Kestra是一个声明式的数据协调器，通过使用YAML定义工作流程，增加了灵活性，降低了复杂性，并改善了协作。

大纲

介绍
Kestra 声明性工作流程：数据协调的新方法
使用 Kestra 简化数据工作流程
Kestra ：数据科学家的选择Kestra 基本技术技能的 Kestra 架构的关键
组件Kestra 与其他数据协调平台有何不同？

 

凯斯特拉简介

Kestra 是一个高级编排和调度平台，旨在促进复杂数据管道的构建、执行、调度和监控。利用简洁的 YAML 语法，用户可以轻松定义工作流配置，而 Kestra 则管理底层的复杂性，例如部署、扩展、监控和错误处理。这个强大的平台简化了开发过程，并确保数据管道在其整个生命周期中保持高效和可靠。

核心原则：

• 简单性：Kestra 利用 YAML 创建工作流，提供声明性语法，即使是最复杂的管道也能轻松开发。
• 可扩展性：Kestra 的基础建立在基于插件的架构上。用户可以选择从现有插件库中进行选择，或者开发自定义插件以满足特定需求。
• 实时功能：Kestra 专为实时应用程序而设计，允许用户实时创建、执行和监控工作流和访问日志。
• 可扩展性：  Kestra 的基础设施能够扩展到不同的工作负载。企业版由 Kafka 和 Elasticsearch 提供支持，支持数百万次执行而不影响性能。
• 云原生兼容：Kestra通过云原生技术考虑到云环境，提供在各种平台上的部署灵活性。

Kestra 声明式工作流概述：数据编排的新方法

在快速发展的数据工程世界中，声明式工作流正在彻底改变数据团队协调和管理其工作流的方式

Kestra 是一个开源数据编排器，通过使用声明性语言 (YAML) 构建复杂的工作流，使其对更多人更具吸引力。

• 扩展的可访问性：Kestra 向技术人员和非技术人员开放数据协调。通过使用领域特定语言 (DSL)，用户无需复杂的编码技能即可创建工作流。对于不愿管理高度专业化的 Python 框架的整个代码库的数据从业者，此功能可加快开发过程。
• 转换和灵活性：Kestra 旨在满足广泛的数据需求。用户可以编写 Python，集成 dbt 和 Airbyte 等工具，加载 Google 电子表格等。对于独特的需求或 ETLT 处理，Kestra 提供了无限的可能性，包括 Docker 支持、自定义插件、Webhooks 等。这种多样性确保 Kestra 可以适应广泛的数据处理需求。
• 增强的用户体验：Kestra 的用户界面允许直接在平台内创建工作流，同时提供对文档的轻松访问。这种简化的方法减少了通常与协调、数据和代码相关的上下文切换，使工作流开发过程更加高效。

通过将上述几点与前面提到的提高灵活性、降低复杂性和增强协作的优势相结合，Kestra 的声明式数据编排平台有效地解决了数据团队面临的挑战。利用 YAML 语法的强大功能和基于插件的架构，Kestra 为希望优化其管道管理流程的数据团队提供了一个用户友好且功能强大的解决方案。

使用 Kestra 简化数据工作流程

Kestra 是一个强大的数据编排平台，它利用 YAML 的简单性和多功能性来简化创建、执行和管理复杂数据工作流的过程。通过采用声明式方法，Kestra 提供了多项优势来促进数据工程师、数据科学家和数据分析师的工作：

简化的工作流程创建：YAML 的可读性和直观语法使

所有技能水平的团队成员都可以轻松创建和理解数据管道。这种可访问性允许采用更具包容性和效率的管道开发方法。
减少维护工作量：YAML 中定义的声明式工作流简化了管理和维护。无需复杂的代码修改即可直接在 YAML 文件中进行更新，最终减少维护数据管道所需的工作量。

