Dagster vs. Airflow: Die Top-Orchestrierungstools für moderne Data Stacks im Vergleich

Gefühlt taucht bei jedem Scrollen durch LinkedIn ein neues Tool in einer ohnehin schon vollen Datenlandschaft auf. Da Datenteams ihre „Data Stacks“ ständig erweitern, brauchen sie eine Möglichkeit, diese vielen Einzellösungen zu steuern und zu verbinden.

Data Orchestration bezeichnet das Entwickeln, Ausführen und Überwachen von Prozessen, die Daten im gesamten Ökosystem kombinieren, transformieren und organisieren. Dafür nutzen Data Engineers Data-Orchestrierungstools. Hier schauen wir uns zwei der beliebtesten Tools an: Apache Airflow und Dagster. Los geht’s!

Was ist Airflow?

Airflow ist der Branchenstandard, um Datenpipelines als Code zu entwickeln, auszuführen und zu überwachen. Es wurde 2014 vom Data-Engineering-Team bei Airbnb entwickelt. Seitdem hat die Apache Software Foundation das Projekt übernommen, und es ist zur beliebtesten Lösung unter ihrer Lizenz geworden. 

Airflow wird monatlich über dreißig Millionen Mal heruntergeladen und hat eine lebendige Community aus Beitragenden und Anwendern. In Airflow heißen Datenpipelines DAGs, also Directed Acyclic Graphs. 

Mehr über Airflow erfährst du in unserem Tutorial zum Einstieg in Apache Airflow. 

Was ist Dagster?

Wie Airflow ist Dagster ein Orchestrierungstool, mit dem sich Datenpipelines als Code erstellen lassen. Es ist Open Source und wurde 2019 gestartet. Dagster nutzt Python, um „Assets“ zu definieren – die Bausteine einer Datenpipeline. 

Dagster hat sich in einem relativ wenig besetzten Segment als Wettbewerber zu Airflow etabliert. Das Projekt wird von der Open-Source-Community gepflegt und kommerziell von Dagster Labs unterstützt.

Einen modernen Data Stack verbinden

Wo genau passen Airflow und Dagster in einen modernen Data Stack? Schauen wir uns das Architekturdiagramm unten an.

Ein Architekturdiagramm mit gängigen Tools im modernen Data Stack.

Dieses Diagramm zeigt, was viele als Standard-Data-Stack betrachten. Er besteht aus Quellsystemen, Data-Warehousing- und Transformationstools sowie nachgelagerten „Zielen“ wie Tableau und Looker. 

Hier sind Airflow und Dagster die Pfeile, die dieses Datenökosystem verbinden. Ohne Orchestrierungstool ist es schwierig, Daten von einem Tool zum anderen zu bewegen. 

Orchestrierungstools wie Airflow und Dagster bieten außerdem eine Observability-Schicht, die transparent macht, wo, wie und wann Daten vom Ursprung bis zum Ziel durch die Pipeline fließen – und wie sie unterwegs verändert werden.

Dagster vs. Airflow: Zentrale Funktionen

Wie du dir denken kannst, haben Airflow und Dagster beim Einsatzzweck und in ihrer Rolle im modernen Data Stack viele Gemeinsamkeiten. Dazu zählen:

• Pipelines als Code definieren
• Integrierte Schnittstellen zum modernen Data Stack
• Lokale Entwicklungsumgebung

Dennoch bringt jedes Tool einzigartige Funktionen mit, die es eigenständig stark machen.

Airflow

Starten wir mit einigen Kernfunktionen von Airflow: 

Airflow und DAGs verstehen

In Airflow heißen Datenpipelines DAGs – kurz für Directed Acyclic Graphs. Stell dir einen DAG als eine Menge von Aufgaben vor, die in einer bestimmten Reihenfolge verbunden sind. Die kleinste Einheit ist ein Task. In einer Pipeline für Extraktion, Transformation und Laden (ETL) wäre der „Transform“-Schritt ein eigener Task.

