Airflow Adalah: Arti, Fitur ,Komponen, Fungsi dan Contoh

Pernah nggak sih kamu merasa ribet banget ngatur alur kerja data yang kompleks? Semua tugas terasa berantakan, dan tiap langkah kayak butuh waktu lama banget buat selesai. Nah, kalau iya, berarti kamu harus kenalan sama Apache Airflow!

Airflow ini ibarat superman-nya workflow automation. Mulai dari mengatur tugas-tugas yang saling bergantung hingga memonitor semuanya secara real-time, tool ini bikin hidup data engineer jauh lebih gampang. Tapi jangan khawatir, walaupun kelihatan canggih, Airflow tetap user-friendly kok kalau kamu udah paham dasarnya.

Di artikel ini, kita bakal bahas segala hal soal Airflow: mulai dari artinya, fitur-fitur unggulan, komponen penting, sampai contoh penggunaannya. 

Biar kamu nggak cuma tahu teori, tapi juga bisa langsung pakai untuk project data kamu. Yuk, baca terus sampai habis biar makin jago urus workflow data!

Apa itu Apache Airflow​?

Apache Airflow adalah platform open-source yang dirancang untuk membuat, menjadwalkan, dan memantau alur kerja (workflow) secara otomatis. Platform ini sangat populer di kalangan data engineer dan developer karena kemampuannya mengelola pipeline data yang kompleks dengan cara yang terstruktur dan efisien.

Dengan Apache Airflow, kamu bisa mendefinisikan alur kerja menggunakan kode Python, yang memungkinkan fleksibilitas dan integrasi dengan berbagai tools lainnya. 

Airflow bekerja dengan konsep DAG (Directed Acyclic Graph), yaitu sebuah diagram yang merepresentasikan alur kerja dari satu tugas ke tugas lainnya secara berurutan tanpa ada siklus. 

Singkatnya, Airflow adalah solusi praktis untuk mengelola tugas-tugas berulang dalam pipeline data.

Baca juga: Apa Itu ETL Pipeline? Manfaat, Cara Kerja, Contoh, & Tool 

Fitur Utama Apache Airflow

Sumber: Canva

Dengan fitur-fitur ini, Airflow nggak cuma mempermudah pekerjaan, tapi juga bikin workflow data kamu jadi lebih efisien dan terorganisir. Berikut ini beberapa fitur utamanya:

1. Penjadwalan Tugas (Task Scheduling)

Airflow memungkinkan kamu menjadwalkan tugas secara fleksibel, baik berdasarkan waktu tertentu (time-based) maupun pemicu tertentu (event-based). 

Jadi, tugas bisa otomatis berjalan sesuai jadwal tanpa perlu manual.

2. Konsep DAG (Directed Acyclic Graph)

Dengan DAG, kamu bisa mengatur dan memvisualisasikan alur kerja dalam bentuk grafis. 

Setiap tugas dalam DAG saling terhubung dengan urutan yang jelas, membuat alur kerja lebih mudah dipahami.

3. Web Interface yang Interaktif

Airflow dilengkapi dengan antarmuka web untuk memantau dan mengelola alur kerja secara real-time. 

Kamu bisa melihat status tugas, log error, hingga menjeda atau menjalankan ulang tugas hanya dengan beberapa klik.

4. Dukungan untuk Integrasi Beragam

Airflow mendukung berbagai operator dan koneksi ke tools populer seperti AWS, Google Cloud, Spark, dan lainnya. 

Ini memungkinkan Airflow digunakan dalam berbagai skenario, dari ETL pipeline hingga deployment model machine learning.

5. Kemampuan Skalabilitas

Apache Airflow bisa menangani workflow dari yang sederhana hingga yang super kompleks. Dengan arsitektur modular, Airflow dapat diskalakan sesuai kebutuhan bisnis atau proyek kamu.

Baca juga: Gaji Cloud Engineer di Indonesia: Jenis, Karir & Penghasilan

Fungsi Apache Airflow

Sumber: Canva

Apache Airflow hadir bukan sekadar untuk terlihat keren di resume data engineer kamu, tapi juga menawarkan fungsi yang benar-benar mempermudah pekerjaan sehari-hari. 

Dengan kemampuannya yang fleksibel, Airflow bisa digunakan untuk berbagai kebutuhan dalam pengelolaan alur kerja data. Berikut adalah beberapa fungsi utamanya:

1. Mengelola Workflow Secara Otomatis

Airflow memungkinkan kamu menjalankan alur kerja data tanpa perlu campur tangan manual. Dari tugas sederhana hingga pipeline data yang kompleks, semuanya bisa dijalankan otomatis sesuai jadwal.

