🔵 عنوان مقاله
Leveraging Data Assets features in Airflow 3.0 to optimise resource utilization by more than 30% (11 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه جدید Airflow 3.0، ویژگی‌های مرتبط با منابع داده به منظور بهبود بهره‌وری و کارایی سیستم معرفی شده است. یکی از اهداف اصلی این به‌روزرسانی، بهینه‌سازی استفاده از منابع و کاهش نیاز به زیرساخت‌های قدرتمند است تا عملیات‌های داده‌ای با صرفه‌تر و بدون اختلال انجام شوند. این قابلیت‌ها به کاربران امکان می‌دهد تا با بهره‌گیری بهتر از منابع موجود، راندمان سیستم‌های کاری خود را بیش از 30 درصد افزایش دهند.

در نمونه‌ای عملی، تیم هلوداک (Halodoc) با بهره‌گیری از امکانات جدید آیر‌‌فلو، توانست مجموعه‌ای از وظایف کاری (DAGs) خود را از حالت‌های قدیمی و مصرف‌انرژی‌بر مانند سنسورهای polling و بارگذاری‌های هم‌زمان در Redshift به سمت استفاده از ویژگی‌های جدید، یعنی اجزای دارایی (Assets) و عملیات تأخیری (deferrable operators) حرکت دهد. این تغییرات نه تنها باعث کاهش قابل توجهی در مصرف CPU و حافظه در سرورهای کارگر (worker) شد، بلکه قابلیت‌های سیستم را در مدیریت بار و خطایابی نیز بهبود بخشید.

در نتیجه، در مجموع 160 وظیفه کاری در این عملیات بهبود یافته، میزان مصرف CPU در سرورهای کارگر از 26.1 درصد به 7.71 درصد کاهش یافت و مصرف حافظه نیز از 49.2 درصد به 30.8 درصد رسید. علاوه بر این، بار پیش‌فرض بر روی برنامه‌ریز (scheduler) کاهش یافته و خطاهای مربوط به قفل کردن جداول در Redshift، که در فرآیندهای داده‌ای معمولاً مشکل‌ساز بودند، حدود 38 درصد کمتر شد. این پیشرفت‌ها نشان می‌دهد که استفاده بهینه از ویژگی‌های جدید Airflow، چگونه می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی سیستم‌های داده‌ای بزرگ و پیچیده شود.

#هوشمندسازی_داده #مدیریت_عملیات_داده #آیر‌‌فلو #بهینه‌سازی_سیستم

🟣لینک مقاله:
https://blogs.halodoc.io/leveraging-data-assets-features-in-airflow-3-0-to-optimise-resource-utilization-by-more-than-30/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy