Apache Airflow hat sich seit seiner Einführung als eines der führenden Tools für die Orchestrierung von Datenpipelines etabliert. Mit dem Release von Apache Airflow 3 steht nun der bisher größte Fortschritt in der Geschichte dieses Open-Source-Projekts zur Verfügung. Nach vier Jahren kontinuierlicher Weiterentwicklung bringt Airflow 3 nicht nur technische Innovationen, sondern adressiert auch gezielt die wachsenden und sich wandelnden Anforderungen moderner Unternehmen im Bereich Datenintegration, Machine Learning und generative KI. Airflow hat sich in den letzten Jahren durch seine flexible, erweiterbare und skalierbare Architektur einen festen Platz in der Datenwelt erobert. Vor allem im Kontext von ETL-, ELT- und Reverse-ETL-Prozessen spielt die Plattform eine zentrale Rolle.
Die Zahl der Nutzer ist seit dem Launch von Airflow 2 im Jahr 2020 auf über 80.000 Organisationen weltweit angestiegen, was auf das Vertrauen in die Stabilität und Innovationskraft von Airflow hinweist. Die monatlichen Downloads liegen mittlerweile bei über 30 Millionen, ein Beleg für die enorm gestiegene Beliebtheit. Mit Apache Airflow 3 werden daher nicht nur vorhandene Funktionen verbessert, sondern auch neue Konzepte eingeführt, die den Einsatzbereich erheblich erweitern. Ein zentrales Ziel des Releases besteht darin, Airflow für Datenpraktiker deutlich benutzerfreundlicher und sicherer zu gestalten.
Dabei spielen Wünsche aus der Nutzergemeinde eine entscheidende Rolle. Besonders hervorzuheben ist die Einführung der DAG-Versionierung, die über Jahre hinweg als einer der meist gewünschten Features galt. Diese erlaubt es, Workflows nach ihrer Version zu verwalten, was bedeutet, dass ein laufender DAG mit der Version ausgeführt wird, mit der er gestartet wurde. Das erhöht die Nachverfolgbarkeit und Stabilität bei gleichzeitiger Weiterentwicklung der Workflows erheblich. Die User Experience wurde mit einer komplett neu entwickelten Benutzeroberfläche auf React-Basis und dem Einsatz von FastAPI auf ein neues Niveau gehoben.
Diese moderne UI kombiniert nahtlos asset-orientierte mit task-orientierten Workflows, was Entwickler:innen vielfache Möglichkeiten bietet, ihre Pipelines zu gestalten und zu überwachen. Das flexible und nichtvorgeschriebene Navigationskonzept unterstützt eine effiziente Entwicklung und die einfache Überwachung von Datenprozessen. Darüber hinaus hat sich Airflow 3 mit dem Konzept der Event-gesteuerten Planung auf eine innovative Art und Weise weiterentwickelt. Wo klassische Workflow-Orchestrierungen oft Zeitintervalle oder manuelle Trigger voraussetzen, reagiert Airflow 3 dynamisch auf Ereignisse und Änderungen an Datenassets außerhalb des eigenen Systems. Dieses Paradigma ermöglicht es, Workflows unmittelbar in Reaktion auf neue Daten oder Systemereignisse zu starten und dadurch wesentlich flexibler und reaktiver zu agieren.
Ein weiteres technisches Highlight ist die grundlegende Überarbeitung der Architektur durch die Einführung der Task Execution Interface und APIs. Diese Client-Server-Architektur trennt die Definition der Aufgaben von deren Ausführung konsequent und verbessert so die Skalierbarkeit, Sicherheit und die Fähigkeit zur Multi-Cloud- sowie Hybrid-Cloud-Nutzung. Gerade Unternehmen, die ihre Abläufe über verschiedene Umgebungen hinweg orchestrieren müssen, profitieren enorm von dieser Weiterentwicklung. Die gleichzeitige Unterstützung für mehrere Programmiersprachen hebt Airflow 3 vom klassischen Python-Zentrierung ab. Die neuen SDKs, beginnend mit Python und bald gefolgt von Golang, erweitern die Möglichkeiten für Entwickler:innen deutlich.
Ein weiterer Ansatzpunkt, der in Airflow 3 umgesetzt wurde, ist die verbesserte Unterstützung für Backfills. Die Ausführung historischer Datenverarbeitungen und das Nachholen verpasster Läufe ist kritisch in Bereichen wie Machine Learning, aber auch in klassischen ETL-Szenarien. Die Integration von Backfills in die Scheduler-Logik ermöglicht bessere Steuerung, Skalierung und Überwachung dieser Prozesse. Nutzer können Backfill-Aufträge direkt über die UI oder API starten und in der Oberfläche den Fortschritt live verfolgen. Airflow 3 adressiert ebenfalls die Sicherheit in sehr komplexen Unternehmensumgebungen.
Die Task Execution Interface ermöglicht eine stärkere Isolation einzelner Aufgaben und somit eine bessere Abschottung bei gemeinsamen Instanzen mehrerer Teams oder Abteilungen. Dieses Sicherheitsmodell wird durch die Aufteilung des Command-Line Interfaces (CLI) in lokale und API-gesteuerte Komponenten ergänzt. Die neue Komponente airflowctl sorgt für einen sichereren Zugriff auf Airflow über definierte APIs und reduziert den Wartungsaufwand. Nicht zu vergessen ist die Integration des Edge Executors, der es erlaubt, Workflows an dezentralen Orten, wie Edge-Geräten oder entfernten Rechenzentren, auszuführen. Damit wird Airflow 3 optimal für die Anforderungen moderner Datenlandschaften, die immer öfter verteilte und hybride Systeme umfassen, gerüstet.
Die Community hinter Apache Airflow ist für den Erfolg und die Qualität des Releases maßgeblich verantwortlich. Über 300 Entwickler:innen aus aller Welt haben zum Gelingen von Airflow 3 beigetragen und ihr Wissen gebündelt. Diese internationale Zusammenarbeit sorgt nicht nur für die Weiterentwicklung des Tools, sondern bringt auch praxisnahe Lösungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle hervor. In der Praxis zeigt sich, dass Airflow 3 vor allem für Unternehmen sinnvoll ist, die flexible und erweiterbare Tools zur Datenorchestrierung benötigen, die sich mitgewandelt haben, um heutigen Anforderungen an Sicherheit, Multi-Cloud-Betrieb und moderne Workflows gerecht zu werden. Die neue Version unterstützt datengetriebene Innovationen mit Funktionen, die sowohl traditionelle als auch zukunftsorientierte Anwendungsfälle bedienen – von komplexen ETL-Prozessen über MLOps bis hin zur Integration von generativen KI-Workflows.
