问题是什么？

作为中东地区最大且发展最快的互联网公司之一 Snapp 的地图团队，我们在过去几年经历了显著的增长，团队规模从 7 人扩展到 60 人。然而，随着这种增长，我们意识到一些关键任务正在手动执行。这种手动方式消耗了宝贵的时间，并阻碍了我们高效执行这些任务的能力。

为了应对这一挑战并简化我们的运营，我们认识到需要一个编排工具来自动化这些任务，从而节省时间和精力，并提高我们运行的可靠性和监控能力。在进行了彻底的研究并评估了各种选项后，我们最终决定实施 Airflow。Airflow 被广泛认为是任务编排领域的领先开源平台，这使其成为我们地图团队各种用例的理想选择。

通过利用 Airflow，我们的目标是自动化关键任务，使我们能够更高效地执行它们。这种自动化不仅将提高我们的生产力，还将为我们提供对工作流程的更大控制和可见性。凭借 Airflow 的强大功能和灵活性，我们相信它将显著提高我们团队的绩效，并为 Snapp 的持续成功做出贡献。

Apache Airflow 如何帮助解决这个问题？

在我们的云平台上实施 Apache Airflow 后，特别是利用 KubernetesExecutor，我们的任务管理能力得到了显著提升。借助 Airflow，地图团队中的每个子团队都能够创建和管理自己的 DAG，从而无缝地自动化各种任务。这包括基本流程，例如数据更新、模型训练管道和项目部署，利用 SparkKubernetesOperator 和其他相关工具。

Airflow 影响的一个显著例子是创建了一个专门用于更新我们街道交通拥堵颜色显示的 DAG。此 DAG 每 10 分钟运行一次，确保我们的拥堵数据保持最新和准确。直观的 Airflow UI 也被证明非常有价值，因为它使我们非技术团队成员能够轻松地使用 DAG 并监控其进度。

通过利用 Airflow，我们不仅自动化了任务，还提高了团队内部的协作和效率。通过 Airflow 管理和监控工作流程的能力显著减少了手动工作量，并提高了可靠性。现在，我们能够将更多精力集中在分析和利用数据上，而不是将时间花费在重复且耗时的手动任务上。总而言之，Apache Airflow 已被证明是我们地图团队不可或缺的工具，使我们能够简化运营并实现更高的生产力。

结果是什么？

Airflow 的实施为我们的团队带来了显著的成果。通过自动化和调度各种任务，从数据相关操作到地图的部署和数据更新，我们成功地每周节省了大约 40 小时的手动工作。这种大幅节省的时间使我们的团队成员能够专注于更具战略性和增值性的活动，最终提高了我们的整体生产力。

此外，Airflow 直观的用户界面增强了我们工作流程的可见性。我们可以通过 Airflow UI 轻松查看 DAG 和任务日志，从而有效地监控任务的进度和性能。这种改进的可见性不仅增强了我们对流程可靠性的信心，还有助于故障排除和问题解决，从而实现更顺畅的运营并减少停机时间。

总而言之，实施 Airflow 的结果对我们的团队非常有益。手动工作时间的显著减少释放了宝贵的时间和资源，使我们能够将其分配给更关键的任务。此外，Airflow 提供的改进的可见性和监控功能增强了我们的运营效率和可靠性。我们对 Airflow 对我们团队生产力产生的积极影响感到非常满意，并期待在未来进一步利用其功能。