक्यूशन शामिल है, जो क्रॉन-जैसी शेड्यूलिंग का उपयोग करता है और नाइटली रिपोर्ट्स, आव hourly सिंक या बैच ETL पाइपलाइंस जैसी नौकरियों के लिए उपयुक्त है।
Airflow 3.0 इवेंट-ड्रिवन एक्ज़िक्यूशन को भी सपोर्ट करता है, जहाँ DAGs बाहरी इवेंट्स—जैसे क्लाउड स्टोरेज बकेट में नई फ़ाइल आना या Kafka पर मैसेज आना—द्वारा ट्रिगर हो सकते हैं, जिससे रेस्पॉन्सिव, रियल-टाइम ऑर्केस्ट्रेशन संभव होता है। इसके अतिरिक्त, अब Ad Hoc/इन्फेरेंस एक्ज़िक्यूशन भी संभव है, जो DAGs को किसी विशिष्ट टाइमस्टैम्प की आवश्यकता के बिना चलाने में सक्षम बनाता है।
यह विशेष रूप से मशीन लर्निंग इन्फेरेंस, डेटा क्वालिटी चेक्स, या यूज़र-ट्रिगर जॉब्स जैसे उपयोग मामलों के लिए उपयोगी है जहाँ समांतरता और तात्कालिकता महत्वपूर्ण होती है।
Airflow 3.0 में अपग्रेड करना
Airflow 3.0 महत्वपूर्ण सुधार पेश करता है, लेकिन कई मायनों में पुराने पैटर्न्स से अलग भी होता है।
आपके सुचारू संक्रमण में मदद करने के लिए, कोर योगदानकर्ताओं ने एक व्यापक और सुव्यवस्थित अपग्रेड गाइड प्रदान किया है।
यह एक मेजर रिलीज़ है, और सावधानीपूर्वक योजना की सलाह दी जाती है।
फिर भी, अपग्रेड प्रक्रिया को यथासंभव सीधा बनाया गया है—स्पष्ट दस्तावेज़, अपग्रेड चेकलिस्ट्स और कम्पैटिबिलिटी टूलिंग के साथ।
गाइड में शामिल कुछ पहलू इस प्रकार हैं:
- एनवायरनमेंट और डिपेंडेंसी सेटअप
- शेड्यूलर और एक्ज़ीक्यूटर एलाइन्मेंट
- डेटाबेस स्कीमा माइग्रेशंस और बैकअप्स
- टास्क एक्ज़िक्यूशन और DAG पार्सिंग में व्यवहारगत अंतर
Apache Airflow वेबपेज का स्क्रीनशॉट—3.0 में अपग्रेड करने पर। स्रोत: Apache Airflow
अपग्रेड करने से पहले निम्नलिखित क्षेत्रों का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है:
- DAG कम्पैटिबिलिटी: सुनिश्चित करें कि DAGs 3.0 टास्क SDK द्वारा सपोर्ट किए गए APIs और कंस्ट्रक्ट्स का उपयोग करते हैं, खासकर यदि नए एक्ज़िक्यूशन फ़ीचर्स अपना रहे हैं।
- CLI संक्रमण: जहाँ उपयुक्त हो, निर्बाध CLI उपयोग को airflowctl से बदलें—विशेष रूप से CI/CD और रिमोट एक्ज़िक्यूशन संदर्भों में।
- प्लगइन वैलिडेशन: सुनिश्चित करें कि कस्टम प्लगइन्स और थर्ड-पार्टी इंटीग्रेशंस नई आर्किटेक्चरल डिज़ाइन और CLI स्प्लिट के साथ संगत हैं।
यदि आप एक सहज अपग्रेड अनुभव चाहते हैं, तो अपडेट करने से पहले पूर्ण Upgrading to Airflow 3.0 दस्तावेज़ अवश्य देखें।
डेमो-आधारित मूल्यांकन
Airflow 3.0 की नई सुविधाओं को क्रियान्वयन में देखने के लिए, Astronomer द्वारा प्रदान किए गए आधिकारिक डेमो DAGs प्लेटफ़ॉर्म की नवीनतम क्षमताओं का पता लगाने का व्यावहारिक तरीका प्रदान करते हैं।
ये डेमो एक व्यापक शोकेस के रूप में कार्य करते हैं और यह समझने के लिए आदर्श हैं कि DAG वर्ज़निंग, एसेट-ड्रिवन वर्कफ़्लोज़ और इवेंट-ड्रिवन एक्ज़िक्यूशन वास्तविक परिदृश्यों में कैसे काम करते हैं।
एक उदाहरण उपयोग मामला जिसमें Airflow 3.0 का उपयोग किया जा सकता है, का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Astronomer GitHub
अपडेटेड इंटरफ़ेस तुरंत अलग नज़र आता है। एसेट व्यू ने डेटा निर्भरताओं और लीनिएज का स्पष्ट दृश्य मानचित्र प्रदान किया, जो एसेट-ड्रिवन DAGs के साथ काम करते समय विशेष रूप से उपयोगी साबित हुआ।
DAG वर्ज़न हिस्ट्री पैनल एक और हाइलाइट था। इसने पिछले परिवर्तनों का त्वरित निरीक्षण संभव बनाया, पुनरुत्पादकता को सरल बनाया और विशिष्ट रन को उस कोड से संबद्ध करना आसान बना दिया जिसने उन्हें उत्पन्न किया।
इसके अतिरिक्त, नए सिरे से डिज़ाइन किया गया डार्क मोड उत्कृष्ट कंट्रास्ट और पठनीयता प्रदान करता है, जो लंबे डिबगिंग सत्रों या देर रात डेवलपमेंट कार्य के लिए स्वागत योग्य सुधार है।
यदि आप स्वयं इसे आज़माना चाहते हैं, तो Astronomer अपने GitHub रिपॉज़िटरी पर चरण-दर-चरण निर्देश और रेडी-टू-रन डेमो वातावरण प्रदान करता है। आप रिपो क्लोन कर सकते हैं, सेटअप गाइड का पालन कर सकते हैं और Airflow 3.0 की नई सुविधाओं का अन्वेषण कर सकते हैं।
समुदाय और भविष्य का विकास
Apache Airflow हमेशा अपने समुदाय द्वारा संचालित रहा है, और यह Airflow 3.0 पर भी लागू होता है।
इस रिलीज़ की कई सबसे प्रभावशाली सुविधाएँ सीधे समुदाय सर्वेक्षणों, GitHub चर्चाओं और उपयोगकर्ता फीडबैक की प्रतिक्रियाएँ थीं।
यदि आप Airflow का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको शामिल होने पर विचार करना चाहिए। आप इस तरह प्रभाव डाल सकते हैं:
- शामिल हों Apache Airflow Slack Community में—फीडबैक साझा करने, प्रश्न पूछने और अन्य प्रैक्टिशनर्स से जुड़ने के लिए।
- GitHub पर मुद्दों, फीचर प्रस्तावों और डिज़ाइन चर्चाओं में भाग लेकर भविष्य के रिलीज़ को आकार देने में योगदान दें।
- फ़ीचर सर्वेक्षणों में भाग लें जब वे साझा किए जाएँ। Airflow 3.0 खुद आप जैसे उपयोगकर्ताओं की अंतर्दृष्टि से आकार लिया गया था।
निष्कर्ष
Apache Airflow 3.0 एक ही रिलीज़ में सर्विस-ओरिएंटेड आर्किटेक्चर, पॉलीग्लॉट टास्क एक्ज़िक्यूशन, स्मार्ट शेड्यूलिंग और पूरी तरह आधुनिक UI लेकर आता है।
परिवर्तन नाटकीय लग सकता है—खासकर नए CLI स्प्लिट और एज-फोकस्ड एक्ज़ीक्यूटर्स के साथ—लेकिन परिणाम एक अधिक मॉड्यूलर, स्केलेबल और प्रोडक्शन-रेडी ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म है।
यह ML टीमों, क्लाउड-नेटिव स्टैक्स और इवेंट-ड्रिवन सिस्टम्स के लिए भी अधिक लचीला है—जहाँ रेस्पॉन्सिवनेस और ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्रमुख हैं।
यदि आप अभी भी Airflow के पुराने संस्करण पर हैं, तो 3.0 में अपग्रेड करना निश्चित रूप से विचार करने योग्य है।
Airflow के साथ हाथ आजमाने के लिए, हमारे कोर्स Getting Started with Apache Airflow से शुरुआत करें, या Introduction to Apache Airflow in Python में कोर कॉन्सेप्ट्स की समझ गहरी करें।
Apache Airflow 3.0 आखिरकार आ गया है, और यह परियोजना के इतिहास में निःसंदेह सबसे महत्वपूर्ण रिलीज़ है।
यह रिलीज़ आपके वर्कफ़्लोज़ को मैनेज करने के तरीके को नया आकार देगी—चाहे आप डेटा में नए हों या वर्षों से Airflow के साथ काम कर रहे हों।
नई संस्करण का प्रत्यक्ष अनुभव करने के बाद, मैं आत्मविश्वास से कह सकता हूँ कि यह केवल क्रमिक अपडेट भर नहीं है।
कुछ शीर्ष हाइलाइट्स इस प्रकार हैं:
यह गाइड आपको Airflow 3.0 और इसकी सभी पेशकशों से परिचित कराएगा।
Apache Airflow क्या है?
