बैच डेटा प्रोसेसिंग रियल-टाइम एआई के लिए बहुत धीमी है: कैसे ओपन-सोर्स अपाचे एयरफ्लो 3.0 इवेंट-चालित डेटा ऑर्केस्ट्रेशन के साथ चुनौती को हल करता है

विभिन्न स्रोतों से डेटा को AI अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त स्थान पर ले जाना कोई छोटा काम नहीं है। यहीं पर Apache Airflow जैसे डेटा ऑर्केस्ट्रेशन उपकरण काम में आते हैं, जो प्रक्रिया को अधिक सुचारू और कुशल बनाते हैं।

Apache Airflow समुदाय ने हाल ही में संस्करण 3.0 के लॉन्च के साथ वर्षों में अपनी सबसे महत्वपूर्ण अपडेट जारी की है। यह चार वर्षों में पहला बड़ा अपडेट है, जो 2.x श्रृंखला में स्थिर सुधारों के बाद आया है, जिसमें 2024 में 2.9 और 2.10 रिलीज़ शामिल हैं, जो विशेष रूप से AI संवर्द्धन पर केंद्रित थे।

Apache Airflow डेटा इंजीनियरों के लिए पसंदीदा उपकरण बन गया है, जो इसे शीर्ष ओपन-सोर्स वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफ़ॉर्म के रूप में स्थापित करता है। 3,000 से अधिक योगदानकर्ताओं और Fortune 500 कंपनियों में व्यापक उपयोग के साथ, इसकी लोकप्रियता स्पष्ट है। इसके ऊपर कई वाणिज्यिक सेवाएँ भी बनाई गई हैं, जैसे Astronomer Astro, Google Cloud Composer, Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA), और Microsoft Azure Data Factory Managed Airflow, कुछ उदाहरणों के रूप में।

जैसे-जैसे कंपनियाँ विभिन्न प्रणालियों, क्लाउड्स, और तेजी से बढ़ते AI वर्कलोड्स में डेटा वर्कफ़्लो को समन्वय करने की चुनौती से जूझ रही हैं, मजबूत समाधानों की आवश्यकता बढ़ रही है। Apache Airflow 3.0 इस नई वास्तुशिल्प ओवरहाल के साथ उद्यमों की इन जरूरतों को पूरा करने के लिए कदम बढ़ाता है, जो संगठनों को डेटा अनुप्रयोगों को विकसित और तैनात करने के तरीके को बेहतर बनाने का वादा करता है।

"मेरे लिए, Airflow 3 एक नई शुरुआत है, यह बहुत व्यापक क्षमताओं का आधार है," Apache Airflow PMC (प्रोजेक्ट प्रबंधन समिति) के सदस्य और Astronomer के मुख्य रणनीति अधिकारी विक्रम कोका ने VentureBeat के साथ एक विशेष साक्षात्कार में साझा किया। "यह उद्यमों ने हमें जो अगले स्तर की मिशन-महत्वपूर्ण अपनाने के लिए चाहिए, उसके आधार पर लगभग पूर्ण रीफैक्टर है।"

उद्यम डेटा जटिलता ने डेटा ऑर्केस्ट्रेशन जरूरतों को बदल दिया है

निर्णय लेने के लिए व्यवसायों के डेटा पर बढ़ती निर्भरता के साथ, डेटा वर्कफ़्लो की जटिलता आसमान छू रही है। कंपनियाँ अब जटिल पाइपलाइनों को संभाल रही हैं जो कई क्लाउड वातावरणों, विविध डेटा स्रोतों, और तेजी से परिष्कृत AI वर्कलोड्स तक फैली हुई हैं।

Airflow 3.0 इन विकसित हो रही उद्यम जरूरतों को संबोधित करने के लिए तैयार किया गया है। अपने पूर्ववर्तियों के विपरीत, यह रिलीज़ एक एकल संरचना से हटकर एक वितरित क्लाइंट मॉडल की ओर बढ़ता है, जो अधिक लचीलापन और सुरक्षा प्रदान करता है। यह नई वास्तुकला उद्यमों को सशक्त बनाती है:

