Jedes datengesteuerte Unternehmen benötigt mindestens einen Orchestrierungsdienst, um Arbeitsabläufe zu automatisieren und einen nahtlosen Ablauf von digitalen Prozessen über verschiedene Tools und Plattformen hinweg zu gewährleisten. In größeren Organisationen oder einer Data-Mesh-Kultur entsteht dieser Bedarf sogar innerhalb kleinerer Einheiten, Abteilungen oder Datenproduktteams. Orchestrierungsdienste wie Apache Airflow ermöglichen die effiziente Verwaltung komplexer Prozessketten und Data Pipelines, verbessern die Skalierbarkeit und gewährleisten zuverlässige Abläufe durch integriertes Monitoring, Fehlerbehandlung und dynamischer Ressourcenzuweisung. Durch die zentrale Workflow-Steuerung reduzieren Orchestrierungsdienste den betrieblichen Aufwand und ermöglichen es Unternehmen, sich auf Erkenntnisgewinn und Wertschöpfung aus ihren Daten zu konzentrieren.
Apache Airflow ist die führende Open-Source-Plattform für die Definition und Orchestrierung von Workflows und die Automatisierung von Prozessflüssen in Data Pipelines. Sein einzigartiger vollständig code-basierter Ansatz ermöglicht es Data Engineers, Workflows in Python zu definieren und sie als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) mit umfangreichen Optionen für Protokollierung und Monitoring, Failsafe und Wiederherstellung sowie Parallelisierung auszuführen. Mit einem großen Ökosystem und einer weiten Verbreitung hat sich Airflow zu einem unverzichtbaren Tool für die Verwaltung komplexer Workflows in modernen Datensystemen entwickelt.
Sobald ein Orchestrierungsdienst etabliert ist, insbesondere wenn Sie sich für eine selbst-gehostete Open-Source-Software entscheiden, kann die Auslagerung des täglichen Betriebs und der Wechsel zu einem professionellen Managed-Service-Modell interne Ressourcen freisetzen. Heute werfen wir einen Blick auf Managed-Service-Angebote speziell für Apache Airflow.
Warum ist Apache Airflow auch 2025 noch relevant?
Datenorchestrierung ist wichtiger denn je, aber da Apache Airflow nun schon seit einem Jahrzehnt auf dem Markt ist, sollten wir uns zunächst ansehen, warum dieses Tool auch heute noch relevant ist. Trotz des Aufkommens eingebetteter Orchestrierungsdienste in Plattformen wie Microsoft Fabric und Databricks ist Apache Airflow aufgrund seiner klaren Struktur, seiner Erweiterbarkeit, seiner Flexibilität und seiner aktiven Open-Source-Community weiterhin eine gute Wahl. Airflow eignet sich hervorragend für die Orchestrierung von Workflows über mehrere Plattformen hinweg - besonders wichtig für Unternehmen, die in hybriden oder Multi-Cloud-Umgebungen arbeiten.
Die umfangreichen Integrationsbibliotheken für verbreitete Softwareprodukte und Cloud-Dienste gewährleisten die Kompatibilität mit verschiedenen Tools, sodass Unternehmen Pipelines über heterogene Technologie-Stacks hinweg aufbauen können. Darüber hinaus hilft Airflow als Open-Source-Software Unternehmen, einen Vendor-Lock-In zu vermeiden, und bietet größere Kontrolle über Orchestrierungsinfrastruktur - ein wichtiger Aspekt in der sich ständig weiterentwickelnden Datenlandschaft von heute. Airflow-DAGs bestehen aus Python-Code, sodass Sie etablierte Best-Practices aus dem Software-Engineering anwenden können, um einen qualitativ hochwertigen Entwicklungsprozess zu gewährleisten und jede erdenkliche Automatisierung zu erstellen. Unabhängig davon, wie ehrgeizig oder ungewöhnlich Ihre Idee ist, Airflow kann den Rahmen für die Implementierung einer maßgeschneiderten Lösung bilden, ohne dass Sie das Rad hinsichtlich Prozesssteuerung und -ausführung neu erfinden müssen.
