Apache Airflow™ в Yandex Cloud: управляемый сервис или собственное развёртывание
Apache Airflow™ автоматизирует обработку данных в два клика. В Yandex Cloud доступны самостоятельное развёртывание или готовый сервис. Сравним оба варианта и поможем выбрать подходящий для конкретных задач.
Extract, Transform, Load — извлечение, преобразование, загрузка данных.
Apache Airflow™ — популярная платформа с открытым исходным кодом для создания и управления потоками обработки данных. С её помощью автоматизируют ETL‑операции, проводят обучение ML‑моделей и решают другие задачи. В Airflow рабочие потоки описывают на языке Python в виде направленных ациклических графов — DAG (Directed Acyclic Graph). Подход «workflow as code» («рабочий процесс как код») упрощает контроль версий и командную разработку.
Мы предлагаем два способа работы с Airflow. Первый — самостоятельное развёртывание на виртуальных машинах (ВМ) Yandex Compute Cloud. В этом случае команда пользователя полностью отвечает за настройку, обновления, масштабирование и безопасность инфраструктуры. Второй способ — использование управляемого сервиса Yandex Managed Service for Apache Airflow™. В этом случае наша команда берёт на себя большинство технических задач, предоставляя пользователю готовую платформу.
High Availability, HA — способность системы продолжать работу при отказе её компонентов.
В статье рассмотрим ключевые отличия этих подходов. Сравним их по важным параметрам, таким как настройка инфраструктуры, высокая доступность, интеграция с другими сервисами Yandex Cloud и совокупная стоимость владения.
Самостоятельное развёртывание Airflow на ВМ
Самостоятельное развёртывание Airflow на ВМ предоставляет полный контроль над конфигурацией. Пользователь может выбирать конкретные версии компонентов, операционную систему, настраивать любые параметры и устанавливать необходимые плагины. Но такой подход сопряжён с рядом технических сложностей, требующих времени и ресурсов. Рассмотрим основные из них.
Настройка инфраструктуры и конфигурация
На начальном этапе нужно выделить и настроить виртуальные машины в Yandex Compute Cloud, установить операционную систему, настроить Python и библиотеки. Затем следует установить компоненты Airflow: веб‑сервер, планировщик и рабочие узлы.
Предстоит выбрать и настроить базу данных для метаданных Airflow — чаще всего PostgreSQL или MySQL. Также важно определиться с исполнителем — компонентом для запуска задач. Популярны Celery Executor, который требует настройки очереди сообщений (RabbitMQ или Redis™), и Kubernetes Executor, для которого нужен кластер Kubernetes®.
Выбор исполнителя серьёзно влияет на архитектуру системы. Весь процесс требует знаний системного администрирования и DevOps.
Масштабирование, высокая доступность и оптимизация
Самостоятельное развёртывание Apache Airflow требует постоянного мониторинга производительности и надёжности. Масштабирование рабочих узлов выполняется вручную в зависимости от нагрузки. Обеспечение высокой доступности для ключевых компонентов — планировщика, веб‑сервера и базы метаданных — представляет собой сложную задачу.
Например, хотя Airflow позволяет запускать несколько планировщиков для повышения доступности, их надёжная координация при одновременном доступе к общей базе метаданных требует сложных механизмов блокировок и управления состоянием. Только так достигается настоящая отказоустойчивость в самостоятельно развернутой среде.
Помимо этого, поддержание высокой доступности и оптимизация включают ручные действия, такие как репликация базы данных и подготовка её к автоматическому переключению при сбоях. Оптимизация требует подбора параметров БД и исполнителя (executor), а также правильного распределения ресурсов.
Чтобы избежать этих сложностей ручной настройки, часто выбирают управляемые сервисы, например Managed Service for Apache Airflow.
Мониторинг, логирование и оповещение
Эффективная работа с Airflow требует комплексного мониторинга. Система должна отслеживать состояние всех компонентов и использование ресурсов: процессора, памяти, сети и диска, а также ошибки и производительность рабочих процессов.
По умолчанию Airflow не включает готовый облачный мониторинг. Нужно самостоятельно настроить экспорт метрик во внешние системы, например инструмент мониторинга Prometheus или платформа визуализации данных Grafana.
Также необходимо организовать сбор и хранение логов со всех компонентов. Для этого часто используют стек ELK — набор инструментов Elasticsearch, Logstash и Kibana для работы с логами. Важно настроить оповещения о сбоях. Без надёжного мониторинга выявить проблемы в сложной системе Airflow крайне непросто.
Обновления и управление безопасностью
Поддержка Airflow включает регулярные обновления операционной системы, Python, самой платформы Airflow и её компонентов. Особенно важны обновления безопасности. При самостоятельном управлении необходимо отслеживать общеизвестные уязвимости и своевременно устанавливать обновления безопасности (патчи), которые их устраняют.
Процесс обновления несёт риски. Обновление основной версии Airflow часто требует миграции базы метаданных и временной остановки сервиса. Все эти задачи и риски ложатся на плечи команды эксплуатации.
