遇到的问题是什么？

作为 Snapp 的地图团队，我们是中东地区最大、发展最快的互联网公司之一。在过去几年里，我们团队经历了显著增长，从 7 人扩展到 60 人。然而，随着规模扩大，我们意识到一些关键任务仍然依赖手动执行。这种手动方式占用了宝贵的时间，并阻碍了我们高效完成这些任务的能力。

为了应对这一挑战并优化我们的运营，我们认识到需要一个编排工具来自动化这些任务，从而节省时间和精力，并提高运行的可靠性和监控能力。经过深入研究和评估各种方案后，我们最终决定实施 Airflow。Airflow 被广泛认为是领先的开源任务编排平台，是满足我们地图团队多样化使用案例的理想选择。

通过利用 Airflow，我们旨在自动化关键任务，使我们能够更高效、更有效地执行它们。这种自动化不仅能提高我们的生产力，还能让我们更好地控制和了解工作流程。凭借 Airflow 强大的功能和灵活性，我们相信它将显著提升我们团队的绩效，并为 Snapp 的持续成功做出贡献。

Apache Airflow 如何帮助解决了这个问题？

在我们的云平台上实施 Apache Airflow 并特别使用了 KubernetesExecutor 后，我们的任务管理能力得到了显著提升。通过 Airflow，地图团队中的每个子团队都能创建和管理自己的 DAG，无缝自动化各种任务。这包括利用 SparkKubernetesOperator 和其他相关工具进行数据更新、模型训练管道和项目部署等关键流程。

Airflow 带来的一个显著影响是创建了一个专门用于更新道路交通拥堵颜色显示的 DAG。这个 DAG 每 10 分钟运行一次，确保我们的拥堵数据保持最新和准确。直观的 Airflow UI 也被证明非常有价值，因为它使我们的非技术团队成员也能轻松使用 DAG 并监控其进度。

通过使用 Airflow，我们不仅实现了任务自动化，还改善了团队内的协作和效率。通过 Airflow 管理和监控工作流程的能力显著减少了手动工作并提高了可靠性。我们现在能够更多地专注于数据分析和利用，而不是花费时间在重复且耗时的手动任务上。总而言之，Apache Airflow 已被证明是我们地图团队不可或缺的工具，使我们能够优化运营并实现更高的生产力。

成果如何？

Airflow 的实施为我们团队带来了显著的成果。通过自动化和调度从数据相关操作到地图部署和数据更新等各种任务，我们每周成功节省了大约 40 小时的手动工作。这种可观的时间节省使得团队成员能够专注于更具战略性和高价值的活动，最终提升了我们的整体生产力。

此外，Airflow 直观的 UI 增强了我们对工作流程的可见性。我们可以通过 Airflow UI 轻松查看 DAG 和任务日志，从而有效监控任务的进度和性能。这种提高的可见性不仅增强了我们对流程可靠性的信心，还促进了故障排除和问题解决，带来了更顺畅的运营并减少了停机时间。

总的来说，实施 Airflow 的成果对我们团队非常有利。手动工作小时数的显著减少释放了宝贵的时间和资源，使我们能够将其分配给更重要的任务。此外，Airflow 提供的改进的可见性和监控能力提升了我们的运营效率和可靠性。我们对 Airflow 给团队生产力带来的积极影响感到非常满意，并期待未来进一步利用其功能。