Google Cloudは、Google CloudでApache Airflowを実行する方法に関するブログ記事を公開しました。Apache Airflowは、Extract、Transform、Load（ETL）やデータ分析パイプラインなど、複雑なタスクセットを実行するための一般的な選択肢です。Apache Airflowは、有向非巡回グラフ（DAG）を使用して、ワークフローの複数のタスクを順序付けたり関連付けたりします。これには、設定した時間に目的のタスクを実行するようにスケジュールを設定することも含まれており、スケジューリングと依存関係のグラフ化を実行するための強力な方法を提供します。
この記事では、Google CloudでApache Airflowを実行する3つの異なる方法を探り、それぞれの長所と短所について説明します。
* **Compute Engine:** これは、Google CloudでAirflowを実行する最も簡単な方法です。Compute Engine VMインスタンスにAirflowをインストールすることが含まれます。この方法は、セットアップが比較的簡単で安価ですが、VMを自分で管理する必要があります。
* **GKE Autopilot:** これは、Google CloudでAirflowを実行するための、より管理された方法です。GKE AutopilotクラスタにAirflowをデプロイすることが含まれます。この方法は、Compute EngineでAirflowを実行するよりもスケーラビリティと信頼性に優れていますが、Kubernetesに関する知識も必要になります。
* **Cloud Composer:** これは、Google CloudでAirflowを実行する最も簡単な方法です。Cloud Composerは、基盤となるAirflowインフラストラクチャの管理を代行する、フルマネージドサービスです。この方法は、Airflowを使い始める最も簡単な方法を提供しますが、最も費用もかかります。
この記事では、これらの各メソッドを使用してAirflowをデプロイする方法についても、ステップバイステップで説明しています。
この記事は非常に役に立ちました。Google CloudでAirflowを実行するためのさまざまなオプションについて、素晴らしい概要が示されていました。また、これらの各メソッドを使用してAirflowをデプロイする方法に関する詳細な手順も参考になりました。
Google CloudでApache Airflowを実行しようと考えている人には、この記事をお勧めします。