Tasks werden in der Regel mit Airflow-Operatoren definiert. Wie du gleich siehst, gibt es mit der TaskFlow API aber auch einen anderen Weg, Tasks zu definieren.

DAGs in Airflow planen

Die Pipeline-Planung in Airflow ist extrem flexibel. Täglich ausführen? Kein Problem. Am ersten Freitag jedes Monats? Auch das geht. Und wenn dein Manager will, dass ein DAG bei einem Datenupdate getriggert wird? Kann Airflow ebenfalls.

Mit Features wie CRON, Timetables und datenbewusster Planung kannst du DAGs genau dann laufen lassen, wenn du sie brauchst.

TaskFlow API

Um das Schreiben von DAGs für Datenprofis zugänglicher zu machen, hat die Airflow-Community die TaskFlow API eingeführt. Statt mit klassischen Operatoren definierst du Tasks, indem du Funktionen dekorierst. So lassen sich Daten zwischen Tasks einfacher teilen und Abhängigkeiten intuitiver festlegen.

Darauf aufbauend erweitern Tools wie das Astro SDK die Möglichkeiten zusätzlich.

Dagster

So schlägt sich Dagster im Vergleich: 

Dagsters Asset-basierter Ansatz

Dagster verfolgt einen eigenen asset-basierten Ansatz zum Aufbau von Datenpipelines. In Dagster ist jedes Datenobjekt in persistenter Speicherung – etwa eine Datei oder Tabelle – ein Asset. 

Diese Assets definierst du im Code mit Python-Funktionen. Bei der Ausführung erstellt Dagster automatisch Abhängigkeiten und materialisiert das Asset. Der Asset-Fokus macht es einfach nachzuvollziehen, wie Daten in der Pipeline entstehen und genutzt werden.

Ops in Dagster verstehen

Ein weiterer Kernbegriff in Dagster sind „Ops“, die grob den Tasks in Airflow entsprechen. Ops sind einzelne Schritte in der Pipeline, mit Ein- und Ausgaben, die aus Assets bestehen können. Diese Inputs und Outputs lassen sich typisieren, um die verarbeiteten Daten klar zu beschreiben.

Wie hängen Ops und Assets zusammen? Ops sind die Arbeitsschritte (z. B. Extract, Transform, Load), die auf den Assets operieren – den eigentlichen Datenobjekten.

Dagsters Typisierungssystem

Um Datenflüsse in der Pipeline eindeutig zu machen, setzt Dagster auf ein starkes Typisierungssystem, das Ein- und Ausgaben jedes Ops validiert. Airflow unterstützt zwar Python-Typen, aber Dagster macht Typisierung zum festen Bestandteil der Pipeline-Definition. 

Nicht nur Ops, auch Asset-Definitionen können typisiert werden – so ist sichergestellt, dass die von einem Asset erzeugten Daten korrekt sind.

Airflow vs. Dagster: Developer Experience

Bei der Wahl eines Orchestrierungstools spielen Funktionsumfang, Total Cost of Ownership und Skalierbarkeit eine große Rolle. Ebenso wichtig ist aber die Developer Experience. Eine intuitive, effiziente und robuste Developer Experience ermöglicht schnelle Iterationen und adressiert proaktiv Herausforderungen wie Unit-Tests und Abhängigkeitsmanagement.

Airflow

Airflow-Community

Du hast eine Airflow-Frage oder einen Bug, der dich nicht loslässt? Die Antwort gibt es wahrscheinlich schon. Airflow hat eine der größten Slack-Communities aller Apache-Projekte und mehr als dreitausend Beitragende. Tausende Blogs, Tutorials und Kurse drehen sich um Airflow. Neben dem Support der Nutzer baut und pflegt die Community das Projekt selbst.

Astronomer, der kommerzielle Entwickler hinter Apache Airflow, hebt die Developer Experience auf das nächste Level. Die astro CLI bietet zusätzliche Abstraktion und Funktionen für Airflow-Utilities. Außerdem stellt Astronomer ein eigenes Registry und den „Ask Astro“-Chatbot bereit, um wirklich jede Airflow-Frage zu beantworten.