Apache Airflow एक ओपन-सोर्स प्लेटफ़ॉर्म है जो उपयोगकर्ताओं को डेटा वर्कफ़्लोज़ को प्रोग्रामेटिक रूप से लिखने, शेड्यूल करने और मॉनिटर करने में मदद करता है।
यह जटिल ETL पाइपलाइनों, डेटा इंजीनियरिंग वर्कफ़्लोज़ और हाल के वर्षों में मशीन लर्निंग पाइपलाइनों के लिए पसंदीदा ऑर्केस्ट्रेटर रहा है।
Airflow में आधारभूत अवधारणा DAG है (एक Directed Acyclic Graph जो कार्यों के क्रम और उनकी निर्भरताओं को परिभाषित करता है)।
Airflow का उपयोग करते समय, कार्य Python स्क्रिप्ट से लेकर SQL ट्रांसफ़ॉर्मेशन और कंटेनराइज़्ड ऑपरेशंस तक हो सकते हैं।
यह प्लेटफ़ॉर्म लचीला, एक्स्टेंसिबल है, और अब 3.0 के साथ पहले से कहीं अधिक भविष्य-उन्मुख है।
यदि आप Airflow के साथ अभी शुरुआत कर रहे हैं, तो Introduction to Apache Airflow in Python कोर्स एक बेहतरीन संसाधन है जो व्यावहारिक अनुभव प्रदान करता है।
Apache Airflow का संक्षिप्त इतिहास
Airflow को शुरू में 2014 में Airbnb द्वारा विकसित किया गया और 2015 में ओपन-सोर्स किया गया।
बाद में यह Apache परियोजना बन गया और तब से डेटा इंजीनियरिंग इकोसिस्टम में सबसे व्यापक रूप से अपनाए गए ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स में से एक बन गया है।
नीचे दी गई छवि से स्पष्ट है कि GitHub योगदान वर्ष-दर-वर्ष उल्लेखनीय रूप से बढ़े हैं, जो दिखाता है कि Apache Airflow डेटा ऑर्केस्ट्रेशन स्पेस में सबसे सक्रिय ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स में से एक है।
वर्षों के दौरान Apache Airflow में GitHub योगदानों की बढ़ती संख्या दर्शाने वाला चार्ट। स्रोत: Airflow 3.0 Introduction Video
Apache Airflow 3.0 में क्या नया है?
Apache Airflow 3.0 तीन आधारभूत थीम्स पर आधारित एक रिलीज़ है।
Apache Airflow 3.0 रिलीज़ पेज का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Apache Airflow
ये थीम्स आधुनिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म की मांगों को पूरा करने, डेवलपर अनुभव को बेहतर बनाने और वितरित, हाइब्रिड और ML-संचालित परिवेशों में केंद्रीय ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में Airflow की स्थिति को मजबूत करने की परियोजना की दृष्टि को दर्शाती हैं।
मुख्य थीम्स को व्यापक रूप से इस प्रकार वर्गीकृत किया जा सकता है:
Apache Airflow 3.0 की तीन मुख्य थीम्स का सार प्रस्तुत करती छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
उपयोग में अधिक सरल
3.0 रिलीज़ के सबसे महत्वपूर्ण उद्देश्यों में से एक है संपूर्ण रूप से उपयोगिता में सुधार—कमांड लाइन से लेकर यूज़र इंटरफ़ेस और अंतर्निहित API इंटरैक्शन तक।
Airflow अब सीखने में आसान, दैनिक उपयोग में अधिक सुखद और जटिल ऑपरेशनल आवश्यकताओं को बेहतर ढंग से सपोर्ट करने में सक्षम है।
और मज़बूत सुरक्षा
डेटा इंजीनियरिंग में सुरक्षा एक केंद्रीय चिंता बन गई है, खासकर गोपनीयता नियमों के बढ़ते प्रभाव और डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के पैमाने के कारण।
Airflow 3.0 इन चिंताओं का समाधान टास्क आइसोलेशन और एक्ज़िक्यूशन कंट्रोल के लिए गहरे आर्किटेक्चरल सपोर्ट के साथ करता है।
Airflow 3.0 में सुरक्षा सुधार सक्रिय और रणनीतिक दोनों हैं, जो एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट्स, कड़े नियामक उद्योगों और आधुनिक DevSecOps प्रथाओं की आवश्यकताओं के अनुरूप हैं।
कहीं भी, कभी भी चलाएँ
आधुनिक डेटा स्टैक अब केवल ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर्स या केंद्रीकृत क्लाउड परिवेशों तक सीमित नहीं है।
Airflow 3.0 विविध डिप्लॉयमेंट टोपोलॉजी और एक्ज़िक्यूशन पैटर्न के सपोर्ट के साथ इस चुनौती का सामना करता है।
