Google Cloud ने Google Cloud पर Apache Airflow को चलाने के तरीके के बारे में एक ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित की है। Apache Airflow, कार्यों के एक जटिल समूह को चलाने के लिए एक लोकप्रिय विकल्प है, जैसे कि एक्सट्रेक्ट, ट्रांसफ़ॉर्म और लोड (ETL) या डेटा एनालिटिक्स पाइपलाइन। Apache Airflow आपके वर्कफ़्लो के लिए कई कार्यों को क्रमित और संबंधित करने के लिए एक डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) का उपयोग करता है, जिसमें एक निर्धारित समय पर वांछित कार्य को चलाने के लिए एक शेड्यूल सेट करना शामिल है, जो शेड्यूलिंग और निर्भरता रेखांकन करने का एक शक्तिशाली तरीका प्रदान करता है।
लेख Google Cloud पर Apache Airflow को चलाने के तीन अलग-अलग तरीकों की पड़ताल करता है, प्रत्येक दृष्टिकोण के पेशेवरों और विपक्षों पर चर्चा करता है।
* **कंप्यूट इंजन:** Google Cloud पर Airflow चलाने का यह सबसे सीधा तरीका है। इसमें कंप्यूट इंजन VM आवृत्ति पर Airflow स्थापित करना शामिल है। यह दृष्टिकोण स्थापित करने में अपेक्षाकृत आसान और सस्ता है, लेकिन इसके लिए आपको स्वयं VM का प्रबंधन करना होगा।
* **GKE ऑटोपायलट:** यह Google Cloud पर Airflow चलाने का एक अधिक प्रबंधित तरीका है। इसमें GKE ऑटोपायलट क्लस्टर में Airflow को तैनात करना शामिल है। यह दृष्टिकोण कंप्यूट इंजन पर Airflow चलाने की तुलना में अधिक मापनीयता और विश्वसनीयता प्रदान करता है, लेकिन इसके लिए अधिक Kubernetes ज्ञान की भी आवश्यकता होती है।
* **क्लाउड कंपोज़र:** Google Cloud पर Airflow चलाने का यह सबसे आसान तरीका है। क्लाउड कंपोज़र एक पूरी तरह से प्रबंधित सेवा है जो आपके लिए अंतर्निहित Airflow इन्फ्रास्ट्रक्चर के प्रबंधन का ध्यान रखती है। यह दृष्टिकोण Airflow के साथ आरंभ करने का सबसे आसान तरीका प्रदान करता है, लेकिन यह सबसे महंगा भी है।
लेख इनमें से प्रत्येक विधि का उपयोग करके Airflow को तैनात करने के तरीके पर चरण-दर-चरण निर्देश भी प्रदान करता है।
मुझे यह लेख बहुत मददगार लगा। इसने Google Cloud पर Airflow चलाने के लिए विभिन्न विकल्पों का एक बड़ा अवलोकन प्रदान किया। मैंने प्रत्येक विधि का उपयोग करके Airflow को तैनात करने के तरीके पर विस्तृत निर्देशों की भी सराहना की।
मैं इस लेख की अनुशंसा उन सभी को करूंगा जो Google Cloud पर Apache Airflow चलाने की सोच रहे हैं।