Airflow 3 trouxe o Run Backfill para o centro do jogo

É uma situação comum: você precisa reprocessar dados históricos. Pode ser porque um sistema externo falhou, porque uma regra de negócio mudou, ou porque você precisa corrigir algo que deu errado no passado. Em versões mais antigas do Airflow, fazer isso era um perrengue. O backfill era um comando de linha que vivia em seu próprio mundo, sem muita observabilidade ou integração com o resto do Airflow. Era um processo suscetível a falhas e difícil de monitorar.

A boa notícia é que o Airflow 3 mudou essa realidade. O recurso de Run Backfill foi completamente reformulado, transformando o que era um comando isolado em um cidadão de primeira classe. Agora, a execução e o monitoramento de um backfill são tratados da mesma forma que uma execução normal de DAG.

O que mudou e por que isso importa?

A mudança principal é que o backfill agora roda dentro do próprio scheduler do Airflow. Isso significa que ele ganhou resiliência. Se o processo é interrompido por algum motivo, o próprio sistema pode retomar de onde parou. Chega de processos solitários na linha de comando que, se falhassem, te deixavam no escuro.

A nova funcionalidade é totalmente integrada à interface do usuário e à API REST, o que facilita a vida até mesmo de times menos técnicos. Você pode iniciar, monitorar e gerenciar um backfill diretamente na web, com atualizações em tempo real. Isso inclui ver o status, logs, histórico, progresso e até mesmo os erros.

Controle e Flexibilidade

Muitas vezes, o que vemos é que reprocessar grandes volumes de dados pode sobrecarregar o sistema. Pensando nisso, a nova versão traz um controle de concorrência dedicado para backfills. É possível definir quantas execuções históricas podem rodar ao mesmo tempo, sem impactar o limite de execuções normais do DAG. Isso torna o processamento mais seguro e escalável.

Na prática, a nova tela de backfill te dá o controle total. Você pode selecionar o intervalo de datas, o tipo de execução (se quer rodar só as que falharam, as ausentes, ou todas), e definir restrições de simultaneidade. A ênfase é no "como fazer" e em resultados concretos. Se os dados de um sistema externo ficaram indisponíveis por uma semana, por exemplo, um engenheiro de dados pode rapidamente abrir a tela, selecionar as datas e iniciar o processamento de todas as execuções que não aconteceram naquele período. O Airflow se encarrega de agendar e processar tudo, respeitando as capacidades do seu ambiente.

Essa nova abordagem do Airflow 3 torna a vida mais fácil para quem precisa lidar com dados históricos, simplificando reprocessamentos e oferecendo uma operação mais segura.

Casos de uso

1. Reprocessar períodos afetados por falhas em sistemas externos

Imagine que um conector de API de vendas ficou fora do ar por 5 dias. Durante esse tempo, nenhum dado entrou no seu data lake.

• Antes: era preciso rodar comandos backfill na CLI, sem garantia de resiliência, torcendo para não falhar no meio.

• Agora: o engenheiro de dados abre a tela do Run Backfill, escolhe o intervalo de datas faltantes, inicia a execução e acompanha todo o progresso pela interface. O scheduler se encarrega de retomar automaticamente em caso de interrupção.

Benefício: segurança e rapidez ao recuperar lacunas de dados sem operações manuais arriscadas.

2. Aplicar novas regras de negócio retroativamente

Suponha que a empresa redefiniu a métrica de “cliente ativo” e quer recalcular relatórios de 6 meses atrás.

• Antes: era trabalhoso configurar scripts paralelos ou pipelines temporários para reprocessar históricos.

• Agora: basta selecionar no Airflow o intervalo desejado, acionar o backfill e deixar que o pipeline com a nova lógica rode para todas as datas anteriores.

Benefício: consistência histórica garantida sem engenharia extra.

3. Corrigir execuções passadas com erro

Seu pipeline de faturamento rodou, mas alguns jobs falharam em datas específicas por falta de memória em workers.

• Antes: localizar e reexecutar manualmente essas execuções falhadas era doloroso.

• Agora: na tela de backfill, você pode selecionar a opção “somente falhas”, restringindo o reprocessamento a esses pontos problemáticos.

Benefício: economia de tempo e recursos, reexecutando apenas o necessário, com visibilidade total no UI e via API.