टास्क को कहीं भी चलाने में सक्षम बनाना (और ऐसे वर्कफ़्लो सपोर्ट करना जो कभी भी चल सकें) आधुनिक डेटा लाइफ़साइकिल के ऑर्केस्ट्रेशन के लिए बेजोड़ लचीलापन, लचीलापन और स्केलेबिलिटी प्रदान करता है।
रिमोट क्लस्टर और लोकल वर्कर्स दिखाती छवि, जिन्हें कहीं भी, कभी भी चलाने के लिए उपयोग किया जाता है। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
इस गाइड का शेष भाग Airflow 3.0 की मुख्य थीम्स के पहलुओं को विस्तार से कवर करेगा।
Airflow 3.0 में प्रमुख आर्किटेक्चर बदलाव
Apache Airflow 3.0 रिलीज़ यह फिर से परिभाषित करता है कि कार्य कैसे निष्पादित होते हैं, वे कहाँ चल सकते हैं, और डेवलपर्स व ऑपरेटर सिस्टम के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं।
ध्यान डिकप्लिंग, मॉड्यूलराइज़ेशन, स्केलेबिलिटी और डिप्लॉयमेंट लचीलापन पर है, जिससे Airflow हाइब्रिड और मल्टी-क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म की मांगों को पूरा कर सके।
Airflow 2 और Airflow 3 के आर्किटेक्चर को दर्शाती छवि। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
टास्क एक्ज़िक्यूशन API और टास्क SDK
Airflow 3.0 में सबसे महत्वपूर्ण नवाचारों में से एक है टास्क एक्ज़िक्यूशन API और उसके साथ आने वाला टास्क SDK।
इन घटकों से कार्यों को Airflow के कोर रनटाइम इंजन से स्वतंत्र रूप से परिभाषित और निष्पादित किया जा सकता है।
इसके कुछ प्रमुख निहितार्थ इस प्रकार हैं:
यह आर्किटेक्चर Airflow को अधिक लचीला और क्लाउड-नेटिव बनाने की दिशा में एक बड़ा कदम है।
यह डेटा इंजीनियरिंग में भाषा विविधता, कंटेनराइज़ेशन और टास्क-स्तरीय पुनरुत्पादकता की व्यापक प्रवृत्ति के साथ मेल खाता है।
एज एक्ज़ीक्यूटर
एज एक्ज़ीक्यूटर Airflow 3.0 में एक और परिवर्तनकारी जोड़ है।
यह इवेंट-ड्रिवन और भूगोलिक रूप से वितरित टास्क एक्ज़िक्यूशन को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
सभी एक्ज़िक्यूशन को केंद्रीकृत क्लस्टर में होने की आवश्यकता के बजाय, एज एक्ज़ीक्यूटर कार्यों को डेटा स्रोत पर या उसके निकट चलने देता है।
एज एक्ज़िक्यूशन के कुछ प्रमुख लाभ इस प्रकार हैं:
एज एक्ज़िक्यूशन के प्रमुख लाभ दर्शाती छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
टास्क आइसोलेशन और डिप्लॉयमेंट टोपोलॉजी
Airflow 3.0 टास्क आइसोलेशन के एक नए स्तर को पेश करता है, जो सुरक्षा और प्रदर्शन दोनों को महत्वपूर्ण रूप से बेहतर बनाता है।
टास्क को सैंडबॉक्स्ड वातावरण में चलाने में सक्षम बनाना डेटा लीक और संसाधन संघर्षों के जोखिम को कम करता है।
यह अधिक लचीले डिपेंडेंसी मैनेजमेंट की भी अनुमति देता है, क्योंकि अलग-अलग कार्य या DAG अपनी-अपनी लाइब्रेरी वर्ज़न, Python वातावरण या रनटाइम इंजनों के साथ काम कर सकते हैं।
यह आइसोलेशन अपग्रेड्स को भी अधिक सहज बनाता है। Airflow के कोर घटकों को चल रहे कार्यों को बाधित किए बिना या अनुकूलता तोड़े बिना अपडेट किया जा सकता है।
सुधारित आर्किटेक्चर विविध इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं के अनुरूप कई डिप्लॉयमेंट परिदृश्यों को भी सक्षम बनाता है।
पब्लिक क्लाउड परिवेशों में, Airflow वर्कर्स को AWS, GCP या Azure जैसे प्रदाताओं में आसानी से वितरित किया जा सकता है।
प्राइवेट या हाइब्रिड क्लाउड सेटअप के लिए, कंट्रोल प्लेन घटक सुरक्षित नेटवर्क के भीतर रह सकते हैं जबकि कार्य DMZ या लोकल डेटा सेंटर में निष्पादित होते हैं।
इसके अलावा, Airflow 3.0 एज डिप्लॉयमेंट्स को सपोर्ट करता है, जो औद्योगिक या मोबाइल हार्डवेयर पर सीधे ML इन्फेरेंस या एनॉमली डिटेक्शन जैसे उपयोग मामलों को सक्षम बनाते हैं।
ये क्षमताएं डेटा लोकैलिटी नियमों के अनुपालन, फॉल्ट-टॉलरेंट शेड्यूलिंग और GPU-त्वरित एक्ज़िक्यूशन को सपोर्ट करती हैं।
CLI स्प्लिट: airflow और airflowctl