Требования к ресурсам и экспертизе
Для надёжной работы самостоятельно развёрнутого Airflow нужны квалифицированные специалисты: инженеры DevOps, SRE или инженеры по обеспечению надёжности, а иногда и администраторы баз данных.
Помимо затрат на инфраструктуру — виртуальные машины, хранилища, сетевой трафик — важно учитывать расходы на персонал: заработную плату и обучение. Эти скрытые издержки, связанные с наймом и удержанием квалифицированных специалистов, часто значительно увеличивают общую стоимость владения и влияют на решение о целесообразности самостоятельного управления.
Ключевые преимущества Managed Service for Apache Airflow
Управляемый сервис Managed Service for Apache Airflow, решает множество проблем самостоятельного развёртывания. Мы берём на себя рутинные задачи по управлению инфраструктурой и предоставляем готовый к работе, надёжный и масштабируемый Airflow. Рассмотрим основные преимущества сервиса.
Управление инфраструктурой и обслуживание
Мы отвечаем за выделение виртуальных машин, установку операционной системы и базовую настройку компонентов Airflow. Сервис использует мультиарендную архитектуру для некоторых бэкенд‑компонентов, таких как база метаданных и управляющий слой Kubernetes®. Это снижает стоимость при сохранении строгой изоляции данных.
Наша команда автоматически обновляет СУБД с метаданными Airflow. Мы также управляем обновлениями версий Airflow и среды Python. Пользователь сам выбирает время перехода на новые основные версии, а мелкие обновления и патчи безопасности наши инженеры часто применяют самостоятельно. Это снижает риски и трудозатраты на ручное обновление. В нашей команде сформирован центр компетенций по Airflow, что гарантирует профессиональное обслуживание.
Надёжность и масштабируемость
Yandex Managed Service for Apache Airflow избавляет от рутинной работы с инфраструктурой. Для обеспечения надёжности система автоматически восстанавливает виртуальные машины при отказах. Кроме того, база метаданных работает в режиме высокой доступности и размещается в нескольких зонах Yandex Cloud. Это гарантирует сохранность данных.
Ещё одно преимущество — динамическое масштабирование рабочих узлов. Сервис автоматически увеличивает или уменьшает их количество в зависимости от текущей нагрузки. Это позволяет эффективно использовать ресурсы — платить только за то, что нужно в данный момент, и обеспечивать своевременное выполнение задач даже при пиковых нагрузках.
Пользователи управляемого сервиса получают техническую поддержку согласно выбранному тарифному плану и соглашению об уровне обслуживания. Мы отвечаем за доступность сервиса и помогаем решать проблемы на уровне инфраструктуры.
Безопасность и интеграции
Кластер Managed Service for Apache Airflow работает в изолированной среде Yandex Virtual Private Cloud. Пользователь может настраивать сетевые доступы с помощью групп безопасности, ограничивая входящий и исходящий трафик.
Для безопасного хранения секретов — паролей, API‑ключей, токенов — сервис интегрирован с Yandex Lockbox. Использование Yandex Lockbox Secret Backend для доступа к секретам настроено автоматически. Секреты для подключений, переменных и конфигураций можно хранить в Yandex Lockbox, используя специальные форматы имени: airflow/connections/id для подключений и airflow/variables/id для переменных. Airflow будет автоматически извлекать их во время выполнения DAG. Это безопаснее, чем хранить чувствительные данные в метабазе Airflow.
В отличие от самостоятельного развёртывания, где настройка интеграций требует значительных усилий, в Managed Service for Apache Airflow интеграции с другими сервисами Yandex Cloud работают «из коробки». Это достигается благодаря встроенной интеграции с Yandex Identity and Access Management и использованию механизма имперсонации, что позволяет безопасно работать с Yandex Object Storage, Yandex Managed Service for ClickHouse®, Yandex Data Processing и другими сервисами без необходимости хранить статические ключи доступа в конфигурации Airflow.
Мониторинг и управляемость
Managed Service for Apache Airflow предоставляет готовые средства для наблюдения за состоянием кластера. Метрики производительности и состояния компонентов автоматически собираются и доступны в Yandex Monitoring. Логи компонентов Airflow можно централизованно отправлять в Yandex Cloud Logging. Это избавляет от необходимости создавать и поддерживать собственную инфраструктуру мониторинга и логирования.
Управление жизненным циклом кластера — создание, изменение, удаление — осуществляется через стандартные инструменты Yandex Cloud: веб‑консоль, интерфейс командной строки (CLI), API и Terraform. Это обеспечивает единообразие управления и позволяет встраивать Airflow в процессы Infrastructure as Code.
Сравнительный анализ и критерии выбора
Выбор между управляемым сервисом и самостоятельным развёртыванием зависит от приоритетов команды, технических требований и доступных ресурсов. Для принятия решения полезно сравнить оба подхода по ключевым параметрам.
