Airflow vs. Prefect: Welche Lösung passt zu deinem Daten-Workflow?

Mit wachsenden und komplexeren Datenquellen werden effiziente ETL-Prozesse immer wichtiger. Tools zur Orchestrierung von Data-Engineering-Workflows spielen eine zentrale Rolle, damit ETL reibungslos läuft. Sie ermöglichen es Data Engineers, verschiedene Datenquellen nahtlos zu kombinieren, Daten zwischen Data Warehouses zu verschieben und die Datenpipeline bei steigendem Volumen zu beschleunigen.

Orchestrierungstools wie Prefect und Airflow bieten Data Engineers zahlreiche Möglichkeiten, den Zustand und die Performance ihrer Workflows schnell zu verstehen. Beide Tools lassen sich leicht bereitstellen, integrieren diverse Services und starten in Python. Im Folgenden beleuchten wir die wichtigsten Stärken und Schwächen.

Airflow im Überblick

Mithilfe von DAGs (gerichtete azyklische Graphen) und verschiedenen Operatoren ist Airflow ein äußerst flexibler Orchestrator für Daten-Workflows.

Viele notwendige Funktionen werden abstrahiert, sodass Entwickler/-innen einen unkomplizierten Einstieg ins Workflow-Management haben. Airflow verwaltet DAGs über einen Scheduler und steuert Workflows über eine interne Datenbank, die Worker zum Verarbeiten der Abläufe auslöst.

Airflow bietet eine schlanke Weboberfläche, über die Nutzer/-innen DAGs starten, überwachen und bei Bedarf stoppen können, um Daten-Workstreams im Blick zu behalten.

Beispiel der Airflow-Oberfläche – Quelle

Prefect im Überblick

Prefect versteht sich als modernisierte Version von Airflow mit stärkerem, dynamischem Event-Management und weniger monolithischen Abhängigkeiten. Das gelingt durch einen stärker Python-getriebenen, minimalistischen Decorator-Ansatz, mit dem Data Engineers eigene Flows flexibel konstruieren.

Prefect setzt auf Task- und Flow-Decoratoren zur Entwicklung. Es bringt außerdem einen leistungsfähigen eigenen Webserver zum Monitoring und Debugging mit. Dank Python-API-Ansatz können Entwickler/-innen lokal testen, während die Orchestrierung in der Cloud läuft – das sorgt für maximale Flexibilität.

Beispiel der Prefect-Oberfläche – Quelle

Wichtige Unterschiede zwischen Airflow und Prefect

Beide Tools bieten Data Engineers Monitoring, Debugging, parallele Ausführung, abhängige Ausführung und Integrationen mit anderen Datendiensten.

Sie sind relativ schnell einsatzbereit, und einfache Workflows lassen sich zügig aufsetzen. Die Benutzeroberflächen sind intuitiv und liefern viele Informationen zum Zustand der Prozesse, etwa Status, Laufzeiten, Fehler und Historie.

Benutzerfreundlichkeit

Beide Optionen bieten gut verständliche Oberflächen mit soliden Übersichten zur Gesundheit der Workflows sowie zentralen Steuerungsmöglichkeiten. Die Leichtigkeit beim Aufbau der Workflows unterscheidet sich jedoch.

• Prefect bietet modernere, robuste Oberflächen mit leicht lesbaren Dashboards zu Systemkennzahlen wie Events, Abschlussraten, aktiven Work-Pools und Fehlern.
• Prefect setzt auf eine zeitgemäße Ästhetik und zeigt Monitoring und Event-Management in einer Darstellung, die an ein Gantt-Diagramm erinnert.
• Airflows Oberfläche listet alle DAGs mit Status-Icons. Innerhalb dieser Ansicht ist die DAG-Darstellung minimalistisch, fokussiert auf den Flow und zeigt die Verbindungen zwischen Knoten klar an.
• Die Einrichtungszeit ist bei beiden ähnlich: Ein paar Python-Pakete installieren, und es kann losgehen.
• Prefect basiert auf einer API-zentrierten Grundlage, während Airflow Operator-Module nutzt.

Skalierbarkeit

Beide Tools sind für schnelle und einfache Skalierung ausgelegt.

• Prefect skaliert sehr gut bei Auslagerung in die Cloud. Lokale Orchestrierung ist möglich, aber für die Aufgabenausführung braucht es oft mehr Rechenleistung, als lokal verfügbar ist.
• Airflow skaliert entsprechend der verfügbaren Ressourcen und läuft fast immer auf Remote-Maschinen. Mit wachsender Workflow-Größe benötigt Airflow mehr Speicher; die Systeme müssen entsprechend leistungsfähig für Bandbreite und Datenverarbeitung sein.