Lokal entwickeln und testen

Ein großer Pluspunkt von Airflow ist die Möglichkeit, lokal zu entwickeln und zu testen. Über die airflow CLI lässt sich in Sekunden eine lokale Instanz starten. Änderungen am Code machst du lokal und testest sie über UI oder CLI. Das ermöglicht schnelle Iterationen und kürzere Release-Zyklen – besonders für Teams mit starkem Airflow-Fokus.

Neue Tools zum Entwickeln von DAGs

Lange war die Definition von DAGs nur mit klassischen Operatoren möglich. Die TaskFlow API hat das geändert und eine Alternative geschaffen. Heute machen Tools wie dag-factory und gusty den Einstieg in das Schreiben und Ausführen von DAGs einfacher denn je.

Dagster

Die lokale Entwicklungserfahrung von Dagster ähnelt in vielem Airflow: Du kannst lokal entwickeln, testen und Pipelines ausführen. Beide unterstützen gängige Enterprise-SDLC-Praktiken wie CI/CD. 

Allerdings ist die schiere Größe der Airflow-Community mit Dagster kaum vergleichbar. Wo Airflow Tausende Community-Ressourcen hat, holt Dagster noch auf. Beim Entwickeln und Troubleshooten mit Dagster kann es deshalb schwieriger sein, schnell passende Lösungen zu finden.

Einfach zu testen

Dagsters Asset-Ansatz macht Pipelines sehr testfreundlich. Tatsächlich ist Testing ein zentrales Versprechen von Dagster. Zusammen mit dem oben genannten Typisierungssystem sorgt Dagster dafür, dass Datenpipelines ähnlich gründlich getestet werden wie Softwareprodukte. 

Die Dokumentation von Dagster betont die Herausforderung verwobener Business-Logik in Pipeline-Definitionen und zeigt gängige Testtechniken. Hier sehen viele die Developer Experience von Airflow im Nachteil.

Dagster vs. Airflow: Stärken und Schwächen

Langsam bekommst du ein Gefühl dafür, wie sich Airflow und Dagster anfühlen? Nun zeigen wir, wo jedes Tool glänzt – und wo es Schwächen gibt.

Airflow

Nahezu unbegrenzte Erweiterbarkeit

Klingt abgedroschen, aber mit Airflow ist der Himmel die Grenze. Die Erweiterbarkeit ist unerreicht. Entwicklerinnen und Entwickler können eigene Operatoren, Sensoren, Executor und sogar Timetables bauen. Für Teams mit speziellen Anforderungen ist das attraktiv. Keine Lust auf eigene Integrationen? 

Kein Problem – meistens musst du das nicht. Es gibt über 1.600 fertige Integrationen, die sich per pip-Install sofort nutzen lassen. Als Industriestandard profitiert Airflow von ständiger Innovation – ein positiver Kreislauf.

Airflow produktiv betreiben 

Als echtes Open-Source-Produkt lässt sich Airflow auf viele Arten produktiv betreiben. Vom On-Prem-Kubernetes-Cluster bis zum vollständig gemanagten Service setzen Tausende Unternehmen Airflow in Produktion ein. 

Auflagen, Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen sowie komplexe Netzwerke zwingen Teams oft zu sehr speziellen Setups. Für solche Teams ist maximale Flexibilität bei der Produktion entscheidend. Andere möchten die schwere Arbeit an einen Managed Service auslagern. Mit Airflow sind beide Extreme – und alles dazwischen – machbar.

Lernkurve

Airflow ist extrem erweiterbar und hat Tausende Plugins. DAGs lassen sich auf verschiedene Arten definieren, Pipelines per datenbewusster Planung triggern, ein eigener Secrets-Backend kann konfiguriert werden. 

Das alles bringt eine gewisse Lernkurve mit sich. 