Ключевые различия
| Параметр | Managed Service for Apache Airflow | Самостоятельное развёртывание |
|---|---|---|
| Администрирование и обслуживание | Мы берём на себя управление инфраструктурой (включая виртуальные машины, ОС, сеть), а также установку и обновление Airflow, Python и СУБД метаданных. | Все задачи по управлению инфраструктурой, установке и обновлению ПО ложатся на пользователя. |
| Надёжность и масштабируемость | Предлагает встроенную высокую доступность и динамическое масштабирование рабочих узлов. | Самостоятельная настройка высокой доступности и масштабирования требует значительных усилий. |
| Безопасность и интеграции | Упрощает процесс благодаря встроенной интеграции с IAM с использованием механизма имперсонации и с Lockbox для управления секретами. Облегчает взаимодействие с другими сервисами Yandex Cloud. | Настройка безопасности и интеграций требует больше усилий. |
| Мониторинг и управляемость | Предоставляет готовые инструменты мониторинга, логирования и управления — веб‑консоль, интерфейс командной строки, программный интерфейс и Terraform. Избавляет от необходимости развёртывать и настраивать собственные системы. | Требует развёртывания и настройки собственных систем мониторинга, логирования и управления. |
Совокупная стоимость владения и экспертиза
Database Administrator — администратор баз данных.
При сравнении стоимости важно учитывать не только прямые затраты на облачные ресурсы или лицензии, но и совокупную стоимость владения. Самостоятельное развёртывание Airflow несёт значительные скрытые операционные расходы.
К ним относятся затраты времени квалифицированных инженеров — DevOps, SRE, DBA — на первоначальную настройку, постоянное обслуживание, мониторинг, решение инцидентов, управление обновлениями и безопасностью. Эти затраты часто превосходят стоимость самого управляемого сервиса. Совокупная стоимость для Managed Service for Apache Airflow более предсказуема.
Уровень требуемой экспертизы тоже различается. Для работы с Managed Service for Apache Airflow достаточно знаний Airflow, разработки DAG и базового понимания работы с Yandex Cloud. Самостоятельное управление требует глубоких знаний Airflow, DevOps, системного администрирования, сетей, баз данных и безопасности.
Сценарии использования
Анализ практики показывает несколько типичных сценариев выбора между управляемым сервисом и самостоятельным развёртыванием.
| Сценарий / Профиль пользователя | Предпочтительный подход | Обоснование / Детали |
|---|---|---|
| Быстрый старт и фокус на данных | Управляемый сервис | Нужно быстро запустить конвейеры (пайплайны) и сосредоточиться на разработке DAG; экономия на операционных расходах, ускорение вывода продуктов на рынок. |
| Масштабная кастомизация, специфические требования | Самостоятельное управление | Нужен полный контроль над интеграцией или безопасностью: часто у крупных компаний с сильной SRE‑командой; требует инвестиций. |
| Переход с самостоятельного управления | Управляемый сервис | Рост сложности и затрат на поддержку своего Airflow; желание вернуть фокус на бизнес и получить гарантии провайдера. |
Критерии выбора
Managed Service for Apache Airflow подходит в случаях, когда:
- основной фокус направлен на быструю разработку и развёртывание конвейеров данных, DAG;
- есть ограниченные ресурсы или недостаточная экспертиза в области DevOps/SRE для управления сложной системой;
- в приоритете снижение операционных издержек и совокупной стоимости с учётом затрат на обслуживание;
- необходимы встроенные возможности высокой доступности, динамического масштабирования и управляемые функции безопасности;
- рабочие процессы интегрируются с другими сервисами Yandex Cloud;
- важна предсказуемость затрат и техническая поддержка от провайдера.
Самостоятельное развёртывание на виртуальной машине целесообразно, когда:
- требуется глубокая кастомизация компонентов Airflow или окружения, недоступная в Managed Service for Apache Airflow;
- существуют строгие нормативные требования, предписывающие полный контроль над инфраструктурой;
- в организации есть сильная внутренняя команда с глубокой экспертизой и инструментами для управления распределёнными системами;
- чувствительность к затратам касается только прямых платежей за сервис при готовности нести полные операционные расходы;
- нужны специфические версии Airflow или плагины, пока не поддерживаемые Managed Service for Apache Airflow.
Оптимальный выбор определяется конкретным контекстом, доступными ресурсами, технической зрелостью и стратегическими целями организации.
Фокус на ценности данных
Managed Service for Apache Airflow и самостоятельное развёртывание — это два разных подхода к работе с технологией оркестрации данных. Выбор между ними — это поиск баланса между гибкостью настройки и операционной эффективностью.
Рекомендации для разных ролей:
- Для разработчиков и инженеров данных: Managed Service for Apache Airflow упрощает разработку и эксплуатацию DAG, избавляя от рутинного администрирования.
- Для продакт‑менеджеров и владельцев бизнеса: сервис сокращает время вывода проектов на рынок, повышает надёжность процессов и помогает оптимизировать затраты.
- Для бизнес‑аналитиков: стабильная работа конвейеров повышает доверие к данным и их доступность для анализа.
Managed Service for Apache Airflow помогает компаниям сосредоточиться на работе с данными, а не на сложном управлении самой платформой Airflow.
