Google Cloud 发表了一篇关于如何在 Google Cloud 上运行 Apache Airflow 的博文。Apache Airflow 是运行复杂任务集的热门选择，例如提取、转换和加载 (ETL) 或数据分析管道。Apache Airflow 使用有向无环图 (DAG) 为您的工作流对多个任务进行排序和关联，包括设置在设定的时间运行所需任务的计划，从而提供了一种执行计划和依赖关系绘图的强大方法。
本文探讨了在 Google Cloud 上运行 Apache Airflow 的三种不同方法，并讨论了每种方法的优缺点。
* **Compute Engine：**这是在 Google Cloud 上运行 Airflow 最直接的方法。它涉及在 Compute Engine 虚拟机实例上安装 Airflow。这种方法相对易于设置且成本低廉，但需要您自己管理虚拟机。
* **GKE Autopilot：**这是在 Google Cloud 上运行 Airflow 的一种更易于管理的方法。它涉及将 Airflow 部署到 GKE Autopilot 集群。与在 Compute Engine 上运行 Airflow 相比，这种方法提供了更高的可扩展性和可靠性，但也需要更多 Kubernetes 知识。
* **Cloud Composer：**这是在 Google Cloud 上运行 Apache Airflow 的最简单方法。Cloud Composer 是一项完全托管的服务，它负责为您管理底层 Airflow 基础架构。这种方法提供了开始使用 Airflow 的最简单方法，但它也是最昂贵的方法。
本文还提供了有关如何使用这些方法部署 Airflow 的分步说明。
我发现这篇文章非常有帮助。它很好地概述了在 Google Cloud 上运行 Airflow 的不同选项。我也很欣赏有关如何使用这些方法部署 Airflow 的详细说明。
我建议所有希望在 Google Cloud 上运行 Apache Airflow 的人都阅读这篇文章。
