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Qu’est-ce que Airflow ?
Airflow est un outil open source développé par Airbnb en 2014 pour automatiser des flux de travail data.
Il permet de planifier, organiser et surveiller des tâches ou séries de tâches qui s'exécutent à des moments précis.
Les flux de travail sont définis comme des DAGs (Directed Acyclic Graphs), soit des graphes orientés sans cycles.
À quoi sert Airflow ?
Airflow est utilisé pour automatiser des processus complexes, souvent liés à la gestion de données.
Il intervient dans des projets de traitement de données, d’apprentissage automatique ou de mise à jour de bases.
Dans l’entreprise, il est souvent utilisé par les data engineers ou les équipes d’analytique avancée.
Exemples de tâches automatisées avec Airflow : extraire des données, les transformer, les charger dans un système cible (pipeline ETL).
Comment fonctionne Airflow ?
Airflow repose sur une approche déclarative. L’utilisateur définit un enchaînement de tâches à exécuter.
Chaque flux est représenté comme un DAG, c’est-à-dire une suite de tâches ordonnées sans retour en arrière.
Les DAGs sont écrits en Python. Cela rend l’outil très flexible pour les besoins personnalisés.
Un planificateur (Scheduler) déclenche l’exécution des tâches selon un calendrier défini.
Un exécuteur (Executor) répartit les tâches sur un ou plusieurs workers, en parallèle ou en série.
Une interface web permet de visualiser les DAGs, suivre les exécutions et relancer des tâches si besoin.
Différences avec des notions proches
Airflow n’est pas un outil de traitement de données, mais d’orchestration de tâches.
Contrairement à des outils comme Apache Spark ou Pandas, Airflow ne manipule pas directement les données.
Il ne remplace pas un outil d’intégration de données comme Talend ou Informatica, mais peut les orchestrer.
Airflow est également différent d’un simple cron (planificateur Unix) car il gère les dépendances entre tâches, les échecs, et le suivi visuel.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une entreprise e-commerce utilise Airflow pour lancer tous les matins un pipeline de mise à jour des stocks.
Le flux commence par l’extraction des données de ventes du jour, continue avec la mise à jour de la base, puis envoie un rapport au service logistique.
Une autre entreprise l’utilise pour entraîner chaque semaine un modèle de recommandation produit. Airflow orchestre les étapes d’agrégation de données, d’entraînement, de validation et de déploiement.
Dans une startup, Airflow peut servir à synchroniser des applications métiers (CRM, ERP) toutes les nuits.