2. Memantau dan Mengontrol Alur Kerja

Dengan fitur monitoring real-time melalui web interface, kamu bisa melihat status alur kerja, mendeteksi error, dan mengatur ulang tugas yang gagal dengan mudah. Ini bikin pekerjaan kamu jadi lebih efisien dan terorganisir.

3. Mengatur Ketergantungan Tugas

Airflow membantu mengatur tugas-tugas yang saling bergantung. Misalnya, tugas B hanya akan berjalan jika tugas A selesai, sehingga memastikan alur kerja berjalan sesuai urutan yang benar.

4. Mengintegrasikan Tools dan Teknologi Lain

Airflow dapat dihubungkan dengan berbagai tools seperti database, cloud services, hingga framework machine learning. Ini membuatnya fleksibel untuk digunakan di berbagai jenis proyek.

5. Mendukung Pipeline Data yang Dinamis

Dengan kemampuan coding menggunakan Python, kamu bisa membuat pipeline yang dinamis dan mudah disesuaikan dengan kebutuhan proyek. Misalnya, mengubah parameter tugas tanpa perlu mendesain ulang seluruh workflow.

Baca juga: 10+ Data Engineer Tools Paling Populer dan Terbaik 2024

Komponen Penting Apache Airflow

Gambar Apache Airflow

Untuk memahami kekuatan Apache Airflow, kamu harus tahu komponen-komponen penting yang membentuk fondasi platform ini. 

Setiap komponen dirancang untuk bekerja sama, menciptakan workflow automation yang efisien dan terorganisir. Yuk, kita bahas satu per satu!

1. DAG (Directed Acyclic Graph)

DAG adalah tulang punggung Apache Airflow. DAG merepresentasikan alur kerja (workflow) sebagai kumpulan tugas yang saling terhubung dalam urutan tertentu. Semua tugas diatur sedemikian rupa sehingga tidak ada lingkaran balik (cyclic), memastikan alur kerja berjalan mulus dari awal hingga akhir.

Selain itu, DAG sangat fleksibel karena ditulis dalam kode Python. Kamu bisa dengan mudah menyesuaikan dan mengembangkan workflow sesuai kebutuhan proyek. Ini bikin pengelolaan pipeline data jadi lebih intuitif dan scalable.

2. Operator

Operator adalah elemen utama yang menentukan apa yang harus dilakukan oleh setiap tugas dalam DAG. Ada berbagai jenis operator, seperti PythonOperator untuk menjalankan skrip Python, BashOperator untuk perintah shell, hingga EmailOperator untuk mengirim notifikasi.

Menariknya, Airflow menyediakan banyak operator bawaan, sehingga kamu nggak perlu repot bikin semuanya dari awal. Kalau butuh sesuatu yang lebih spesifik, kamu juga bisa membuat operator custom yang sesuai dengan kebutuhan workflow kamu.

3. Scheduler

Scheduler adalah otak di balik Apache Airflow yang bertugas menjalankan tugas-tugas dalam DAG sesuai jadwal yang sudah ditentukan. Scheduler memantau semua DAG, memastikan setiap tugas berjalan tepat waktu atau saat ketergantungan sebelumnya selesai.

Komponen ini juga mendukung skala besar. Jika kamu punya banyak workflow yang berjalan secara paralel, scheduler akan memastikan semuanya dikelola dengan efisien tanpa bentrok.

4. Executor

Executor adalah komponen yang menentukan bagaimana tugas-tugas dalam DAG akan dijalankan. Ada beberapa jenis executor, seperti SequentialExecutor untuk tugas tunggal, dan CeleryExecutor untuk eksekusi tugas paralel menggunakan banyak worker.

Executor ini membuat Apache Airflow fleksibel untuk kebutuhan kecil maupun besar. Kamu bisa memilih executor yang sesuai dengan skala proyek, dari workflow sederhana hingga pipeline data yang kompleks.

5. Web UI

Web UI adalah antarmuka visual Apache Airflow yang memudahkan kamu memantau dan mengelola workflow. Dengan Web UI, kamu bisa melihat status tugas, memeriksa log, menjalankan ulang tugas yang gagal, atau bahkan menjeda workflow tertentu.

Selain itu, Web UI menampilkan visualisasi DAG yang interaktif, sehingga kamu bisa dengan mudah memahami alur kerja yang sedang berjalan. Ini sangat membantu, terutama untuk proyek dengan pipeline data yang rumit.

