Cloud Composer での Airflow DAG とタスクの並列処理: パフォーマンスとスケーラビリティの最適化

Google Cloudは、「Cloud Composer での Airflow DAG とタスクの並列処理」という記事を公開しました。この記事では、Cloud ComposerにおけるAirflowのDAGとタスクの並列処理について、詳細な解説がされています。

特に興味深かったのは、並列処理のパフォーマンスとスケーラビリティを最適化するための、Composer環境、Airflowインストール、DAG、タスクの4つのレベルそれぞれにおける設定項目と、それらの相互作用についての解説です。

Airflowは、データパイプラインを構築するための強力なツールですが、その並列処理の仕組みは複雑で、理解が難しいものでした。この記事では、図を用いながら分かりやすく解説されているため、初心者でも理解しやすい内容となっています。

例えば、ワーカーの並列処理能力は、CPUやメモリなどのリソースだけでなく、`worker_concurrency`という設定値によっても制限されることが説明されています。また、`celery]worker_concurrency`の値を高く設定しすぎると、オートスケーリングが適切に機能しない場合があるなど、実践的なTipsも紹介されています。

さらに、センサーの動作モードとして、`poke`モードと`reschedule`モードの2つがあり、リソースの利用効率が異なることが説明されています。`deferrable=True`を設定することで、センサーの処理をトリガーに任せることで、ワーカーのリソースをさらに効率的に利用できるようになるなど、高度な設定についても触れられています。

この記事は、Cloud Composer を利用して Airflow を運用する上で、パフォーマンスとスケーラビリティを最適化するために非常に役立つ情報が満載です。Airflow を使い始めたばかりの初心者から、すでに運用している経験豊富なエンジニアまで、必見の内容と言えるでしょう。

参照元サイト：Understanding Airflow DAG and task concurrency on Google Cloud Composer

NewsPilot編集部

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