প্রকল্প সম্পর্কে
Apache Airflow হলো ওয়ার্কফ্লো তৈরি, শিডিউল এবং মনিটর করার জন্য ডিজাইন করা একটি প্ল্যাটফর্ম। ওয়ার্কফ্লো-গুলোকে কোড (Directed Acyclic Graphs বা DAGs) হিসেবে সংজ্ঞায়িত করার মাধ্যমে এগুলো আরও রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য, ভার্সনযোগ্য এবং টেস্টযোগ্য হয়ে ওঠে। এই প্ল্যাটফর্মে একটি শিডিউলার রয়েছে যা নির্দিষ্ট ডিপেন্ডেন্সির ভিত্তিতে ওয়ার্কারদের উপর টাস্ক এক্সিকিউট করে, DAG ম্যানেজমেন্টের জন্য একটি সমৃদ্ধ কমান্ড-লাইন ইন্টারফেস এবং পাইপলাইন ভিজ্যুয়ালাইজ ও ট্রাবলশুটিং করার জন্য একটি ইউজার ইন্টারফেস রয়েছে।
এর মূল সক্ষমতাগুলোর মধ্যে রয়েছে:
- ডায়নামিক পাইপলাইন জেনারেশন: ওয়ার্কফ্লোগুলো Python-এ সংজ্ঞায়িত করা হয়, যা ডায়নামিক জেনারেশন এবং প্যারামিটারাইজেশনের সুযোগ দেয়।
- এক্সটেনসিবিলিটি: এটি বিস্তৃত বিল্ট-ইন অপারেটর প্রদান করে এবং কাস্টম এক্সটেনশন সমর্থন করে।
- ফ্লেক্সিবিলিটি: সমৃদ্ধ কাস্টমাইজেশনের জন্য এটি Jinja টেম্পলেটিং ইঞ্জিন ইন্টিগ্রেট করে।
- ব্যাপক ব্যবহারের ক্ষেত্র: মূলত ডেটা পাইপলাইনের জন্য ব্যবহৃত হলেও, এটি মেশিন লার্নিং ওয়ার্কফ্লো (ট্রেনিং, ইভ্যালুয়েশন, ডিপ্লয়মেন্ট) এবং AI/LLM-ভিত্তিক ওয়ার্কলোডের অর্কেস্ট্রেশনেও ব্যবহৃত হয়।
- মনিটরিং UI: এতে DAG ওভারভিউ, অ্যাসেট ডিপেন্ডেন্সি গ্রাফ, রান-এর গ্রিড এবং গ্রাফ রিপ্রেজেন্টেশন এবং ব্যাকফিলিং টুলসহ একটি পূর্ণাঙ্গ ইন্টারফেস রয়েছে।
Airflow স্ট্যাটিক বা ধীরে পরিবর্তনশীল ওয়ার্কফ্লোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি আইডেমপোটেন্ট (idempotent) টাস্কের ওপর গুরুত্ব দেয়। এটি কোনো স্ট্রিমিং সলিউশন নয়, তবে ব্যাচ আকারে রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেস করতে পারে। এটি PostgreSQL, MySQL এবং SQLite (ডেভলপমেন্টের জন্য) সহ বিভিন্ন ডেটাবেস সমর্থন করে এবং PyPI, Docker images অথবা Helm Charts-এর মাধ্যমে ডিপ্লয় করা যেতে পারে।