Apache Airflow®

Apache Airflow^® est une plateforme open source de gestion, d’orchestration et de supervision des workflows de données.

Apache Airflow^{^®} permet aux ingénieurs data, développeurs et équipes DevOps de concevoir, planifier et monitorer des pipelines complexes de manière déclarative, modulaire et scalable. Grâce à son approche DAG (Directed Acyclic Graph), chaque étape du traitement est définie comme un bloc réutilisable, facilitant la traçabilité, la reprise sur erreur et l’automatisation.

Pourquoi choisir Apache Airflow® ?

Compatible avec les principaux outils de l’écosystème data — Spark, dbt, Kubernetes, Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, S3, et bien d’autres — Airflow s’intègre naturellement dans les architectures modernes, qu’elles soient cloud-native ou hybrides. Il allie flexibilité, observabilité et robustesse opérationnelle.

Dynamique

Les pipelines Apache Airflow^® sont définis en Python, ce qui permet une génération dynamique des workflows. Vous pouvez ainsi écrire du code qui instancie des pipelines à la volée.

Scalable

Apache Airflow^® repose sur une architecture modulaire et utilise une file de messages pour orchestrer un nombre illimité de workers. Airflow est prêt à passer à l’échelle… jusqu’à l’infini !

Extensible

Définissez facilement vos propres opérateurs et étendez les bibliothèques pour adapter le niveau d’abstraction à votre environnement.

Élégant

Les pipelines Apache Airflow^® sont explicites et épurés. La paramétrisation est intégrée au cœur du moteur grâce à Jinja, un système de templates puissant.

Caractéristiques principales

Python pur

Fini la magie noire du XML ou des lignes de commande obscures ! Créez vos workflows avec les fonctionnalités natives de Python, en utilisant des formats de date pour la planification ou des boucles pour générer dynamiquement des tâches. Vous conservez ainsi une flexibilité totale dans la conception de vos pipelines

Interface moderne

Surveillez, planifiez et gérez vos workflows via une application web robuste et intuitive. Plus besoin de maîtriser des interfaces à la cron : vous avez une visibilité complète sur l’état et les logs des tâches en cours ou terminées.

Intégrations puissantes

Apache Airflow^® propose de nombreux opérateurs prêts à l’emploi pour exécuter vos tâches sur Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Microsoft Azure et bien d’autres services tiers. Airflow s’adapte facilement à votre infrastructure actuelle et s’étend aux technologies de demain.

Facile à prendre en main

Toute personne maîtrisant Python peut déployer un workflow. Apache Airflow^® ne limite pas vos cas d’usage : vous pouvez l’utiliser pour entraîner des modèles de machine learning, transférer des données, gérer votre infrastructure, et bien plus encore.

Open Source

Vous souhaitez contribuer ? Il vous suffit d’ouvrir une pull request. Pas de barrières, pas de procédures interminables. Airflow bénéficie d’une communauté active et enthousiaste, toujours prête à partager son expérience. Une question ? Rejoignez le Slack communautaire !