Baca juga: Data Engineer Adalah: Tugas, Skill, Tools, & Prospek Kerja

Cara Menggunakan Apache Airflow

Sumber: Canva

Mungkin kamu penasaran, gimana sih cara mulai menggunakan Apache Airflow? Tenang, walaupun terlihat kompleks, sebenarnya Airflow cukup mudah dipahami jika kamu mengikuti langkah-langkah yang tepat. 

Berikut adalah panduan sederhana yang bisa kamu ikuti untuk mulai menggunakan Apache Airflow:

1. Instalasi Apache Airflow

Langkah pertama tentu saja menginstal Apache Airflow di lingkungan kerja kamu. Instalasinya bisa dilakukan melalui pip, Docker, atau menggunakan layanan cloud yang mendukung Airflow.

Misalnya, jika kamu menggunakan Python, cukup jalankan perintah pip install apache-airflow. Setelah itu, pastikan semua dependencies terpasang dengan benar. Alternatifnya, kamu bisa menggunakan Docker untuk instalasi yang lebih cepat dan portable.

2. Membuat Environment dan Konfigurasi

Setelah instalasi, kamu perlu mengatur environment Airflow dengan benar. Buat direktori proyek Airflow dan inisialisasi database bawaan Airflow menggunakan perintah airflow db init.

Kemudian, sesuaikan file konfigurasi (biasanya airflow.cfg) untuk kebutuhan proyekmu, seperti mengatur lokasi log, executor yang digunakan, dan pengaturan lainnya. Ini adalah langkah penting agar workflow kamu berjalan lancar.

3. Membuat DAG (Directed Acyclic Graph)

Untuk mulai mengatur workflow, kamu perlu membuat file DAG. File ini biasanya ditulis dalam Python dan berisi definisi tugas-tugas yang akan dijalankan serta ketergantungannya.

Contohnya, kamu bisa membuat file example_dag.py yang berisi tugas sederhana seperti menjalankan skrip Python atau memindahkan data. DAG ini akan menjadi blueprint alur kerja yang akan dijalankan Airflow.

4. Menambahkan Tugas ke DAG

Setelah membuat DAG, langkah berikutnya adalah menambahkan tugas-tugas ke dalamnya. Gunakan operator bawaan Airflow seperti PythonOperator, BashOperator, atau operator lainnya sesuai kebutuhan.

Misalnya, jika kamu ingin menjalankan skrip Python, cukup tambahkan PythonOperator dan tentukan fungsi Python yang akan dijalankan. Jangan lupa tambahkan hubungan antar tugas agar workflow kamu terstruktur.

5. Menjalankan dan Memantau Workflow

Setelah semuanya siap, jalankan server web Airflow menggunakan perintah airflow webserver. Dengan ini, kamu bisa memantau workflow melalui antarmuka web Airflow yang interaktif.

Dari sini, kamu bisa melihat status tugas, menjalankan ulang tugas yang gagal, atau memantau log secara langsung. Web UI Airflow adalah alat yang sangat membantu untuk memastikan workflow kamu berjalan sesuai rencana.

Baca juga: 6 Cara Menjadi Data Engineer Tanpa Perlu Background IT

Ingin Menguasai Apache Airflow dan Jadi Data Engineer Profesional? Daftar Sekarang!

Warga Bimbingan, kalau kamu serius ingin jadi data engineer yang ahli mengelola pipeline data, ini saatnya upgrade skill kamu bersama Data Engineering Bootcamp dari dibimbing.id!

Di bootcamp ini, kamu akan belajar Apache Airflow dari dasar hingga mahir, langsung dari mentor-mentor profesional yang berpengalaman di industri. Mulai dari memahami konsep DAG, fitur utama, hingga membangun workflow otomatis—semua skill ini akan jadi bekal emas buat karir kamu di bidang data engineering.

Dengan dukungan 700+ hiring partner, 94% alumni dibimbing.id berhasil mendapatkan pekerjaan impian mereka. Jadi, kalau kamu pengen menguasai teknologi mutakhir seperti Airflow dan siap berkarir dengan gaji menjanjikan, jangan sampai ketinggalan!

Yuk, gabung sekarang di Data Engineering Bootcamp dibimbing.id! Kalau ada yang mau ditanyakan, langsung aja konsultasi gratis di sini biar makin yakin. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir data engineer profesional kamu!

Referensi:

1. Apache Airflow: what is it and how to use it? [Buka]
2. Apache Airflow: Use Cases, Architecture, and Best Practices [Buka]