Airflow 3.0 एक विभाजित कमांड-लाइन इंटरफ़ेस (CLI) पेश करता है, जिसे मॉड्यूलर बैकएंड को पूरक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो लोकल डेवलपमेंट और रिमोट ऑपरेशनल कार्यों के बीच भेद करता है।
airflow
airflowctl
यह विभाजन व्यक्तिगत डेवलपर्स और प्लेटफ़ॉर्म टीमों दोनों के लिए वर्कफ़्लोज़ को सरल बनाता है।
पूर्ण तकनीकी विवरण और परिवर्तनों की संपूर्ण सूची के लिए, आधिकारिक Airflow 3.0 रिलीज़ नोट्स देखें।
आर्किटेक्चर सुधारों का सार
यहाँ आर्किटेक्चर सुधारों का सार प्रस्तुत करने वाली एक तालिका है:
फ़ीचर
विवरण
टास्क SDK + API
किसी भी भाषा में टास्क लिखें और चलाएं, रिमोट एक्ज़िक्यूशन सपोर्ट के साथ
एज एक्ज़ीक्यूटर
डेटा स्रोतों के निकट या भौगोलिक रूप से वितरित टास्क एक्ज़िक्यूशन
टास्क आइसोलेशन
सुरक्षित और स्वतंत्र टास्क वातावरण; लचीला डिपेंडेंसी मैनेजमेंट
CLI स्प्लिट
लोकल (airflow) और रिमोट (airflowctl) कमांड्स के बीच स्पष्ट भेद
डिप्लॉयमेंट टोपोलॉजी
हाइब्रिड, मल्टी-क्लाउड, एज और GPU-त्वरित एक्ज़िक्यूशन पैटर्न्स का सपोर्ट
नया React-आधारित UI और DAG वर्ज़निंग
Airflow 3.0 एक पूरी तरह से पुन: डिज़ाइन किया गया यूज़र इंटरफ़ेस पेश करता है, जिसे फ्रंटएंड के लिए React और नए बैकएंड फ़्रेमवर्क के रूप में FastAPI का उपयोग करके शुरू से बनाया गया है।
तेज़ और अधिक प्रत्युत्तरशील UI
नया UI आर्किटेक्चर विशेष रूप से सैकड़ों या हजारों DAG वाले परिवेशों में काफी सुगम उपयोग अनुभव प्रदान करता है।
पेज लोड तेज़ हैं, UI एलिमेंट्स अधिक सहज हैं, और नेविगेशन मॉडल अलग-अलग व्यूज़ में सुसंगत और प्रत्युत्तरशील लगता है।
कुछ प्रमुख UI सुधार इस प्रकार हैं:
डार्क मोड का बिल्ट-इन सपोर्ट
डार्क मोड अब Airflow में नेटिव और सोच-समझकर एकीकृत है, जो स्पष्टता और लंबे समय तक काम के लिए आराम पर केंद्रित एक परिष्कृत दृश्य अनुभव प्रदान करता है।
हालाँकि 2.x में डार्क मोड का एक संस्करण उपलब्ध था, इस रिलीज़ में पूरी तरह विकसित और उद्देश्य-निर्मित डिज़ाइन लेयर पेश की गई है।
यह स्पष्ट रूप से कंट्रास्ट, पठनीयता और लंबे कार्य सत्रों के दौरान आंखों के तनाव को कम करने के लिए सावधानीपूर्वक अनुकूलित किया गया है।
किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में जिसने डेवलपमेंट स्पेस में समय बिताया है, मैं वास्तव में इसकी सराहना करता हूँ।
यह सबसे अधिक अनुरोधित कम्युनिटी फ़ीचर्स में से एक था और विशेष रूप से उन डेवलपर्स के लिए मूल्यवान है जो अक्सर कम रोशनी वाले वातावरण में काम करते हैं या बस एक डार्क इंटरफ़ेस पसंद करते हैं।
नीचे दी गई छवियाँ Airflow कंसोल डैशबोर्ड में लाइट और डार्क मोड के बीच दृश्य कंट्रास्ट को हाइलाइट करती हैं।
लाइट मोड में Airflow कंसोल का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
डार्क मोड में Airflow कंसोल का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
DAG वर्ज़निंग
Airflow 3.0 में सबसे प्रभावशाली नई क्षमताओं में से एक है फर्स्ट-क्लास DAG वर्ज़निंग।
Airflow 2.x में चुनौती
Airflow के पिछले संस्करणों में, DAGs सोर्स कोड फ़ाइलों से पार्स किए जाते थे, और DAG के नवीनतम संस्करण को सार्वभौमिक रूप से लागू किया जाता था—यहाँ तक कि पिछले DAG रन पर भी।
इस दृष्टिकोण से कई प्रसिद्ध समस्याएँ पैदा हुईं।
एक प्रमुख समस्या थी एक्ज़िक्यूशन ड्रिफ्ट। यदि आपने रन के दौरान DAG को अपडेट किया, तो कार्य कोड के अलग-अलग संस्करणों के तहत निष्पादित हो सकते थे।
ऑडिटेबिलिटी का भी नुकसान था क्योंकि Airflow में यह ट्रैक करने का कोई नेटिव तंत्र नहीं था कि किसी विशेष एक्ज़िक्यूशन के लिए DAG का कौन-सा संस्करण उपयोग किया गया था।
इसके अतिरिक्त, ऐतिहासिक सटीकता प्रभावित होती थी क्योंकि UI हमेशा नवीनतम DAG संरचना दिखाता था, भले ही DAG वास्तव में कब चला हो—जिससे असंगत और संभावित रूप से भ्रामक एक्ज़िक्यूशन इतिहास बनता था।
