«`html
Как DAGify упрощает переход от Control-M к Apache Airflow
Агильные и облачные решения пользуются большим спросом в областях оркестрации рабочих процессов и инженерии данных. Control-M и другие устаревшие планировщики предприятия долгое время служили основой операций многих организаций. Однако с появлением Apache Airflow на рынке современное управление рабочими процессами данных стало более гибким и масштабируемым.
Проблема перехода от Control-M к Apache Airflow
Переход от Control-M к Apache Airflow может быть сложным и затратным процессом. Конвертация сложных описаний работ, зависимостей и графиков часто требует большого количества ручного труда и навыков.
Решение: DAGify
Команда исследователей из Google представила DAGify — программу с открытым исходным кодом, которая упрощает и ускоряет переход от Control-M к Airflow. DAGify предлагает автоматизированное решение для конвертации задач из Control-M в Directed Acyclic Graphs (DAGs) в Airflow, минимизируя вероятность ошибок и уменьшая необходимость в ручном труде.
Преимущества DAGify
Используя шаблонный подход, DAGify упрощает конвертацию файлов Control-M XML в нативный формат DAG в Airflow. Программа извлекает важные данные о работах, зависимостях и графиках, после чего они мапятся на задачи, зависимости и операторы в Airflow, сохраняя основную структуру исходного рабочего процесса.
Интеграция с Google Cloud Composer
Google Cloud Composer представляет собой управляемое решение для Airflow, которое упрощает управление инфраструктурой Airflow, позволяя командам сосредоточиться на создании и координации своих конвейеров данных. Интеграция DAGify с Google Cloud Composer делает процесс миграции еще более эффективным и масштабируемым, позволяя организациям быстрее воспользоваться преимуществами Airflow в облаке.
Заключение
DAGify является важным шагом в упрощении перехода от Control-M к Apache Airflow. Автоматизированный процесс конвертации и легкая интеграция с Google Cloud Composer позволяют организациям быстрее и увереннее перейти на Airflow, реализуя его полный потенциал в инженерии данных.
Подробнее о проекте можно узнать на GitHub. Вся заслуга за это исследование принадлежит его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram каналу и группе в LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу на Reddit и узнать о предстоящих вебинарах по ИИ.
Arcee AI выпустила DistillKit: инструмент с открытым исходным кодом, упрощающий модельное дистиллирование для создания эффективных маленьких языковых моделей.
Статья опубликована на MarkTechPost.