Apache NiFi vs Airflow : choisir le bon outil pour votre projet

Les pipelines de données gagnent en volume, en vélocité et en variété. Résultat : les data engineers expérimentés, capables de concevoir des processus ETL efficaces, sont plus essentiels que jamais.

Des outils d’orchestration de workflows de données comme Apache NiFi et Apache Airflow offrent aux data engineers des solutions performantes pour gérer les pipelines de données. Une orchestration adaptée est un pilier pour faire tourner l’ETL sans accrocs. 

Dans cet article, nous proposons une comparaison approfondie entre Apache NiFi et Airflow.

Pourquoi les outils de gestion des workflows de données sont-ils importants ?

Des outils comme Apache NiFi et Apache Airflow apportent flexibilité et scalabilité aux pipelines. Ils permettent aux data engineers d’évaluer rapidement la stabilité et la santé de leurs workflows. 

Chaque solution a ses atouts en matière de déploiement, d’intégration avec d’autres services de données et d’interface intuitive.

Qu’est-ce qu’Apache NiFi ?

Apache NiFi est un outil open source conçu pour automatiser la circulation des données entre systèmes. 

NiFi propose une interface conviviale pour concevoir des workflows et prend en charge des graphes orientés hautement configurables pour le routage, la transformation et la médiation entre systèmes. 

Les utilisateurs peuvent créer, planifier et superviser des flux afin de garantir une circulation fluide des données entre différentes sources et destinations.

Apache NiFi s’appuie sur un modèle de programmation orienté flux, où les données traversent une série de processeurs au sein d’un graphe orienté. 

Les utilisateurs conçoivent et gèrent ces flux via une interface web en glissant-déposant des processeurs, qui réalisent des tâches comme l’ingestion, la transformation et le routage. 

Encapsulées dans des FlowFiles, les données circulent via des connexions faisant office de files d’attente entre processeurs.

NiFi est particulièrement utile lorsque les données doivent être collectées, transformées et routées entre différents systèmes de façon fiable et à l’échelle. Il est souvent utilisé pour l’intégration de données, les processus ETL (Extract, Transform, Load) et le traitement en temps réel.

Exemple d’interface Apache NiFi. Source de l’image

Qu’est-ce qu’Apache Airflow ?

Apache Airflow s’appuie sur des DAG (directed acyclic graphs) combinés à des opérateurs écrits en Python pour une gestion flexible des workflows et la création de pipelines ETL. 

Il simplifie la création de workflows en encapsulant les fonctions nécessaires pour se connecter à différentes sources, offrant ainsi une plateforme simple de gestion des workflows de données. 

Airflow fonctionne avec un ordonnanceur interne qui pilote les workflows via une base de données interne contrôlant les workers chargés du traitement. 

Au moyen d’une interface web épurée, les data engineers peuvent déclencher, surveiller et arrêter les DAG pour ajuster finement leurs flux.

Exemple d’interface Airflow. Source de l’image

Apache NiFi vs Apache Airflow : points communs

NiFi comme Airflow sont des outils puissants capables de traiter de grands volumes, de gérer des workflows ETL et d’offrir une grande souplesse de connexion. Ils partagent des fonctionnalités clés qui procurent des environnements proches aux utilisateurs.

Interface utilisateur

Bien qu’Airflow soit principalement construit en Python, son interface utilisateur est majoritairement web. Apache NiFi propose une interface graphique comparable qui permet aux data engineers de visualiser tous leurs workflows en un seul endroit. 

Apache NiFi et Airflow affichent des pages d’accueil similaires, fournissant une vue d’ensemble de tous les pipelines : état d’exécution (succès, échec, en cours), nombre de workflows actifs, messages d’erreur, etc. 

Ces interfaces intuitives offrent une vision immédiate de l’état de l’environnement data et permettent de résoudre rapidement les problèmes.

Flexibilité

Apache NiFi et Airflow sont très flexibles en matière de connexions. Ils gèrent une large gamme de formats (CSV, JSON, XML, Parquet, etc.). 

Ils se connectent également facilement aux entrepôts cloud comme Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse et Snowflake.

Le design modulaire d’Apache NiFi permet de créer des pipelines sur mesure pour des processus ETL critiques. L’architecture scriptée d’Airflow en Python permet d’exploiter ses connecteurs comme les atouts techniques de Python pour des traitements plus complexes. 

Gestion des données

NiFi et Airflow sont au cœur de la gestion des workflows de données. Ils offrent le cadre indispensable pour collecter, traiter et router les données. Chacun permet de surveiller les workflows et de manipuler les données en transit.

Les data engineers peuvent transporter facilement les données d’un point à un autre tout en veillant à l’efficacité des pipelines.

Maîtriser Apache NiFi ou Airflow est une compétence clé pour tout data engineer.

