🏗️Exemple concret
Pipeline daily de scoring client : DAG Airflow — Task 1: extraction SQL (30 min) → Task 2a: feature engineering (15 min) en parallèle avec Task 2b: chargement du modèle (2 min) → Task 3: scoring de 500K clients (45 min) → Task 4: chargement des scores dans le CRM → Task 5: envoi du rapport email. Planifié à 1h du matin, résultats disponibles à 3h15.
∑ Concept clé
DAG = Directed Acyclic Graph : nœuds = Tasks, arêtes = dépendances. Airflow Scheduler lit les DAGs, le Worker exécute les Tasks via des Executors (Local, Celery, Kubernetes).
🎯Quand l'utiliser ?
✓Orchestration de pipelines data complexes
✓Planification de jobs avec dépendances
✓Monitoring et alerting de pipelines de production
✅ Avantages
+Code Python = versionnable, testable, réutilisable
+Interface web pour monitorer les exécutions
+Ecosystème riche de providers (AWS, GCP, Databricks, dbt, Spark)
⚠️ Limites
−Complexité opérationnelle (Kubernetes recommandé en production)
−Pas conçu pour le streaming (utiliser Kafka/Flink)
−Airflow 2.x améliore la performance mais la migration peut être complexe
🛠️ Outils principaux
Apache Airflow (open source)
Astronomer Cloud (géré)
Google Cloud Composer (Airflow managé GCP)
MWAA (Airflow managé AWS)
Data EngineeringOrchestrationPipelinesAutomatisation