Da Cloud-basierte Daten- und Business-Intelligence-Plattformen immer ausgereifter und funktionsreicher werden, benötigen Sie Apache Airflow als dedizierten Orchestrierungsdienst vielleicht nicht mehr. Oder Sie möchten Teile Ihres bestehenden Airflow-Ökosystems näher an den Ort verlagern, an dem sich Ihre Daten befinden. Sie können sich auch nach Orchestrierungsdiensten umsehen, die mehr auf die kontext-sensitive Verarbeitung von Daten spezialisiert sind, wie z. B. Prefect oder Dagster. Apache Airflow ist aber nach wie vor eine gute Wahl für den Einstieg in die Prozessautomatisierung oder die Erweiterung Ihrer bestehenden Prozessautomatisierung. Wir werfen daher einen Blick auf die Vorteile, die ein Apache Airflow Managed Service Betriebsmodell für Sie haben kann.
Beispielhafte Darstellung, wie Apache Airflow genutzt werden kann, um ELT (extract-load-transform) Data Pipelines umzusetzen,
die Daten aus einem Quellsystem zur weiteren Analyse in ein Warehouse übertragen.
Airflow-Betriebsmodelle: SaaS, Managed Service und On-Premise
Die Vielseitigkeit von Airflow spiegelt sich in der Reihe von Betriebsmodellen wider, die möglich sind und die unterschiedlichen organisatorischen Anforderungen gerecht werden:
- SaaS (Software-as-a-Service): Vollständig verwaltete Dienste wie Astronomer, der unglücklich benannte AWS-Dienst Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA) oder Google Cloud Composer reduzierten den operativen Overhead auf ein Minimum und sind daher ideal für Teams, die eine schnelle Bereitstellung und Skalierbarkeit anstreben.
- Öffentlicher/Privater Cloud-Managed-Service: Managed Services in privaten Cloud-Umgebungen bieten mehr Sicherheit und Kontrolle und entsprechen den Anforderungen von Unternehmen, die Wert auf Compliance und Datensouveränität legen.
- Vor-Ort: Die Bereitstellung von Airflow auf der eigenen Infrastruktur ist nach wie vor eine praktikable Option für Unternehmen, die vollständige Kontrolle über ihre Systeme benötigen. Dieses Modell erfordert jedoch erhebliche Ressourcen für die Einrichtung, Skalierung und Wartung.
Jedes dieser Modelle zielt auf bestimmte Anwendungsfälle ab, sodass Unternehmen je nach ihren Sicherheitsanforderungen, der Verfügbarkeit von Ressourcen und ihren betrieblichen Zielen wählen können. Es gibt auch einen klaren Wachstumspfad: Teams, die sich anfangs für Airflow entscheiden, weil es als Open-Source-Tool frei verfügbar ist, können einsteigen und selbst einen Showcase erstellen. Wenn dieser Showcase zu einem integralen Bestandteil Ihrer geschäftskritischen Anwendungen wird, steigt der betriebliche Aufwand und professioneller Support oder die Migration zu einem Managed-Service-Angebot kann wertvolle Zeit und letztlich auch Budget sparen.
Optimieren Sie Ihr Workflowmanagement
mit Apache Airflow!
Vorteile von Apache Airflow Managed Services
Managed Airflow-Services - ob in öffentlichen oder privaten Cloud-Umgebungen - bieten zahlreiche Vorteile gegenüber selbst verwalteten Umgebungen:
- Geringere Komplexität: Der Provider kümmert sich um die Einrichtung, Aktualisierung und Skalierung der Infrastruktur, sodass sich die Teams auf die Entwicklung von Workflows konzentrieren können, anstatt den Betrieb zu verwalten.
- Verbesserte Skalierbarkeit: Diese Dienste passen die Ressourcen automatisch an die Arbeitslast an und sorgen so für einen reibungslosen Betrieb in Spitzen- und Schwachlastzeiten.
- Erhöhte Zuverlässigkeit: Integrierte Hochverfügbarkeits-, Disaster-Recovery- und Überwachungsfunktionen minimieren Ausfallzeiten und gewährleisten eine gleichbleibende Leistung.
- Kosteneffizienz: Durch den Wegfall von Hardware-Beschaffung und -Wartung führen Managed Services häufig zu niedrigeren Gesamtbetriebskosten im Vergleich zum On-Premises Betrieb.
- Sicherheit und Compliance: Der Provider implementiert robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und entlastet so die internen Teams.
Für Unternehmen mit sensibler Datenverarbeitung oder strengen Compliance-Anforderungen bieten Managed Services in Private-Cloud-Umgebungen ein ideales Gleichgewicht aus Komfort und Kontrolle hinsichtlich des Systembetriebs.
