Aralia Data Planet 的核心價值之一，就是能夠持續且穩定地提供高價值資料給整個 Ecosystem 的使用者。

為了確保資料能不斷更新，Data Planet 的管理者需要定期地將外部資料來源轉換並上傳到平台中。

這個流程屬於典型的 ETL (Extract – Transform – Load)：

• Extract：從目標來源抓取資料（API、資料庫、檔案、網站爬蟲等）
• Transform：清洗、整理或轉換成統一格式（常透過 Python 程式處理）
• Load：將結果載入到 Data Planet，使 Ecosystem 中的使用者可以存取

為了讓這個過程自動化與可持續運行，BigObject 的 Data Planet 管理員使用 Apache Airflow 來管理與執行 ETL。

為什麼選擇 Airflow

Apache Airflow 是一套 工作流（workflow）編排與排程工具，在業界廣泛應用於資料工程與分析平台。

在 Aralia 的資料管線中，Airflow 提供了以下關鍵能力：

1. 可自訂的 Scheduling
   • 透過 DAG（Directed Acyclic Graph，有向無環圖）的設計，能靈活定義每日、每小時或任何自訂排程的資料處理流程。
   • 支援重試、依賴關係控制，確保流程執行的穩定性。
2. 整合資料來源與轉換處理
   • 管理者可以透過 Python Operator 或其他內建 Operators，自動讀取資料來源。
   • 在 Pipeline 中直接進行清洗、轉換，並轉成符合 Data Planet 的目的格式。
3. 流程可觀測與錯誤追蹤
   • 提供 Web UI 來監控每個任務的狀態，方便排錯與回溯。
   • 支援 Logging 與 Alerting，能及時通知管理員錯誤。
4. 版本管控與可重現性
   • 每個 DAG 與任務定義皆以程式碼管理，支援版本控制（例如透過 Git）。
   • 確保相同的 Pipeline 可以被重現或回溯，符合資料治理的需求。

📌 簡單來說：

Airflow 在 Aralia 的角色，就是扮演 自動化排程器與流程協調者，幫助 Data Planet 持續完成 ETL 工作，確保 Ecosystem 的使用者能即時取得最新且一致的資料。