1. कई क्लाउड वातावरणों में कार्यों को निष्पादित करने के लिए।
2. विस्तृत सुरक्षा नियंत्रण लागू करने के लिए।
3. विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करने के लिए।
4. सच्चे मल्टी-क्लाउड तैनाती को सक्षम करने के लिए।

Airflow 3.0 में विस्तारित भाषा समर्थन विशेष रूप से उल्लेखनीय है। जहाँ पहले के संस्करण मुख्य रूप से Python-केंद्रित थे, नया रिलीज़ अब कई प्रोग्रामिंग भाषाओं का मूल रूप से समर्थन करता है। Airflow 3.0 वर्तमान में Python और Go का समर्थन करता है, जिसमें Java, TypeScript, और Rust को शामिल करने की योजना है। यह लचीलापन डेटा इंजीनियरों को उनकी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे वर्कफ़्लो विकास और एकीकरण अधिक सुचारू हो जाता है।

इवेंट-ड्रिवेन क्षमताएँ डेटा वर्कफ़्लो को बदल देती हैं

परंपरागत रूप से, Airflow निर्धारित बैच प्रोसेसिंग में उत्कृष्ट रहा है, लेकिन उद्यम अब रीयल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग क्षमताओं की माँग कर रहे हैं। Airflow 3.0 इस माँग को पूरा करने के लिए कदम बढ़ाता है।

"Airflow 3 में एक महत्वपूर्ण बदलाव वह है जिसे हम इवेंट-ड्रिवेन शेड्यूलिंग कहते हैं," कोका ने समझाया।

डेटा प्रोसेसिंग जॉब को हर घंटे जैसे निर्धारित समय पर चलाने के बजाय, Airflow अब एक विशिष्ट इवेंट होने पर जॉब को ट्रिगर कर सकता है, जैसे कि जब कोई डेटा फ़ाइल Amazon S3 बकेट में अपलोड होती है या Apache Kafka में कोई संदेश दिखाई देता है। यह इवेंट-ड्रिवेन शेड्यूलिंग पारंपरिक ETL (Extract, Transform, and Load) उपकरणों और Apache Flink या Apache Spark Structured Streaming जैसे स्ट्रीम प्रोसेसिंग ढांचों के बीच की खाई को पाटता है, जिससे संगठन एक ही ऑर्केस्ट्रेशन परत के साथ निर्धारित और इवेंट-ट्रिगर वर्कफ़्लो दोनों का प्रबंधन कर सकते हैं।

Airflow उद्यम AI अनुमान निष्पादन और कम्पाउंड AI को तेज करेगा

इवेंट-ड्रिवेन डेटा ऑर्केस्ट्रेशन की शुरूआत Airflow की तेजी से AI अनुमान निष्पादन का समर्थन करने की क्षमता को भी बढ़ाएगी।

कोका ने पेशेवर सेवाओं जैसे कानूनी समय ट्रैकिंग के लिए रीयल-टाइम अनुमान का उपयोग करने का उदाहरण दिया। इस परिदृश्य में, Airflow कैलेंडर, ईमेल, और दस्तावेज़ों जैसे स्रोतों से कच्चा डेटा एकत्र करने में मदद करता है। एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) तब इस असंरचित डेटा को संरचित जानकारी में बदल देता है। एक अन्य प्री-ट्रेंड मॉडल इस संरचित समय ट्रैकिंग डेटा का विश्लेषण कर सकता है, यह निर्धारित कर सकता है कि काम बिल योग्य है या नहीं, और उपयुक्त बिलिंग कोड और दरें असाइन कर सकता है।

कोका इसे कम्पाउंड AI सिस्टम कहते हैं – एक वर्कफ़्लो जो विभिन्न AI मॉडलों को मिलाकर एक जटिल कार्य को कुशलतापूर्वक और बुद्धिमानी से पूरा करता है। Airflow 3.0 की इवेंट-ड्रिवेन वास्तुकला इस प्रकार की रीयल-टाइम, बहु-चरणीय अनुमान प्रक्रिया को विभिन्न उद्यम उपयोग मामलों में संभव बनाती है।

