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Flujo de aire vs Prefecto: Decidir cuál es el adecuado para tu flujo de trabajo de datos

Una comparación entre dos herramientas de orquestación de datos y cómo pueden utilizarse para mejorar la gestión del flujo de trabajo de datos.
Actualizado 30 jul 2024  · 8 min leer

A medida que las fuentes de datos se hacen más grandes y complejas, los procesos ETL eficientes y eficaces se vuelven más vitales. Las herramientas de orquestación de flujos de trabajo de ingeniería de datos son muy importantes para que el proceso ETL se desarrolle sin problemas. Permiten a los ingenieros de datos combinar a la perfección varias fuentes de datos, transferir datos entre almacenes de datos y aumentar la velocidad de los datos a medida que aumentan los volúmenes.

Las herramientas de orquestación como Prefect y Airflow ofrecen una amplia gama de opciones para que los ingenieros de datos comprendan rápidamente la salud y eficacia de sus flujos de trabajo de datos. Ambas herramientas permiten una fácil implantación, integración con diversos servicios y lanzamiento en Python. Nos sumergiremos en algunos de sus puntos fuertes y débiles.

Visión general del flujo de aire

Mediante el uso de DAGs (grafos acíclicos dirigidos) y diversos operadores, Airflow es un orquestador de flujos de trabajo de datos extremadamente flexible.

Abstrae muchas de las funciones necesarias y permite a los desarrolladores una introducción directa a la gestión del flujo de trabajo. También gestiona DAGs mediante el uso de un programador y maneja flujos de trabajo a través de una base de datos gestionada internamente que activa varios trabajadores para procesar los flujos de trabajo.

Airflow ofrece una sencilla interfaz de servidor web para que los usuarios interactúen con los DAG y los activen, supervisen y detengan según sea necesario para supervisar los flujos de trabajo de datos.

Ejemplo de interfaz de flujo de aire

Ejemplo de interfaz Airflow - fuente

Visión general del Prefecto

Prefect pretende ser una versión modernizada de Airflow, que ofrezca una mayor gestión dinámica de los eventos y una infraestructura de dependencia menos monolítica. Lo hace utilizando más decoradores minimalistas basados en Python que permiten a los ingenieros de datos construir completamente sus propios flujos.

Prefect se centra en utilizar decoradores de tareas y flujos para guiar el desarrollo. También sirve su propio servidor web robusto para monitorizar y depurar. Con un enfoque de API Python, permite a los desarrolladores realizar pruebas localmente, al tiempo que gestiona la orquestación en la nube y garantiza niveles extremos de flexibilidad.

Interfaz prefecta

Un ejemplo de la interfaz Prefect - fuente

Comparaciones clave entre Airflow y Prefect

Ambas herramientas de flujo de trabajo de datos ofrecen a los ingenieros de datos supervisión del flujo de trabajo, depuración, ejecución paralela, ejecución basada en dependencias e integración con otros servicios de datos.

Ambos son bastante sencillos de configurar, y los desarrolladores pueden poner en marcha flujos de trabajo sencillos muy rápidamente. Las interfaces de usuario son intuitivas y ofrecen una gran cantidad de información sobre la salud de los procesos, incluido el estado actual, el tiempo de ejecución, los fallos y la información histórica de ejecución.

Facilidad de uso

Ambas opciones proporcionan interfaces fáciles de entender que ofrecen una sólida visión general del estado del flujo de trabajo de datos, junto con un control clave de la gestión de datos. Sin embargo, la facilidad que tendrá un desarrollador a la hora de construir estos flujos de trabajo difiere entre herramientas.

  • Prefect cuenta con interfaces más modernas y robustas que proporcionan estadísticas generales del sistema, como eventos, tasas de finalización, grupos de trabajo activos y fallos, en un panel de control fácil de leer.
  • Prefect opta por una estética más moderna, mostrando su monitorización y gestión de eventos con un aspecto parecido al de un diagrama de Gantt.
  • La interfaz de Airflow muestra todos los DAG con iconos que indican su estado. Dentro de esta interfaz, la apariencia del DAG de Airflow es más minimalista, centrándose en el flujo y mostrando claramente la conexión entre los distintos nodos.
  • Ambos son bastante similares en cuanto al tiempo de configuración, ya que implican la instalación de unos cuantos paquetes de Python para empezar.
  • Prefect utiliza una base basada en API, mientras que Airflow utiliza módulos de operador.

Escalabilidad

Ambas herramientas están diseñadas para escalar rápida y fácilmente.

  • Prefect se escala bien si se descarga en la nube. La gestión local de la orquestación es posible, pero la ejecución de las tareas requiere mayores escalas de potencia de cálculo que pueden no estar disponibles en tu máquina local.
  • Airflow se escala en función de los recursos disponibles y casi siempre se ejecutará en una máquina remota. A medida que se amplíen los flujos de trabajo, Airflow necesitará más memoria, por lo que los sistemas deben ser más robustos para gestionar el ancho de banda y el procesamiento de datos.

