Apache Airflow: データパイプラインの構築と管理のトレーニングコース

Apache Airflowの概要

• ワークフロー管理とは何か
• Apache Airflowの主要な特徴と利点
• Airflow 2.xの改善点とエコシステム概要

アーキテクチャと核心概念

• スケジューラ、ウェブサーバー、ワーカープロセス
• DAGs（Directed Acyclic Graphs）、タスク、オペレーター
• Executorとバックエンド（Local, Celery, Kubernetes）

インストールとセットアップ

• ローカル環境とクラウド環境でのAirflowのインストール
• 異なるExecutorを使用したAirflowの設定
• メタデータベースと接続の設定

Airflow UIとCLIの操作

• Airflowウェブインターフェースの探索
• DAG実行、タスク、ログの監視
• 管理用のAirflow CLIの使用

DAGの作成と管理

• TaskFlow APIを使用したDAGの作成
• オペレーター、センサー、フックの使用
• 依存関係とスケジューリング間隔の管理

データおよびクラウドサービスとの統合

• データベース、API、メッセージキューへの接続
• Airflowを使用したETLパイプラインの実行
• AWS, GCP, Azureオペレーターを使用したクラウド統合

監視と可観測性

• タスクログとリアルタイム監視
• PrometheusとGrafanaを使用したメトリクス
• メールやSlackを使用したアラートと通知

Apache Airflowのセキュリティ確保

• 役割ベースのアクセス制御（RBAC）
• LDAP、OAuth、SSOを使用した認証
• Vaultやクラウドシークレットストアを使用したシークレット管理

Apache Airflowのスケーリング

• 並列処理、同時実行性、タスクキュー
• CeleryExecutorとKubernetesExecutorの使用
• Helmを使用したKubernetes上のAirflowデプロイメント

本番環境向けのベストプラクティス

• DAGのバージョン管理とCI/CD
• DAGのテストとデバッグ
• 大規模化時の信頼性とパフォーマンスの維持

トラブルシューティングと最適化

• 失敗したDAGとタスクのデバッグ
• DAGパフォーマンスの最適化
• 常見する問題とその回避方法

まとめと今後のステップ