• 提高可读性和协作性：YAML 的人类可读格式有助于数据团队之间更好地理解和协作。其清晰、简洁的结构有助于沟通，并使工作流程更快、更高效。
• 无缝版本控制：可以使用版本控制系统有效管理 YAML 文件，使数据团队能够跟踪更改、协作更新并保留修改历史记录。
• 加速实现价值：声明式编排使数据管道的创建和维护现代化，使数据团队能够更快、更高效地交付结果。
• 提高敏捷性：声明式方法允许数据团队快速适应不断变化的业务需求，而无需对复杂的流程代码进行重大更改，从而提高他们的敏捷性和响应能力。
• 降低错误率：声明式工作流使数据团队能够专注于定义所需结果，而 Kestra 的协调器负责执行，从而减少错误。
• 广泛的工作流功能：Kestra 支持从简单系统到高度复杂系统的工作流，包括分支、并行和动态任务以及流依赖性。
• 易于扩展：Kestra 基于插件的架构鼓励可扩展性，允许用户使用现有插件或创建自定义插件以满足特定需求。
• 多个触发选项：Kestra 的事件驱动特性支持多种触发器，包括 API 调用、计划、检测和事件。
• 全面的用户界面：内置的 Web 界面简化了流的创建、执行和监控，无需外部部署。
• 无限的可扩展性：Kestra 建立在尖端的云原生技术之上，使其能够在不影响性能的情况下扩展到数百万次执行。

Kestra 中的声明式工作流 Kestra：数据专家的选择

Kestra 简化了各种角色的数据工作流程，使数据专业人员能够专注于他们的核心职责，同时最大限度地提高效率和生产力。

• 对于数据工程师：Kestra 简化了复杂数据管道的自动化，最大限度地减少了错误并提高了数据质量。这使数据工程师可以专注于战略任务，推动项目创新和价值。
• 对于数据分析师：借助 Kestra，数据分析师可以快速访问和整合来自不同来源的信息，从而实现更精确的分析，并发现新的见解和商机。这加快了决策过程并为数据驱动的策略提供信息。
• 对于数据科学家：Kestra 有助于有效地大规模管理和部署机器学习模型，加速研究和实验，同时提供准确可靠的预测。这使数据科学家能够通过高级分析和预测建模来推动影响。Kestra 的关键组件

Kestra 具有三个内部组件：

• 内部存储存储任务输出和流输入等流数据。
• 队列用于 Kestra 服务器组件之间的内部通信。
• 存储库用于存储流程、模板、执行、日志等。存储库存储每个内部对象。

Kestra 由多个独立扩展的服务器组件组成。每个服务器组件都与 Kestra 内部组件（内部存储、队列和存储库）交互。

• Worker：负责在数据工作流中执行任务的关键组件。Worker并发处理任务，优化资源使用，提升平台整体性能。
• 执行者：管理分配给工作人员的任务的执行，处理任务重试和失败，并确保在数据管道执行期间提高可靠性和成功率。
• 调度程序：根据预定的时间表或触发事件监督数据工作流的时间安排和执行。调度程序确保工作流按计划执行，并支持动态调度调整以适应不断变化的需求。

Kestra 组件

Kestra架构的核心特性

Kestra 的架构结合了先进的技术以提供可扩展且灵活的数据编排解决方案。

• 基于微服务的架构：提供模块化、可扩展性和容错性，确保强大而高效的数据编排解决方案。
• 以 API 为中心的设计：允许轻松集成各种系统和工具，促进无缝互操作性和可扩展性。
• 基于插件的系统：通过支持广泛的现有插件和创建自定义插件来实现定制和可扩展性。
• 事件驱动编排：实现数据工作流的动态调度和响应，以适应不断变化的业务需求。
• 声明式工作流：使用 YAML 定义的工作流可简化数据管道的创建和维护、减少错误并加快实现价值的时间。
• 全面的用户界面：简化流的创建、执行和监控，提供数据的实时工作流视图。
• 云原生运行：采用前沿的云原生技术设计，可无限扩展，满足大规模数据编排需求。

总的来说，Kestra 是一个强大的数据编排平台，它集成了各种先进的技术和工具，提供灵活、可扩展且易于使用的解决方案。通过使用 Kestra，数据专业人员可以更有效地创建、管理和维护复杂的数据管道，从而提高效率、减少错误并加快决策制定和价值实现时间。

目前Kestra界面只有英文版，大家可以在Github上了解更多，如果喜欢这个方案，请点个赞：链接