Airflow 3.0 क्या बदलता है
Airflow 3.0 प्लेटफ़ॉर्म में सीधे संरचित DAG संस्करण ट्रैकिंग पेश करता है:
मुझे यह फ़ीचर विशेष रूप से पसंद है क्योंकि व्यवहार में ऐसा DAG बनाना लगभग असंभव है जिसे कभी बदलाव की आवश्यकता न हो।
नए बिज़नेस लॉजिक, बग फिक्स या प्रदर्शन अनुकूलन के कारण DAGs को विकसित होना पड़ेगा—और इन-बिल्ट वर्ज़निंग इस प्रक्रिया को कहीं अधिक पारदर्शी और प्रबंधनीय बनाती है।
आप इसे नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट्स में क्रियान्वयन में देख सकते हैं, जो DAG ऑर्केस्ट्रेशन इंटरफ़ेस और नए वर्ज़न हिस्ट्री ड्रॉपडाउन को दिखाते हैं।
DAG ऑर्केस्ट्रेशन की छवि। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
वर्ज़न हिस्ट्री ड्रॉपडाउन के साथ DAG ऑर्केस्ट्रेशन का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
DAG वर्ज़निंग क्यों मायने रखती है
DAG वर्ज़निंग विश्वसनीय, ट्रेसएबल और कम्प्लायंट डेटा वर्कफ़्लोज़ बनाए रखने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह इसलिए आवश्यक है:
नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट्स दिखाते हैं कि UI में कुछ बदलाव कैसे दिखते हैं—DAG ओवरव्यू और कोड पेन दोनों में वर्ज़न-अवेयर व्यूज़ के साथ।
Airflow कंसोल में एक DAG के भीतर ओवरव्यू पेन का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video)
Airflow कंसोल में एक DAG के भीतर कोड पेन का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
सहयोग और पारदर्शिता
DAG वर्ज़निंग डेटा टीमों के लिए सहयोग को भी आसान बनाती है। उदाहरण के लिए:
और स्मार्ट शेड्यूलिंग और बैकफ़िल्स
Airflow 3.0 इस बात में उल्लेखनीय विकास दर्शाता है कि वर्कफ़्लोज़ कैसे ट्रिगर, मैनेज और समन्वित किए जाते हैं।
एसेट-ड्रिवन DAGs
Airflow 3.0 में स्मार्ट शेड्यूलिंग के केंद्र में एसेट्स की अवधारणा है।
पहले के संस्करणों में पेश किए गए डाटासेट्स के विकास से प्रेरित, नया @asset डेकोरेटर उपयोगकर्ताओं को ऐसे पाइपलाइंस परिभाषित करने देता है जो लॉजिकल डेटा एंटिटीज़ की उपलब्धता और स्थिति द्वारा संचालित होते हैं।
एसेट क्या है?
Airflow में एक एसेट उस डेटा या आउटपुट का प्रतिनिधित्व करता है जिसे किसी DAG द्वारा उत्पन्न, रूपांतरित या उपभोग किया जाता है।
यह एक डेटाबेस टेबल, क्लाउड स्टोरेज में फ़ाइल, प्रशिक्षित ML मॉडल या यहां तक कि एक API प्रतिक्रिया भी हो सकता है।
@asset डेकोरेटर के साथ:
नीचे दिया गया स्क्रीनशॉट दिखाता है कि Airflow कंसोल में एसेट्स कैसे विज़ुअलाइज़ होते हैं।
Airflow कंसोल में एसेट्स का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Airflow 3.0 Astronomer Introduction Video
Airflow 3.0 में एसेट्स की कुछ प्रमुख विशेषताएँ इस प्रकार हैं:
Airflow 3.0 में एसेट्स की प्रमुख विशेषताओं की छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
यह मॉडल DAG शेड्यूलिंग को “हर घंटे चलाओ” से “जब प्रासंगिक डेटा तैयार हो तब चलाओ” में बदल देता है।
यह सचमुच रिएक्टिव वर्कफ़्लोज़ को सक्षम करता है जो घड़ी नहीं, बल्कि डेटा की अवस्था से कड़े तौर पर जुड़े होते हैं।
इन नई क्षमताओं का उपयोग करते हुए अधिक गहन उदाहरणों और प्रोडक्शन पैटर्न्स के लिए, Astronomer की डेटा-अवेयर शेड्यूलिंग गाइड विस्तृत वॉकथ्रू प्रदान करती है। आप इन सुविधाओं के साथ पूर्ण डेटा पाइपलाइन कैसे लागू करें, यह Building an ETL Pipeline with Airflow गाइड में भी सीख सकते हैं।
बाहरी इवेंट शेड्यूलिंग
Airflow 3.0 बाहरी इवेंट-ड्रिवन शेड्यूलिंग के लिए मजबूत समर्थन पेश करता है, जो Airflow इकोसिस्टम के बाहर की वास्तविक-विश्व ट्रिगर्स के आधार पर वर्कफ़्लोज़ शुरू करने की अनुमति देता है।