कम्पाउंड AI, जिसे पहली बार 2024 में Berkeley Artificial Intelligence Research Center द्वारा परिभाषित किया गया था, एजेंटिक AI से अलग है। कोका ने समझाया कि जहाँ एजेंटिक AI स्वायत्त AI निर्णय लेने को सक्षम बनाता है, वहीं कम्पाउंड AI पूर्व-निर्धारित वर्कफ़्लो का पालन करता है जो व्यावसायिक अनुप्रयोगों के लिए अधिक अनुमानित और विश्वसनीय हैं।

Airflow के साथ खेलना, टेक्सास रेंजर्स को कैसे लाभ मिलेगा

टेक्सास रेंजर्स मेजर लीग बेसबॉल टीम Airflow के कई उपयोगकर्ताओं में से एक है। टेक्सास रेंजर्स बेसबॉल क्लब के फुल-स्टैक डेटा इंजीनियर ओलिवर डायक्स्ट्रा ने VentureBeat के साथ साझा किया कि टीम Astronomer के Astro प्लेटफ़ॉर्म पर होस्ट किए गए Airflow का उपयोग अपनी बेसबॉल डेटा संचालन के 'नर्व सेंटर' के रूप में करती है। सभी खिलाड़ी विकास, अनुबंध, विश्लेषण, और गेम डेटा Airflow के माध्यम से ऑर्केस्ट्रेट किए जाते हैं।

"हम Airflow 3 और इसके इवेंट-ड्रिवेन शेड्यूलिंग, अवलोकनशीलता, और डेटा वंशावली में सुधारों के लिए अपग्रेड करने की उम्मीद कर रहे हैं," डायक्स्ट्रा ने कहा। "चूंकि हम पहले से ही Airflow पर अपने महत्वपूर्ण AI/ML पाइपलाइनों को प्रबंधित करने के लिए निर्भर हैं, Airflow 3 की अतिरिक्त दक्षता और विश्वसनीयता हमारे पूरे संगठन में इन डेटा उत्पादों के प्रति विश्वास और लचीलापन बढ़ाने में मदद करेगी।"

इसका उद्यम AI अपनाने के लिए क्या अर्थ है

तकनीकी निर्णय निर्माताओं के लिए जो अपनी डेटा ऑर्केस्ट्रेशन रणनीति का मूल्यांकन कर रहे हैं, Airflow 3.0 ठोस लाभ प्रदान करता है जिन्हें धीरे-धीरे लागू किया जा सकता है।

पहला कदम वर्तमान डेटा वर्कफ़्लो का आकलन करना है जो नई इवेंट-ड्रिवेन क्षमताओं से लाभान्वित हो सकते हैं। संगठन उन डेटा पाइपलाइनों को चिह्नित कर सकते हैं जो वर्तमान में निर्धारित जॉब्स का उपयोग कर रहे हैं लेकिन इवेंट-आधारित ट्रिगर्स के साथ अधिक कुशल होंगे। यह बदलाव प्रोसेसिंग विलंबता को काफी हद तक कम कर सकता है और अनावश्यक पोलिंग ऑपरेशनों को समाप्त कर सकता है।

इसके बाद, प्रौद्योगिकी नेताओं को अपने विकास वातावरण की समीक्षा करनी चाहिए ताकि यह देखा जा सके कि Airflow का विस्तारित भाषा समर्थन खंडित ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों को समेकित करने में मदद कर सकता है या नहीं। विभिन्न भाषा वातावरणों के लिए अलग-अलग ऑर्केस्ट्रेशन उपकरणों का प्रबंधन करने वाली टीमें अपनी प्रौद्योगिकी स्टैक को सुव्यवस्थित करने के लिए माइग्रेशन रणनीति की योजना शुरू कर सकती हैं।

AI कार्यान्वयन में सबसे आगे रहने वाले उद्यमों के लिए, Airflow 3.0 एक महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा घटक का प्रतिनिधित्व करता है जो AI अपनाने में एक प्रमुख चुनौती को संबोधित करता है: उद्यम स्तर पर जटिल, बहु-चरणीय AI वर्कफ़्लो को ऑर्केस्ट्रेट करना। कम्पाउंड AI सिस्टमों को समन्वय करने की मंच की क्षमता संगठनों को प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट से आगे बढ़कर उद्यम-व्यापी AI तैनाती में मदद कर सकती है, जिससे उचित शासन, सुरक्षा, और विश्वसनीयता सुनिश्चित हो।