Airflow 的实施为我们在 Snapp 的地图团队节省了大量时间,提高了生产力,并提高了运营效率。
问题是什么?
作为 Snapp(中东地区最大、发展最快的互联网公司之一)的地图团队,我们在过去几年中经历了显著的增长,团队规模从 7 人扩大到 60 人。然而,随着这种增长,我们意识到我们的一些关键任务是手动执行的。这种手动方法耗费了宝贵的时间,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,并提高运行的可靠性和监控能力。在进行了深入的研究和评估各种选择之后,我们最终决定实施 Airflow。Airflow 被广泛认为是领先的开源任务编排平台,使其成为我们地图团队多样化用例的理想选择。
通过利用 Airflow,我们的目标是自动化我们的关键任务,使我们能够更高效、更有效地执行它们。这种自动化不仅可以提高我们的生产力,还可以让我们更好地控制和了解我们的工作流程。凭借 Airflow 强大的功能和灵活性,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?
在我们云平台上实施 Apache Airflow(特别是利用 KubernetesExecutor)之后,我们的任务管理能力得到了显著提高。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。这包括基本程序,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街道交通拥堵颜色化的 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。事实证明,Airflow 直观的 UI 也非常宝贵,因为它使我们的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,我们不仅实现了任务自动化,还改善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。我们现在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。总的来说,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。
结果如何?
Airflow 的实施为我们的团队带来了显著的成果。通过自动化和安排各种任务,从数据相关操作到地图的部署和数据更新,我们每周成功节省了大约 40 个小时的手动工作时间。这种大量的时间节省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 UI 增强了我们对工作流程的可见性。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,还促进了故障排除和问题解决,从而实现了更顺畅的运营并减少了停机时间。
总的来说,实施 Airflow 的结果对我们的团队非常有利。手动工作时间的显著减少释放了宝贵的时间和资源,使我们能够将它们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。