Apache NiFi vs Apache Airflow : différences

Bien que très proches à l’usage, Apache NiFi et Airflow abordent l’ETL et les pipelines différemment. Leur conception propre détermine la façon dont ils gèrent la montée en charge, la syntaxe et la supervision. 

Apache NiFi privilégie la simplicité et la facilité d’utilisation, tandis qu’Airflow mise davantage sur la puissance du scripting et un backend Python.

Scalabilité

Apache NiFi se met à l’échelle facilement via la gestion de clusters et de nœuds. Airflow mobilise davantage de ressources selon le nombre de processus parallèles en cours.

Quand les charges se complexifient, Apache NiFi peut augmenter le nombre de workers pour répondre à la demande de calcul. Airflow, en revanche, fonctionne de manière plus sérielle : il utilisera davantage de ressources parallèles à mesure que la taille des DAG augmente, mais prendra plus de temps sur des traitements complexes. 

Syntaxe

Apache NiFi propose une interface graphique en glisser-déposer et nécessite très peu de code. Il rend les pipelines accessibles et simples tout en conservant flexibilité et richesse fonctionnelle. 

Airflow, lui, se construit entièrement en Python et SQL. Pour créer les workflows, les ingénieurs codent chaque étape au sein de DAG, ensuite traités et exécutés via l’interface d’Airflow.

Supervision

Apache NiFi intègre un tableau de bord de supervision robuste. Il fournit des métriques en temps réel comme les performances des processeurs, le nombre de FlowFiles et les ressources de calcul consommées, prêtes à l’emploi.

Airflow offre des métriques de base par défaut : état des DAG et des tâches, logs et diagrammes de Gantt pour visualiser le temps d’exécution, etc.

Pour obtenir des métriques temps réel avec Airflow, il faut mettre en place StatsD, OpenTelemetry ou Prometheus. La configuration est plus longue, mais permet d’atteindre un niveau de détail comparable à NiFi.

Apache NiFi vs Apache Airflow : comparaison détaillée

Après avoir passé en revue leurs points communs et leurs différences, comparons-les catégorie par catégorie et désignons un vainqueur.

Interface utilisateur

Apache NiFi

NiFi propose une interface web qui permet de créer et gérer visuellement des flux de données. Elle facilite la conception, le pilotage et la supervision sans exiger de solides compétences en code. 

Les utilisateurs glissent-déposent des processeurs sur un canevas, les relient et configurent leurs propriétés.

L’UI de NiFi inclut de nombreuses fonctions utiles, notamment le suivi de la provenance des données, afin de visualiser l’historique et les transformations appliquées à chaque élément — essentiel pour l’audit, le débogage et l’intégrité des données. 

Elle prend aussi en charge le contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC), pour définir et gérer les permissions et garantir que seuls les utilisateurs autorisés accèdent et modifient les flux.  

Enfin, l’UI permet d’intégrer et de configurer des processeurs personnalisés, afin d’étendre les capacités de NiFi.

Apache Airflow

L’interface web d’Airflow, intuitive et épurée, offre une vue d’ensemble claire des workflows. La page principale renseigne sur l’état des exécutions en cours et passées. 

Il est possible d’activer/désactiver, déclencher, actualiser ou supprimer des workflows selon les besoins. 

En sélectionnant un workflow, différents modes d’affichage des DAG permettent d’observer l’état de chaque composant. 

Les data engineers peuvent relancer ou arrêter des tâches du DAG, sélectionner des composants et consulter les logs pour diagnostiquer d’éventuels problèmes.

Vainqueur

Match nul. NiFi offre une interface en glisser-déposer très intuitive, idéale dans une logique no-code. 

Airflow propose des outils de gestion et de débogage puissants, essentiels pour tout data engineer. Selon le cas d’usage et l’implémentation, les deux ont leur place.

Scalabilité

Apache NiFi

NiFi se met à l’échelle efficacement, des petits chargements jusqu’aux intégrations d’entreprise.

Il peut s’étendre via des clusters de nœuds, où plusieurs nœuds NiFi fonctionnent ensemble comme une seule instance logique. Chaque nœud exécute les mêmes tâches sur des segments différents des données. NiFi est également conçu pour monter et descendre en charge de manière flexible.

Pour monter en charge, on peut augmenter le nombre de tâches concurrentes par processeur afin d’accroître le débit. À l’inverse, NiFi peut être suffisamment allégé pour tourner sur des appareils aux ressources limitées, comme des équipements en périphérie (edge). 

Cette élasticité fait de NiFi une solution robuste et souple pour gérer des flux dans des environnements variés.

Apache Airflow

Airflow peut évoluer avec les workflows. Il permet l’exécution parallèle des pipelines, mais dépend des ressources de la machine hôte. Il ne s’adapte pas aussi dynamiquement en fonction de la puissance de calcul et évolue surtout selon le nombre de nœuds/DAG exécutés en parallèle.

