نشرت Google Cloud تدوينة حول كيفية تشغيل Apache Airflow على Google Cloud. يعتبر Apache Airflow خيارًا شائعًا لتشغيل مجموعة معقدة من المهام، مثل استخراج وتحويل وتحميل البيانات (ETL) أو خطوط أنابيب تحليلات البيانات. يستخدم Apache Airflow رسمًا بيانيًا دوريًا موجهًا (DAG) لترتيب وربط مهام متعددة لسير عملك، بما في ذلك تعيين جدول زمني لتشغيل المهمة المطلوبة في وقت محدد، مما يوفر طريقة قوية لأداء الجدولة ورسم تخطيط التبعية.
تستكشف المقالة ثلاث طرق مختلفة لتشغيل Apache Airflow على Google Cloud، مع مناقشة إيجابيات وسلبيات كل طريقة.
* **Compute Engine:** هذه هي الطريقة الأكثر مباشرة لتشغيل Airflow على Google Cloud. وهي تنطوي على تثبيت Airflow على جهاز ظاهري Compute Engine. هذه الطريقة سهلة الإعداد نسبيًا وغير مكلفة، ولكنها تتطلب منك إدارة الجهاز الظاهري بنفسك.
* **GKE Autopilot:** هذه طريقة مُدارة أكثر لتشغيل Airflow على Google Cloud. وهي تنطوي على نشر Airflow إلى مجموعة GKE Autopilot. توفر هذه الطريقة قابلية للتوسع وموثوقية أكبر من تشغيل Airflow على Compute Engine، ولكنها تتطلب أيضًا مزيدًا من المعرفة بـ Kubernetes.
* **Cloud Composer:** هذه هي الطريقة الأكثر سهولة لتشغيل Airflow على Google Cloud. Cloud Composer هي خدمة مُدارة بالكامل تتولى مسؤولية إدارة بنية Airflow الأساسية نيابةً عنك. توفر هذه الطريقة أسهل طريقة لبدء استخدام Airflow، ولكنها أيضًا الأغلى.
تقدم المقالة أيضًا إرشادات خطوة بخطوة حول كيفية نشر Airflow باستخدام كل طريقة من هذه الطرق.
وجدتُ أن هذه المقالة مفيدة للغاية. فقد قدمت نظرة عامة رائعة عن الخيارات المختلفة لتشغيل Airflow على Google Cloud. كما أنني أقدر الإرشادات التفصيلية حول كيفية نشر Airflow باستخدام كل طريقة من هذه الطرق.
أوصي بهذه المقالة لأي شخص يتطلع إلى تشغيل Apache Airflow على Google Cloud.
