Itinai.com it company office background blured chaos 50 v f378d3ad c2b0 49d4 9da1 2afba66e1248 0

Программа DAGify: упрощение перехода от Control-M к Apache Airflow

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

«`html

Программа DAGify: упрощение и ускорение перехода от Control-M к Apache Airflow

Гибкие и облачные решения в настоящее время востребованы в быстроразвивающихся областях управления рабочим процессом и инженерии данных. Apache Airflow становится основным выбором для современного управления рабочими процессами данных, поскольку рынок переходит к более адаптивным и масштабируемым системам. Однако переход от Control-M к Apache Airflow может быть сложным и требует времени.

Проблема с переходом от Control-M к Apache Airflow

Control-M долгое время служил основой операций многих организаций, но его проприетарный характер и ограничения могут затруднять принятие более гибких методов разработки и облачных конструкций. Поэтому с появлением Apache Airflow стало ясно, что это более масштабируемое и удобное решение.

Решение

Недавние исследования из Google привели к созданию DAGify – программы с открытым исходным кодом, которая ускоряет и упрощает переход от Control-M к Apache Airflow. DAGify предлагает автоматизированное решение для перевода задач из Control-M в Directed Acyclic Graphs (DAGs) в Airflow, минимизируя вероятность ошибок и уменьшая объем ручного труда. Это позволяет командам сосредоточиться на оптимизации рабочих процессов в Airflow, минуя сложности ручного преобразования.

Программа использует шаблонный подход для более легкого преобразования файлов Control-M XML в формат DAG в Airflow. Это делает ее крайне гибкой в различных конфигурациях Control-M и требованиях Airflow. DAGify извлекает важные данные о заданиях, зависимостях и расписаниях, парся файлы Control-M XML, после чего данные мапятся на задачи и операторы в Airflow, сохраняя основные структуры исходного рабочего процесса.

К недостаткам благодаря гибкой системе шаблонов, программу можно настроить под конкретные требования пользователя, что обеспечивает плавный переход от Control-M к Airflow.

Google Cloud Composer представляет собой привлекательное решение для предприятий, использующих полностью управляемое решение Apache Airflow. Интеграция DAGify с Google Cloud Composer упрощает миграцию Control-M рабочих процессов в облачное окружение, позволяя организациям быстрее воспользоваться преимуществами Airflow в облаке.

Заключение

DAGify представляет собой большой шаг в облегчении перехода от Control-M к Apache Airflow. Автоматизированный процесс конвертации и легкая интеграция с Google Cloud Composer позволяют организациям быстрее и увереннее перейти к Airflow, воплотив его полный потенциал в инженерии данных.

Для получения более подробной информации, посетите нашу страницу на GitHub и продолжайте следить за нашими новостями на Twitter, Telegram и LinkedIn.

«`