यह सुविधा Airflow के पारंपरिक पोलिंग-आधारित दृष्टिकोण से एक महत्वपूर्ण बदलाव है।
समर्थित इवेंट स्रोतों में AWS SQS शामिल हैं—क्लाउड-नेटिव, डिकप्ल्ड वर्कफ़्लोज़ में मैसेज क्यूज़ के साथ इंटीग्रेशन के लिए; स्ट्रीमिंग और माइक्रोसर्विसेस समन्वयन के लिए Kafka का योजनाबद्ध समर्थन; और मॉनिटरिंग सिस्टम्स, APIs या अन्य ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म से सिग्नल प्राप्त करने के लिए HTTP/वेबहुक्स।
उपयोग मामलों में S3 में नई फ़ाइल आने पर डेटा पाइपलाइन शुरू करना, किसी ML मॉडल रजिस्ट्री अपडेट के जवाब में DAG लॉन्च करना, या रियल-टाइम अलर्टिंग और घटना प्रतिक्रिया वर्कफ़्लोज़ का समन्वय करना शामिल है।
इवेंट-ड्रिवन DAGs Airflow को अधिक लचीला और शक्तिशाली बनाते हैं, जो बाहरी प्रणालियों पर रियल-टाइम में प्रतिक्रिया देने में सक्षम है।
शेड्यूलर-मैनेज्ड बैकफ़िल्स
Airflow 3.0 में सबसे प्रत्याशित सुधारों में से एक है बैकफ़िल मैकेनिक्स का ओवरहॉल—अतीत के डेटा इंटरवल्स को फिर से चलाने या असफल DAGs की मरम्मत करने की प्रक्रिया।
Airflow 2.x में कुछ चुनौतियों में बैकफ़िल्स के लिए UI और API सपोर्ट का अभाव शामिल था, जिन्हें CLI के माध्यम से मैन्युअल रूप से ट्रिगर करना पड़ता था।
इसके परिणामस्वरूप, Airflow 3.0 में किए गए सुधारों में शामिल हैं:
Airflow 3.0 में सुधारों को दर्शाती छवि। छवि Napkin AI से बनाई गई
Airflow 3.0 में मशीन लर्निंग और AI उपयोग मामलों का समर्थन
Airflow 3.0 आधुनिक मशीन लर्निंग (ML) और AI-संचालित वर्कफ़्लोज़ के लिए फर्स्ट-क्लास ऑर्केस्ट्रेशन टूल बनने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाता है।
नॉन-डेटा-इंटरवल DAGs
3.0 में सबसे परिवर्तनकारी बदलावों में से एक है लंबे समय से चले आ रहे execution date प्रतिबंध को हटाना।
Airflow 2.x और इससे पहले, हर DAG रन के लिए एक अद्वितीय execution_date आवश्यक था, जो मुख्य रूप से शेड्यूलिंग इंटरवल से जुड़ा था।
यह मॉडल समय-आधारित ETL जॉब्स के लिए तो अच्छा था, लेकिन प्रयोगात्मक और इन्फेरेंस परिदृश्यों में घर्षण पैदा करता था।
नॉन-डेटा-इंटरवल DAGs के साथ, Airflow 3.0 सच्ची एक्ज़िक्यूशन स्वतंत्रता पेश करता है:
इस बदलाव से सशक्त कुछ उपयोग मामले इस प्रकार हैं:
यह डिकप्लिंग ML इंजीनियर्स के लिए ऑर्केस्ट्रेशन लॉजिक को नाटकीय रूप से सरल बनाता है और उच्च स्तर के ऑटोमेशन, पैरेललिज़्म और पुनरुत्पादकता को सक्षम करता है।
कभी भी टास्क चलाएँ
Airflow 3.0 अब आधिकारिक तौर पर कई एक्ज़िक्यूशन पाराडाइम्स को सपोर्ट करता है, यह मान्यता देते हुए कि आधुनिक डेटा वर्कफ़्लोज़ हमेशा स्थिर शेड्यूल का पालन नहीं करते।
यह अपडेट Airflow को विभिन्न ऑपरेशनल और डेटा प्रोसेसिंग आवश्यकताओं के लिए अधिक अनुकूल बनाता है।
समर्थित एक्ज़िक्यूशन मोड्स में पारंपरिक Scheduled (बैच) एक्ज़िक्यूशन शामिल है, जो क्रॉन-जैसी शेड्यूलिंग का उपयोग करता है और नाइटली रिपोर्ट्स, आव hourly सिंक या बैच ETL पाइपलाइंस जैसी नौकरियों के लिए उपयुक्त है।
Airflow 3.0 इवेंट-ड्रिवन एक्ज़िक्यूशन को भी सपोर्ट करता है, जहाँ DAGs बाहरी इवेंट्स—जैसे क्लाउड स्टोरेज बकेट में नई फ़ाइल आना या Kafka पर मैसेज आना—द्वारा ट्रिगर हो सकते हैं, जिससे रेस्पॉन्सिव, रियल-टाइम ऑर्केस्ट्रेशन संभव होता है। इसके अतिरिक्त, अब Ad Hoc/इन्फेरेंस एक्ज़िक्यूशन भी संभव है, जो DAGs को किसी विशिष्ट टाइमस्टैम्प की आवश्यकता के बिना चलाने में सक्षम बनाता है।
यह विशेष रूप से मशीन लर्निंग इन्फेरेंस, डेटा क्वालिटी चेक्स, या यूज़र-ट्रिगर जॉब्स जैसे उपयोग मामलों के लिए उपयोगी है जहाँ समांतरता और तात्कालिकता महत्वपूर्ण होती है।
Airflow 3.0 में अपग्रेड करना
