数据编排：选择合适的工具

数据编排的世界丰富多彩，充满活力。Kestra的工作人员已经在这个领域工作多年，见证了它的发展，并感受到了其中的变化趋势。

数据编排的初期

数据编排的起源标志着简单的脚本，通常用Python或Bash编写。随着数据量的增长和用例变得更加复杂，这些脚本也变得越来越复杂，管理起来越来越具有挑战性。这些条件催生了一个新的数据编排时代，Apache Airflow率先引领了这个趋势。

Apache Airflow 是首个此类工具

近十年前，Apache Airflow在数据编排中标志了一个重要的里程碑。它引入的有向无环图（DAGs）改变了管理复杂工作流的方式，引发了行业中的范式转变。Airflow的影响力至今在我们对数据编排的认知和管理中仍有影响。然而，数据环境的快速增长和变化，以及像Snowflake、DBT和Fivetran这样的现代数据堆栈工具的出现，强调了数据编排需要进一步演变。我们观察到这些工具的采用带来新的挑战，需要创新的解决方案来编排这些云原生技术。

为什么出现又一个数据编排器？

近年来，我们看到了"又一个数据编排器"的涌现。人们可能会想，真的需要另一个编排器吗？答案是：这要看情况，如果你当前的编排器满足了所有的需求，可能就没有换的理由。然而，如果你发现自己在处理限制或复杂性上困扰，那么探索其他能简化工作流创建，增强用户界面，并与其他工具更顺畅地集成的解决方案，可能值得一试。

做出明智的选择：选择编排器的关键考虑因素

为你的组织选择合适的编排器需要深思熟虑。以下是一些主要的考虑因素，以指导你的决策：

适应性：工作流需要易于修改，快速部署，并且能够适应不断变化的数据环境。Kestra就是以这种思维设计的。这不仅仅是关于创建工作流，更是关于在实时数据环境中调整它们。

依赖性管理：随着工作流的增长，管理依赖关系成为一个主要的挑战。Kestra的拓扑视图为复杂的工作流带来了清晰，为您提供了任务相互依赖的透明概述。

安全性：强大的安全平台不仅是一种奢侈，更是一种必需。Kestra非常重视安全性，确保您的数据在整个生命周期中得到保护，感谢企业版的特性，如SSO/OIDC身份验证，基于角色的访问控制和秘密管理器集成。

监控：排查工作流上发生的任何问题是你的编排的一个非常重要的步骤。Kestra提供了实时的工作流可视性，使你能够快速识别和解决问题。你可以跟踪任务执行，依赖关系，失败等，为你有效管理你的数据编排提供了细粒度的详细信息。

可扩展性：云原生解决方案在定义上是可扩展的，你的编排器也必须能够扩展到你的需求，并支持你的数据的增长。Kestra使用领先的云原生技术和强大的架构构建，能够轻松扩展到百万次执行。

用户友好：复杂的工作流并不意味着复杂的用户界面。Kestra的直观UI确保工具对数据工程师和业务相关人员都保持可用。它配备了嵌入式代码编辑器，自动完成和清晰的工作流依赖关系可视化。

测试：确保工作流在推入生产之前进行测试可以避免后续的许多麻烦。有了Kestra，工作流可以在上线之前进行全面测试，为你的数据项目提供了必要的安全网。

文档：内置文档是Kestra的另一个基石，减少了学习曲线，促进了协作。

回填：这是为了确保由于失败或延迟没有数据未经处理。有了Kestra，回填被内置到系统中，确保数据处理的连续性和完整性。

集成能力：Kestra的插件系统使其能够无缝集成其他平台和服务。它可以连接到各种数据库，API，云服务...

声明式数据编排器：使用YAML进行工作流

Kestra的一个区别特点是它的声明性，我们利用YAML（又一种标记语言）来定义工作流。YAML以其简单，可读和易用而闻名，使其成为构建数据管道的理想选择。有了YAML，数据团队和业务相关人员都可以参与到工作流创建的过程中。

通过声明式编排，我们的目标是确保Kestra保持易于访问和使用，促进协作并使迭代周期更快。我们正在构建一个灵活的，可扩展的，安全的，用户友好的工具。随着数据编排的动态旅程继续演变，我们承诺将与其一起演变和适应。

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