Flexibilidad

Ambas herramientas de orquestación ofrecen niveles similares de flexibilidad. Se integran con diversas fuentes de datos y vienen con sus propias herramientas, como sensores, controladores de eventos y monitorización.

  • Ambos ofrecen una integración perfecta y conectores a los principales servicios de datos, como GCP, AWS y Azure.
  • Airflow utiliza operadores, que proporcionan funciones clave para conectar con las fuentes de datos.
  • Prefect utiliza bloques, tareas y flujos, que te permiten crear los componentes necesarios para conectar con las fuentes de datos.

Monitorización y registro

Supervisar la salud de tu flujo de trabajo puede ser un reto a escala. Estos monitores alertan a los ingenieros de datos de problemas con la tubería o los datos. En el mejor de los casos, son capaces de detener el flujo de datos antes de que afecte a los conductos de producción y ofrecer advertencias claras sobre el problema.

  • La supervisión de Prefect es más sofisticada que la de Airflow, ya que ofrece más registros integrados y nativos.
  • Prefect tiene una mejor gestión de eventos y la capacidad de manejar la orquestación dinámica mediante la suscripción de sistemas de eventos existentes.
  • El registro de Airflow debe ser construido enteramente por el desarrollador.
  • Airflow dispone de operadores de sensores, que pueden supervisar tareas externas como la carga de archivos, pero le cuesta reaccionar dinámicamente a los cambios de estado y actualización de los datos.
  • Prefect es más sencillo a la hora de desarrollar la gestión de errores, ya que dispone de módulos flexibles para una gran variedad de problemas.
  • Dentro de Airflow, muchas de estas herramientas de supervisión y sensoriales deben ser puestas a punto por el desarrollador mediante una combinación de distintos operadores.

Prefecto vs Flujo de aire: Una comparación

A continuación encontrarás una tabla que resume las principales diferencias entre Airflow y Prefect:

 

Prefecto

Airflow

Facilidad de uso

La interfaz de usuario es sencilla, y el despliegue es muy fácil utilizando objetos basados en la API

La interfaz de usuario es minimalista, con un despliegue centrado en los operadores y la construcción de DAGs

Escalabilidad

Altamente escalable y puede incorporarse a Prefect Cloud

Requiere escalado de hardware

Flexibilidad

Muy flexible gracias a sus bloques que se integran con otras fuentes de datos

Los operadores ofrecen abstracciones que permiten conectar fácilmente con otras fuentes de datos

Supervisión y registro

Gestión de eventos moderna y dinámica

El registro debe construirse manualmente

Comunidad y apoyo

Más nuevo y menos apoyo comunitario

Mayor, mucho apoyo comunitario y desarrollo

Casos prácticos de flujo de aire

En general, Airflow ofrece una sólida solución de orquestación. Su configuración se simplifica utilizando operadores y DAG de fácil trazado.

Los usuarios de Airflow definen explícitamente los DAG definiendo las variables y codificándolas.

  • Airflow destaca por su franqueza y es estupendo para el flujo de datos principalmente estáticos.
  • Una gran solución para los equipos que buscan un enfoque racionalizado para llevar los datos del punto A al punto B con algo de ETL en medio.
  • Hay menos complejidad que con Prefecto. Los equipos pueden ponerse en marcha con un tiempo mínimo de desarrollo y crear redes bellamente complejas.

Casos de uso Prefect

Prefect ofrece una herramienta de orquestación de flujos de trabajo potente, moderna y muy dinámica. Se centra en utilizar el desarrollo Pythonico con una sintaxis centrada en la API y en generar subflujos creando funciones dentro de funciones.

  • Es la herramienta perfecta para un equipo experimentado de ingeniería de datos que desee aumentar la solidez de la gestión de su flujo de trabajo.
  • Es ideal para equipos que necesitan altos niveles de supervisión e interacciones muy dinámicas con las fuentes de datos.
  • La falta de una gran comunidad puede dificultar la resolución de problemas, pero la documentación de Prefect es bastante extensa.

Expectativas de rendimiento

Comprender el rendimiento de cada uno es vital. Ambos pueden paralizarse si no se aplican correctamente. Centrarte en descargar la ejecución en otros servicios permitirá a tu herramienta de orquestación hacer lo que mejor sabe hacer: orquestar.

Dicho esto, espera utilizar una buena cantidad de memoria y ancho de banda si quieres ejecutar varios procesos en paralelo tanto para Airflow como para Prefect. Anecdóticamente, se señala que Airflow es un poco más lento que Prefect, pero el rendimiento general es similar.

Prefecto vs Flujo de aire: Qué elegir

El mundo de la gestión de datos es complejo. Ten en cuenta las necesidades individuales de tu equipo y encuentra el equilibrio que más les convenga.

La orquestación del flujo de trabajo seguirá evolucionando.

Elige Airflow para un enfoque más sencillo y minimalista de la orquestación, centrado en llevar los datos del punto A al punto B lo más rápidamente posible.

Elige Prefect para un sistema más resistente que tarareará con desarrolladores cómodos con una API basada en Python.

Para familiarizarte con las herramientas, lo mejor es que te lances y practiques un poco. Aquí tienes algunos recursos para empezar:

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