Airflow 3.0 महत्वपूर्ण सुधार पेश करता है, लेकिन कई मायनों में पुराने पैटर्न्स से अलग भी होता है।
आपके सुचारू संक्रमण में मदद करने के लिए, कोर योगदानकर्ताओं ने एक व्यापक और सुव्यवस्थित अपग्रेड गाइड प्रदान किया है।
यह एक मेजर रिलीज़ है, और सावधानीपूर्वक योजना की सलाह दी जाती है।
फिर भी, अपग्रेड प्रक्रिया को यथासंभव सीधा बनाया गया है—स्पष्ट दस्तावेज़, अपग्रेड चेकलिस्ट्स और कम्पैटिबिलिटी टूलिंग के साथ।
गाइड में शामिल कुछ पहलू इस प्रकार हैं:
Apache Airflow वेबपेज का स्क्रीनशॉट—3.0 में अपग्रेड करने पर। स्रोत: Apache Airflow
अपग्रेड करने से पहले निम्नलिखित क्षेत्रों का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है:
यदि आप एक सहज अपग्रेड अनुभव चाहते हैं, तो अपडेट करने से पहले पूर्ण Upgrading to Airflow 3.0 दस्तावेज़ अवश्य देखें।
डेमो-आधारित मूल्यांकन
Airflow 3.0 की नई सुविधाओं को क्रियान्वयन में देखने के लिए, Astronomer द्वारा प्रदान किए गए आधिकारिक डेमो DAGs प्लेटफ़ॉर्म की नवीनतम क्षमताओं का पता लगाने का व्यावहारिक तरीका प्रदान करते हैं।
ये डेमो एक व्यापक शोकेस के रूप में कार्य करते हैं और यह समझने के लिए आदर्श हैं कि DAG वर्ज़निंग, एसेट-ड्रिवन वर्कफ़्लोज़ और इवेंट-ड्रिवन एक्ज़िक्यूशन वास्तविक परिदृश्यों में कैसे काम करते हैं।
एक उदाहरण उपयोग मामला जिसमें Airflow 3.0 का उपयोग किया जा सकता है, का स्क्रीनशॉट। स्रोत: Astronomer GitHub
अपडेटेड इंटरफ़ेस तुरंत अलग नज़र आता है। एसेट व्यू ने डेटा निर्भरताओं और लीनिएज का स्पष्ट दृश्य मानचित्र प्रदान किया, जो एसेट-ड्रिवन DAGs के साथ काम करते समय विशेष रूप से उपयोगी साबित हुआ।
DAG वर्ज़न हिस्ट्री पैनल एक और हाइलाइट था। इसने पिछले परिवर्तनों का त्वरित निरीक्षण संभव बनाया, पुनरुत्पादकता को सरल बनाया और विशिष्ट रन को उस कोड से संबद्ध करना आसान बना दिया जिसने उन्हें उत्पन्न किया।
इसके अतिरिक्त, नए सिरे से डिज़ाइन किया गया डार्क मोड उत्कृष्ट कंट्रास्ट और पठनीयता प्रदान करता है, जो लंबे डिबगिंग सत्रों या देर रात डेवलपमेंट कार्य के लिए स्वागत योग्य सुधार है।
यदि आप स्वयं इसे आज़माना चाहते हैं, तो Astronomer अपने GitHub रिपॉज़िटरी पर चरण-दर-चरण निर्देश और रेडी-टू-रन डेमो वातावरण प्रदान करता है। आप रिपो क्लोन कर सकते हैं, सेटअप गाइड का पालन कर सकते हैं और Airflow 3.0 की नई सुविधाओं का अन्वेषण कर सकते हैं।
समुदाय और भविष्य का विकास
Apache Airflow हमेशा अपने समुदाय द्वारा संचालित रहा है, और यह Airflow 3.0 पर भी लागू होता है।
इस रिलीज़ की कई सबसे प्रभावशाली सुविधाएँ सीधे समुदाय सर्वेक्षणों, GitHub चर्चाओं और उपयोगकर्ता फीडबैक की प्रतिक्रियाएँ थीं।
यदि आप Airflow का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको शामिल होने पर विचार करना चाहिए। आप इस तरह प्रभाव डाल सकते हैं:
निष्कर्ष
Apache Airflow 3.0 एक ही रिलीज़ में सर्विस-ओरिएंटेड आर्किटेक्चर, पॉलीग्लॉट टास्क एक्ज़िक्यूशन, स्मार्ट शेड्यूलिंग और पूरी तरह आधुनिक UI लेकर आता है।
परिवर्तन नाटकीय लग सकता है—खासकर नए CLI स्प्लिट और एज-फोकस्ड एक्ज़ीक्यूटर्स के साथ—लेकिन परिणाम एक अधिक मॉड्यूलर, स्केलेबल और प्रोडक्शन-रेडी ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म है।
यह ML टीमों, क्लाउड-नेटिव स्टैक्स और इवेंट-ड्रिवन सिस्टम्स के लिए भी अधिक लचीला है—जहाँ रेस्पॉन्सिवनेस और ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्रमुख हैं।
यदि आप अभी भी Airflow के पुराने संस्करण पर हैं, तो 3.0 में अपग्रेड करना निश्चित रूप से विचार करने योग्य है।
Airflow के साथ हाथ आजमाने के लिए, हमारे कोर्स Getting Started with Apache Airflow से शुरुआत करें, या Introduction to Apache Airflow in Python में कोर कॉन्सेप्ट्स की समझ गहरी करें।