Flexibilität

Beide Orchestrierungstools sind ähnlich flexibel. Sie integrieren diverse Datenquellen und bringen eigene Tools wie Sensoren, Event-Handler und Monitoring mit.

• Beide bieten nahtlose Integrationen und Connectoren zu wichtigen Cloud-Anbietern wie GCP, AWS und Azure.
• Airflow nutzt Operatoren, die zentrale Funktionen zur Anbindung von Datenquellen bereitstellen.
• Prefect verwendet Blocks, Tasks und Flows, mit denen du die Bausteine zur Anbindung an Datenquellen definierst.

Monitoring und Logging

Das Überwachen der Workflow-Gesundheit ist in großem Maßstab anspruchsvoll. Monitore warnen Data Engineers vor Problemen in der Pipeline oder mit den Daten. Idealerweise stoppen sie den Datenfluss, bevor produktive Pipelines betroffen sind, und liefern klare Hinweise zur Ursache.

• Prefects Monitoring ist ausgereifter als das von Airflow und bietet mehr integriertes, natives Logging.
• Prefect überzeugt mit besserem Event-Management und der Fähigkeit, dynamische Orchestrierung über die Anbindung bestehender Event-Systeme zu steuern.
• Bei Airflow muss das Logging vollständig von Entwickler/-innen aufgebaut werden.
• Airflow bietet Sensor-Operatoren, die externe Tasks wie Datei-Uploads überwachen können, tut sich jedoch schwer, dynamisch auf veränderte Datenzustände zu reagieren.
• Prefect vereinfacht die Fehlerbehandlung, da es flexible Module für unterschiedliche Problemfälle mitbringt.
• In Airflow müssen viele Monitoring- und Sensorfunktionen durch die Kombination verschiedener Operatoren von Entwickler/-innen selbst zusammengesetzt werden.

Prefect vs. Airflow: Der direkte Vergleich

Die folgende Tabelle fasst die wichtigsten Unterschiede zwischen Airflow und Prefect zusammen:

Einsatzszenarien für Airflow

Insgesamt liefert Airflow eine robuste Orchestrierungslösung. Das Setup wird durch Operatoren und klar definierbare DAGs vereinfacht.

Airflow-Nutzer/-innen definieren DAGs explizit, indem sie Variablen setzen und diese ausprogrammieren.

• Airflow punktet durch Direktheit und eignet sich hervorragend für überwiegend statische Datenflüsse.
• Starke Lösung für Teams, die Daten mit etwas ETL möglichst schlank von Punkt A nach Punkt B bewegen wollen.
• Weniger Komplexität als bei Prefect. Teams können mit wenig Entwicklerzeit starten und dennoch sehr komplexe Netzwerke aufbauen.

Einsatzszenarien für Prefect

Prefect ist ein leistungsfähiges, modernes und hochdynamisches Orchestrierungstool. Es setzt auf „Pythonic" Development mit API-zentrierter Syntax und bildet Subflows durch Funktionen in Funktionen.

• Ideal für erfahrene Data-Engineering-Teams, die die Robustheit ihres Workflow-Managements steigern wollen.
• Perfekt für Teams mit hohen Monitoring-Anforderungen und stark dynamischen Interaktionen mit Datenquellen.
• Die kleinere Community kann das Troubleshooting erschweren, aber die Dokumentation von Prefect ist sehr umfangreich.

Performance-Erwartungen

Die Performance beider Tools richtig einzuschätzen, ist wichtig. Falsch implementiert, können beide ins Stocken geraten. Wenn du die Ausführung an andere Services auslagerst, kann dein Orchestrierungstool das tun, was es am besten kann: orchestrieren.

Rechne bei parallelen Prozessen in Airflow wie in Prefect mit spürlichem Speicher- und Bandbreitenbedarf. Erfahrungsberichte deuten darauf hin, dass Airflow etwas langsamer als Prefect sein kann, insgesamt ist die Performance aber ähnlich.

Prefect vs. Airflow: Was solltest du wählen?

Datenmanagement ist komplex. Richte dich nach den Bedürfnissen deines Teams und finde die beste Balance.

Workflow-Orchestrierung entwickelt sich ständig weiter.

Wähle Airflow, wenn du einen einfachen, minimalistischen Ansatz bevorzugst und Daten möglichst schnell von A nach B bringen willst.

Wähle Prefect, wenn du ein robustes System willst, das in Teams mit Python-API-Erfahrung zur Höchstform aufläuft.

Am besten lernst du die Tools kennen, indem du direkt loslegst. Hier sind Einstiegsressourcen:

• Ein hervorragendes Einsteiger-Tutorial zu Airflow
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