Kestraは、複雑なワークフローのためのオープンソースのデータオーケストレーションプラットフォームです。

Kestraは、複数のサービス、データベース、ファイル、リポジトリ、ウェアハウスにまたがるデータオーケストレーションに焦点を当てたオープンソースプロジェクトに取り組んでいるスタートアップ企業です。このオープンソースプロジェクトはGitHubで数千ものスターを獲得しており、新しいデータオーケストレーションプラットフォームへの関心と可能性を証明しています。

しかしまず、大企業にデータオーケストレーション製品が必要な理由は何でしょうか？大企業では、データが複数のストレージに分散するようになります。顧客データの一部はレガシーERPに保存され、新しい注文はクラウドインフラストラクチャのデータベースに反映されるなど、様々な状況が考えられます。

データオーケストレーターを使用すると、データの抽出、変換、ロード（または抽出、ロード、変換）が可能になり、すべてのデータが統合され、データウェアハウス（Snowflake、Google BigQueryなど）などの単一の場所に保存されます。多くのデータエンジニアは、Airbyteなどのツールをデータ統合プラットフォームとして、そしてトリガーの調整と作成のためのオーケストレーターとして活用しています。

Kestra を説明する最良の方法は、既存のツールとの違いを明確にすることです。Apache Airflow をご存知であれば、Kestra は Airflow の代替として使用できますが、いくつかの大きな違いがあります。

Kestra は Python コードを使用する代わりに、YAML 構成ファイルに基づいています。Docker イメージを操作したことがある場合は、すでに YAML に精通している可能性があります。

KestraのAPIは第一級オブジェクトとして扱われ、他のツールやシステムとスムーズに統合できます。言い換えれば、KestraはYAMLによるオーケストレーションと、KestraのAPIを使用してワークフローを変更したりタスクを作成したりできるため、言語に依存しないように設計されています。

Kestra がデータ オーケストレーションにインフラストラクチャ アズ コード モデルを導入する理由は、データ管理は特定のデータ エンジニア チームではなく、すべてのエンジニアとビジネス ユーザーが担当すべきだとこのスタートアップが考えているためです。

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この独自のアプローチに加えて、Kestra には、主要なクラウド プロバイダー (AWS、Azure、Google Cloud)、データ ウェアハウス (Snowflake、BigQuery)、データ変換用の dbt、データ統合用の Airbyte などの公式プラグインとの統合の堅牢なライブラリがあります。

Kestraには、スケジュールされたイベントドリブンのワークフロー（「これが起こったら、あれを実行する」など）を簡単に作成できるユーザーインターフェースも備わっています。このUIにより、ビジネスユーザーはKestraを利用してSQLクエリを作成したり、社内レポート用の社内ツールを構築したりすることも可能です。

フランス出身で、エマニュエル・ダラスとルドヴィック・デホンによって共同設立されたKestraは、ISAIとAxeleo Capitalが共同リードしたシードラウンドで300万ドルを調達しました。このラウンドには、Datadogのオリヴィエ・ポメル氏、Collibraのスタン・クリスティアンス氏、S​​trapiのピエール・バージー氏、BlaBlaCarのオリヴィエ・ボネット氏など、複数のエンジェル投資家も参加しています。

オープンソース オーケストレーターに加えて、Kestra にはエンタープライズ エディションもあり、Leroy Merlin、Huawei、Acxiom、Tencent、Gorgias、Sophia Genetics、Decathlon など、毎月何百万ものオーケストレーション イベントを処理するために Kestra を利用している大手クライアントが数多くいます。

Kestraの最終目標は、データオーケストレーションだけでなく、あらゆるオーケストレーションニーズに対応できるオーケストレーションツールを開発することです。多くの企業は、データオーケストレーション、マイクロサービスオーケストレーション、インフラストラクチャなど、それぞれに特化したチームを編成しています。Kestraは、これらのタスクに取り組むすべての人が多目的に使用できる単一のプラットフォームを構築したいと考えています。