Airflow dépend donc des ressources du serveur qui l’héberge. À mesure que les workflows grandissent, il nécessitera plus de mémoire et de CPU. 

Beaucoup choisissent de l’exécuter dans le cloud, où la dynamique de mise à l’échelle dépendra de l’infrastructure choisie.

Vainqueur

Apache NiFi, grâce à son ajustement dynamique du nombre de nœuds, facilite une mise à l’échelle plus flexible et une meilleure gestion des charges. Avantage NiFi.

Supervision

Apache NiFi

NiFi propose des fonctionnalités de monitoring complètes, offrant une visibilité en temps réel pour garantir un traitement fiable et efficace. 

L’interface web affiche des métriques détaillées sur les processeurs : nombre de FlowFiles traités, débit de données, statut des processeurs, etc. 

Les utilisateurs peuvent configurer des alertes et notifications pour être prévenus des anomalies ou échecs, ce qui facilite une gestion proactive et limite les interruptions. 

Les capacités de supervision couvrent aussi les métriques système (CPU, mémoire, espace disque) pour optimiser l’utilisation des ressources.

Apache Airflow

Comme indiqué, Airflow offre un suivi global simple de tous les workflows via son tableau de bord. 

Il propose des alertes email, des notifications et des logs pour analyser les problèmes. Des diagrammes de Gantt permettent également de suivre les temps et performances. 

Airflow permet d’observer en temps réel la progression d’un processus étape par étape et d’effectuer des analyses a posteriori. 

Pour une observabilité détaillée en temps réel, il faut intégrer StatsD, de la télémétrie et une stack comme Prometheus. Extraire ces métriques demande donc un travail supplémentaire.

Vainqueur

Apache NiFi l’emporte pour la supervision et la journalisation grâce à sa simplicité. Le système permet un suivi rapide et clair des ressources et anomalies, pour une gestion en temps réel plus efficace qu’avec Airflow.

Flexibilité

Apache NiFi

NiFi se distingue par sa flexibilité et s’adapte à des besoins variés d’intégration et de traitement. 

Son architecture modulaire permet de bâtir des flux complexes en connectant un large éventail de processeurs prêts à l’emploi, chacun dédié à des tâches spécifiques. Des processeurs personnalisés peuvent aussi être développés. 

NiFi prend en charge de nombreux formats et protocoles (JSON, XML, CSV, HTTP, etc.), garantissant la compatibilité avec diverses sources et cibles.

La gestion en temps réel, associée à une planification et des priorités robustes, offre un contrôle fin du traitement pour un pilotage ponctuel et efficace. Cette flexibilité en fait un outil polyvalent et puissant.

Apache Airflow

Grâce à un large éventail d’opérateurs, Airflow est très flexible à l’implémentation. Il se connecte facilement aux fournisseurs cloud (AWS, GCP, Azure) et à Snowflake. 

Vous pouvez créer des opérateurs sur mesure pour des cas spécifiques et les intégrer directement à vos DAG. 

Avec son design modulaire, Airflow est hautement personnalisable pour s’adapter à tout workflow.

Puisqu’il orchestre les flux, il gère sans difficulté de nombreux formats (CSV, Parquet, etc.). 

Étant construit en Python, vous pouvez aller plus loin en ETL personnalisé ou en gestion selon le flux de données entrant. Airflow est un outil extrêmement polyvalent pour des environnements variés. 

Vainqueur 

Bien que les deux outils soient largement compatibles avec divers écosystèmes, types de données et architectures de pipelines, Apache Airflow offre une flexibilité supérieure grâce au levier Python.

Les utilisateurs peuvent créer des classes et fonctions personnalisées pour connecter Airflow à des sources non standard ou réaliser des traitements complexes.

Au final, l’appui sur Python donne un avantage à Apache Airflow en matière de flexibilité.

Apache NiFi vs Apache Airflow : en bref

Globalement, Apache NiFi convient aux data engineers qui recherchent une mise en œuvre rapide et pratique. Il offre des performances comparables à Apache Airflow, tout en réduisant la complexité technique grâce à une interface intuitive qui facilite la supervision, la flexibilité et une scalabilité dynamique. 

Si les besoins du pipeline sont plus poussés, spécifiques ou techniques, écrire des DAG sur mesure dans Airflow avec Python améliorera les performances.

Conclusion

Apache NiFi et Airflow peuvent être extrêmement puissants. S’ils diffèrent dans leur approche de l’orchestration des workflows, tous deux présentent des avantages.

N’oubliez pas : être data engineer, c’est avant tout maîtriser l’orchestration des workflows, quel que soit l’outil. DataCamp propose de multiples ressources pour développer vos compétences en pipelines, y compris une voie de certification. 

Pour aller plus loin :

• Data Engineer Certification
• Introduction to Data Pipelines
• Introduction to Airflow in Python
• Top 21 Airflow Interview Questions