Wer schnell Pipelines schreiben und ausführen möchte, stößt mit Airflow anfangs auf Hürden. Das treibt Data Engineers oft zu direkteren Lösungen wie Dagster.

Dagster

Intuitive Pipeline-Erstellung

Mit Dagster Pipelines zu bauen, fühlt sich intuitiv an. Der Asset-Ansatz ist für alle attraktiv, die ihre Pipeline mit möglichst wenig Overhead in Produktion bringen wollen. 

Im Vergleich zu klassischen Airflow-Operatoren ist die Lernkurve deutlich flacher – besonders für Nutzerinnen und Nutzer, die ohnehin Python-Funktionen schreiben. Das ist eine der größten Stärken von Dagster und oft der Grund, warum Teams darauf setzen.

Wachsende Community

Mit der Airflow-Community mitzuhalten ist schwer – selbst für Dagster. Beiträge zum Open-Source-Projekt, neue Konnektoren, Q&A, Dokumentation: Die Airflow-Community deckt fast alles ab. Dennoch wächst die Dagster-Community rasant. Auf Enterprise-Ebene ist das Risiko und Chance zugleich: mitzugestalten und Einfluss auf das Projekt zu nehmen.

Airflow vs. Dagster: Welche Wahl ist die richtige?

Welche Lösung passt nun zu dir? In der Tabelle unten findest du einen direkten Vergleich: 

Die folgende Grafik fasst die wichtigsten Gemeinsamkeiten und Unterschiede bei Features und Funktionen von Airflow und Dagster zusammen. 

Gemeinsamkeiten zwischen Airflow und Dagster.

Bleibt die Millionenfrage: Welches Orchestrierungstool solltest du wählen?

Warum Airflow?

Kurz gesagt: Airflow ist der De-facto-Standard, um Datenpipelines in Produktion zu schreiben und zu betreiben. Ja, einige Designmuster von Dagster mögen Airflow technisch überlegen sein. Aber die enorme Erweiterbarkeit von Airflow und die starke Community machen es für etablierte Datenteams zur naheliegenden Wahl. Airflow bietet beides: eine riesige Bibliothek an vorhandenem Tooling plus die Möglichkeit, jeden erdenklichen Operator, Sensor oder Hook selbst zu bauen. Airflow hat seine Nische gefunden und wird so schnell nicht verschwinden.

Warum Dagster?

Für kleine Datenteams, die bisher eigene Pipelines geschrieben haben, kann Dagster genau das richtige Tool sein. Auch wenn Dagster nicht alle „Bells and Whistles“ von Airflow mitbringt, führt es schnell vom Konzept in die Produktion. Dagster bietet erstklassige Unterstützung für das, was zählt (lokale Entwicklung, robustes Unit-Testing und ein modulares Framework) sowie zahlreiche Integrationen. Mit der Reife des Projekts und dem Community-Wachstum schließt Dagster weiter zur Feature-Breite von Airflow auf – bei gleichzeitig niedriger Einstiegshürde.

Fazit

Der Vergleich von Tools ist nie trivial. Selten ist eines „besser“ als das andere – oder passt erzwungen zu jedem Use Case. Ehrlich gesagt ähneln sich die Grundlagen von Airflow und Dagster stark. Die besten Datenprofis entscheiden nicht nach Feature-Listen, sondern danach, wie ein Tool die eigenen Prozesse beeinflusst.

Ermöglicht Airflow schnellere Iterationen im Team? Hilft ein Tool wie Dagster dabei, Code vor dem Go-live besser zu testen? Passt das Orchestrierungstool zur langfristigen Vision der Datenplattform? Solche Fragen schaffen echten Mehrwert – für Datenteams und ihre Stakeholder.

Wenn du mit Apache Airflow loslegen willst, schau dir den DataCamp-Kurs Introduction to Airflow in Python an. Dort lernst du die Basics zu Tasks, Sensoren und allem, was du für deine ersten Airflow-DAGs brauchst.