Apache Airflow
Apache Airflow est un orchestrateur technique permettant de fiabiliser et de superviser l’exécution de traitements techniques complexes.
| Élément | Description |
|---|---|
| Éditeur | Apache Software Foundation (Open Source) |
| Type / Rôle | Orchestrateur de workflows (orchestration & supervision de flux et traitements) |
| Environnements | Linux, conteneurs Docker |
| Niveau | Outil technique, orienté équipes IT |
À quoi sert Apache Airflow ?
Apache Airflow permet d’orchestrer et de superviser des traitements techniques lorsque une simple planification par cron atteint ses limites en matière de dépendances, de supervision et de reprise sur incident.
Il offre un cadre structuré pour enchaîner des tâches, gérer leurs dépendances et suivre précisément leur exécution.
Ce que permet Apache Airflow
Apache Airflow permet de définir des workflows de manière déclarative, sous forme de graphes acycliques de tâches clairement identifiés.
Il offre notamment :
- une gestion explicite des dépendances entre tâches,
- des mécanismes de reprise et de relance en cas d’échec,
- un pilotage fin des conditions d’exécution.
Ces mécanismes permettent de construire des chaînes de traitement robustes, lisibles et exploitables dans le temps, même lorsque les flux deviennent nombreux ou complexes.
Le principe de fonctionnement d’un workflow Airflow peut se résumer par un graphe de tâches, où chaque étape dépend explicitement des précédentes :
EmptyOperator
✅ success"] --> b a --> c b["tâche 1
EmptyOperator
✅ success"] --> d c["tâche 2
EmptyOperator
✅ success"] --> e d["tâche 3
EmptyOperator
🔄 retry"] --> e e["end
EmptyOperator
⏳ scheduled"] classDef task fill:#ffffff,stroke:#6C5FC7,stroke-width:2px,color:#1f2937; class a,b,c,d,e task;
Apache Airflow fournit également une visibilité complète sur l’état des traitements, facilitant le suivi, le diagnostic et l’exploitation des flux dans le temps.
Cas d’usage courants
Apache Airflow est utilisé pour orchestrer et superviser des traitements techniques au sein du système d’information, là où un simple cron atteint ses limites.
Il est couramment mis en œuvre pour :
- Pipelines de données : orchestration de traitements Python avec dépendances explicites.
- Automatisation planifiée : remplacement de scripts cron dispersés (exports, imports, synchronisations).
- Workflows conditionnels : déclenchement selon la disponibilité des données ou la réussite d’étapes amont.
- Intégrations inter-applicatives : chaînage de traitements impliquant plusieurs systèmes.
- Supervision & reprise : suivi des exécutions, gestion des échecs et relances automatiques.
Place d’Apache Airflow dans une architecture data
Apache Airflow occupe un rôle central dans l’architecture en assurant l’orchestration et la coordination des flux de données. Il séquence les traitements et garantit que chaque étape s’exécute au bon moment, dans le bon ordre et sous les bonnes conditions.
Dans une architecture de type datawarehouse, Apache Airflow permet notamment de :
- déclencher à différentes fréquences les flux d’ingestion des données en amont,
- lancer les calculs de tables uniquement lorsque les dépendances nécessaires sont satisfaites,
- relancer automatiquement les traitements en cas d’échec d’une étape précédente,
- intégrer des tâches de contrôle afin de bloquer les traitements aval lorsque les conditions ne sont pas réunies,
- notifier les équipes métiers de la disponibilité, ou de l’indisponibilité, des données.
Dans ce contexte, Apache Airflow constitue un socle d’orchestration sur lequel s’appuient des architectures data fiables, évolutives et exploitables dans la durée, lorsqu’il est correctement intégré à l’écosystème existant.