Unsere Empfehlung für Apache Airflow Managed Services
Unser Airflow Professional Services Team unterstützt seit mehr als 5 Jahren Kunden beim Betrieb und der Weiterentwicklung von Apache Airflow vor Ort. Wir sehen, dass die großen öffentlichen SaaS-Angebote für Airflow großartig für höchste Skalierbarkeitsanforderungen sind, aber am besten in vollständig Cloud-zentrierten Umgebungen funktionieren. Darüber hinaus werden diese von Unternehmen mit Sitz in den USA angeboten, was wiederum für Kunden mit Sitz in der EU angesichts der wackeligen Datenschutzgarantien durch die US-Regierung zu einem rechtlichen Problem für den technischen Systembetrieb werden könnte.
Für die meisten Unternehmen und Teams dürfte eine kleinere, aber dennoch voll skalierbare Private Cloud Apache Airflow Managed Service Option die sicherste und kosteneffizienteste Art sein, die vielseitige Orchestrierungsplattform zu betreiben. Der deutsche Cloud-Anbieter STACKIT hat kürzlich sein Portfolio an zertifizierten, sicheren Dienstleistungen um Platform-as-a-Service-Produkte für Datenanalyse und Machine Learning erweitert. NextLytics arbeitet eng mit STACKIT zusammen, um Kunden eine echte Private-Cloud-Managed-Service-Lösung für Apache Airflow anzubieten.
Beispielübersicht darüber, wie das Apache Airflow Managed Service-Angebot von NextLytics und STACKIT
in Ihre On-Premise-Datenpipelines integriert werden könnte.
Die folgende Tabelle stellt unseren etablierten Professional Service Leistungen rund um Airflow und die neuen Managed-Cloud-Service-Option auf STACKIT im direkten Vergleich vor:
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Service Option |
Beschreibung |
Vorteile |
Beschränkungen |
Am besten für... |
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NextLytics Professional Sevices on-prem Systembetrieb und Support |
Unser erfahrenes Airflow-Team kümmert sich um den Betrieb und die Wartung Ihrer Systemumgebung vor Ort. |
Maximale Informationssicherheit in Ihrer eigenen Infrastruktur. Voller operativer Support bei kompletter Rechtssicherheit. Keine Migration, falls Sie bereits Ihre eigenen Airflow-Systeme betreiben. |
Skalierbarkeit und Flexibilität der Systemumgebung sind an die technische Infrastruktur gebunden, die Sie vor Ort bereitstellen können. |
Teams, die Airflow bereits vor Ort betreiben und noch nicht an technische Grenzen gestoßen sind. |
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NextLytics & STACKIT Private Cloud Managed Airflow |
In Zusammenarbeit mit unserem Partner STACKIT betreiben wir für Sie einen Private Cloud Apache Airflow Service |
Skalierbare, hochverfügbare, EU-DSGVO-konforme Umgebung, die zu minimalen Betriebskosten sicher mit Ihren On-Premise- und Cloud-Systemen verbunden ist. Kein Installationsaufwand. |
Cloud-Dienste können komplexere technische Sicherheitsmaßnahmen erfordern, wenn sie mit sensiblen lokalen Systemen in Ihrer Umgebung verbunden werden. |
Teams, die mit Airflow von Grund auf neu beginnen oder in ihrer derzeitigen On-Premise-Umgebung auf Skalierungsprobleme gestoßen sind. Teams, die eine voll ausgestattete Private-Cloud-Plattform für Datenanalyse und Machine Learning einführen wollen. |
Apache Airflow Managed Service - Unser Fazit
Apache Airflow ist dank seiner Flexibilität, Erweiterbarkeit und Unabhängigkeit auch im Jahr 2025 ein hervorragender Orchestrierungsdienst. Egal, ob als SaaS, Managed Services oder On-Premise betrieben - Airflow kann bestens an verschiedene betriebliche Anforderungen angepasst werden und ist damit ein unverzichtbares Tool für modernes Data Engineering. Durch die Nutzung von Managed Services können sich Unternehmen auf die Umsetzung ihrer Anwendungsfälle konzentrieren und gleichzeitig von verbesserter Effizienz und Skalierbarkeit profitieren.
Der oben beschriebene Apache Airflow Managed Service von STACKIT ist nur eine Komponente eines größeren, vollumfänglichen Business Intelligence- und Machine Learning Platform-as-a-Service-Portfolios, das auf erstklassiger Open Source Software basiert. Sprechen Sie uns an, um mehr über unsere Leistungen rund um Apache Airflow und unsere Partnerschaft mit der STACKIT Cloud-Datenplattform zu erfahren.
