Airflow Resilienz: Logging, Alerting & Fehlerbehandlung

Airflow Resilienz ist Teil 2 unserer Airflow Blogpost Serie. In den vergangenen beiden Artikeln haben wir den modernen Marketing Data Stack vorgestellt und einen LinkedIn-DAG aufgebaut, der aus modularen, dynamisch generierten Tasks besteht. Doch gutes Design allein reicht nicht aus. Produktionspipelines müssen auch robust und widerstandsfähig sein.

APIs fallen aus. Netzwerke haken. Selbst Snowflake hat manchmal eine temporäre Sperre. In der Marketing Analytics Welt, in der Schnelligkeit äußerst wichtig ist, kann man sich weder stille Ausfälle noch halb verarbeitete Daten leisten. In diesem Beitrag zur Airflow Resilienz zeigen wir daher, wie Sie Ihre DAGs mit Logging, Retries und proaktivem Alerting robuster gestalten können.

Temporäre Fehler sind unvermeidbar. Und Airflow macht es einfach, Tasks automatisch zu wiederholen:

• Exponential Backoff: Anstatt stumpf alle 30 Sekunden neu zu versuchen, sollten die Wiederholungen gestaffelt werden (z. B. 1 Min → 2 Min → 4 Min). So überlastet man keine ohnehin schon angeschlagene API.
• Grenzen setzen: Endlose Retries verlängern nur das Unvermeidliche und machen Logs unübersichtlich.

Man kann sich Retries vorstellen wie das wiederholte Drücken des „Aktualisieren“-Buttons im Browser. Manchmal hilft es. Aber wenn die Seite nach fünf Versuchen immer noch nicht lädt, fragt man sich, woran es liegt. Genau so sollte sich auch Ihre Pipeline verhalten.

Die gefährlichsten Bugs in Datenpipelines sind nicht die, die laut crashen, sondern die, die still falsche Daten weiterleiten.

Ein paar Tipps für sauberes Logging:

• Fehler explizit melden: Wenn z. B. LinkedIn eine leere Payload oder eine fehlerhafte Datei zurückgibt, sollte eine Fehlermeldung ausgelöst werden, anstatt den Fehler zu ignorieren. Beispiel: Slack-Nachricht bei Fehlern senden.
• Stack Traces aufbewahren: Airflow-Protokolle sollten Ihnen einen klaren Weg zum Debuggen aufzeigen, wenn etwas schiefgeht.

Schnelles und sauberes Scheitern verhindern, dass fehlerhafte Daten in Dashboards gelangen. Insbesondere wenn sie dort schleichend das Vertrauen in Ihre Daten zerstören können.

Retries und Logging sind wichtig. Aber Ihr Team muss wissen, wann Pipelines kämpfen. Airflow bietet dafür mehrere Hooks:

• on_failure_callback: Sendet automatisch eine Slack- oder E-Mail-Benachrichtigung, wenn ein Task fehlschlägt.
• SLAs auf kritische Tasks: Lassen Sie sich benachrichtigen, wenn Pipelines verspätet sind, nicht nur, wenn sie fehlschlagen.

Ein gutes Alerting-Setup stellt sicher, dass Sie über Probleme Bescheid wissen, bevor Ihr Marketing-Team wegen „fehlender Spend-Daten“ nachfragt.

Airflow Resilienz bedeutet nicht, dass Pipelines perfekt sind. Es bedeutet, dass sie vorhersehbar, transparent und wiederherstellbar sind. Mit Retries, sauberem Logging und proaktivem Alerting schaffen Sie Vertrauen – nicht nur in Ihre Daten, sondern auch in die Fähigkeit Ihres Teams, diese zuverlässig bereitzustellen.

Im nächsten Teil der Airflow Blogpost Serie werfen wir einen Blick auf verschiedene Workflow-Muster: lineare Flows, Fan-out/Fan-in-Designs und TaskGroups. Außerdem zeigen wir, wie die richtige Struktur Pipelines klarer und skalierbarer macht.

Wenn Sie in der Zwischenzeit eine Airflow Beratung in München suchen, melden Sie sich gerne bei uns.