Apache Airflow 重新唤起我的注意力是因为 Airflow 3.0 在近日 April 22, 2025 发布了，其二则是我们一直都有计划任务的需求，以下几种方案都太简陋
- 用 Windows 的计划任务或 Linux 的 Cron 都不易管理，且有单点故障问题
- 在 Java Spring 项目中使用集群模式的 Quartz 有些麻烦，且对于 AutoScaling 也不怎么友好
- AWS 上用 CloudWatch Rule + AWS Lambda 的方案可靠性没有问题，但不适于监控
因此还有必要再次尝试 Apache Airflow, 它有集中管理的界面，各个部件都是可伸缩的，如 WebServer, Workers 等。特别是刚出的 Apache Airflow 3.0 带来以下主要新特性
- 新的服务化架构，各个部件间耦合度降低
- 多语言支持，借助了 Task SDK, 可望用 Java, JavaScript, TypeScript 等语言写 DAG
- DAG 支持版本控制，可回溯历史
- 支持事件驱动，即 DAG 可响应外部事件，如文件到达，消息队列等
- 引入了资产驱动调度功能，可根据数据资产的变化 进行触发，可以说是事件驱动的一类
- 全新的 React UI 界面