Airflow vs Prefect : comment choisir l’outil adapté à vos workflows data

Avec des sources de données toujours plus volumineuses et complexes, des processus ETL performants et fiables deviennent essentiels. Les outils d’orchestration de workflows data jouent un rôle clé pour fluidifier l’ETL. Ils permettent aux data engineers de combiner des sources hétérogènes, de transférer des données entre data warehouses et d’accroître le débit à mesure que les volumes augmentent.

Des outils comme Prefect et Airflow offrent un large éventail de possibilités pour suivre la santé et l’efficacité des workflows. Tous deux facilitent le déploiement, s’intègrent à de nombreux services et se pilotent en Python. Examinons leurs principaux points forts et limites.

Présentation d’Airflow

Basé sur des DAG (graphs acycliques orientés) et divers opérateurs, Airflow est un orchestrateur de workflows data très flexible.

Il abstrait nombre de fonctions nécessaires et offre aux développeurs une entrée en matière simple à la gestion de workflows. Il gère les DAG via un ordonnanceur et exécute les workflows grâce à une base interne qui déclenche différents workers.

Airflow propose une interface web simple pour interagir avec les DAG : déclenchement, suivi et arrêt des flux pour monitorer les traitements.

Exemple d’interface Airflow – source

Présentation de Prefect

Prefect se positionne comme une version modernisée d’Airflow, avec une gestion des événements plus dynamique et une dépendance infra moins monolithique. Il s’appuie sur des décorateurs Python minimalistes qui permettent aux data engineers de construire leurs propres flows de bout en bout.

Prefect mise sur les décorateurs de tâches et de flows pour guider le développement. Il propose également son propre serveur web robuste pour le suivi et le débogage. Avec une approche API Python, il autorise les tests en local tout en orchestrant dans le cloud, offrant une flexibilité remarquable.

Exemple d’interface Prefect – source

Comparaisons clés entre Airflow et Prefect

Ces deux outils d’orchestration offrent le suivi des workflows, le débogage, l’exécution parallèle, la gestion des dépendances et l’intégration à d’autres services data.

Ils sont relativement simples à mettre en place, et l’on peut exécuter des workflows basiques très rapidement. Leurs interfaces, intuitives, offrent une vision détaillée de la santé des processus : statut, durée, échecs et historiques.

Simplicité d’usage

Les deux options proposent des interfaces lisibles qui donnent une vue d’ensemble solide de la santé des workflows et les contrôles essentiels. En revanche, l’expérience de développement diffère selon l’outil.

• Prefect propose des interfaces plus modernes et plus riches, avec des statistiques globales : événements, taux d’achèvement, work pools actifs, échecs – le tout dans un tableau de bord clair.
• Prefect adopte une esthétique contemporaine, proche d’un diagramme de Gantt, pour la supervision et la gestion des événements.
• L’interface d’Airflow liste tous les DAG avec des icônes d’état. Son affichage des DAG est plus minimaliste, centré sur le flux et les liens entre nœuds.
• Le temps de mise en place est comparable, avec l’installation de quelques packages Python.
• Prefect repose sur une base orientée API, tandis qu’Airflow s’appuie sur des modules d’opérateurs.

Montée en charge

Les deux outils sont pensés pour passer à l’échelle facilement et rapidement.

• Prefect scale très bien si vous déportez l’exécution dans le cloud. La gestion locale de l’orchestration est possible, mais l’exécution des tâches exige souvent plus de ressources de calcul que votre machine locale ne peut en fournir.
• Airflow scale en fonction des ressources disponibles et tourne presque toujours sur une machine distante. À mesure que les workflows grandissent, Airflow nécessite davantage de mémoire ; l’infrastructure doit donc être plus robuste pour absorber bande passante et traitement.

Flexibilité

Les deux outils offrent un niveau de flexibilité proche. Ils s’intègrent à de nombreuses sources et embarquent des composants tels que capteurs, gestionnaires d’événements et monitoring.

• Tous deux proposent des connecteurs et intégrations fluides avec GCP, AWS et Azure.
• Airflow s’appuie sur des opérateurs, qui fournissent les fonctions clés pour se connecter aux sources de données.
• Prefect utilise des blocks, tasks et flows, pour créer les briques nécessaires aux connexions aux sources.

Supervision et logs

Surveiller la santé d’un workflow à grande échelle peut s’avérer complexe. Les systèmes de monitoring alertent les data engineers des problèmes de pipeline ou de données, idéalement avant tout impact en production, avec des avertissements explicites.

• Le monitoring de Prefect est plus abouti que celui d’Airflow, avec davantage de logs natifs intégrés.
• Prefect gère mieux les événements et l’orchestration dynamique via l’abonnement à des systèmes d’événements existants.
• Avec Airflow, la journalisation doit être entièrement conçue par le développeur.
• Airflow dispose d’opérateurs capteurs pour surveiller des tâches externes (comme des dépôts de fichiers), mais réagit difficilement de manière dynamique aux états et mises à jour des données.
• Prefect simplifie la gestion des erreurs grâce à des modules flexibles couvrant de nombreux cas.
• Dans Airflow, beaucoup d’outils de monitoring et de capteurs doivent être assemblés par le développeur en combinant différents opérateurs.

Prefect vs Airflow : tableau comparatif

Ci-dessous, un récapitulatif des principales différences entre Airflow et Prefect :

Cas d’usage d’Airflow

Dans l’ensemble, Airflow est une solution d’orchestration robuste. Sa mise en place est facilitée par l’usage des opérateurs et des DAG faciles à définir.

Les utilisateurs d’Airflow définissent explicitement leurs DAG en posant les variables et en les codant.

• Airflow excelle par sa simplicité et convient très bien aux flux de données plutôt statiques.
• Excellente option pour des équipes visant un acheminement épuré des données du point A au point B, avec un ETL au milieu.
• Moins de complexité qu’avec Prefect. Les équipes peuvent démarrer rapidement et construire des réseaux sophistiqués.

Cas d’usage de Prefect

Prefect est un orchestrateur puissant, moderne et très dynamique. Il privilégie un développement Pythonique, une syntaxe orientée API, et la génération de sous-flows via des fonctions imbriquées.

• Idéal pour une équipe de data engineering expérimentée souhaitant renforcer la robustesse de sa gestion de workflows.
• Parfait pour des équipes ayant besoin d’un monitoring avancé et d’interactions très dynamiques avec les sources.
• L’absence d’une large communauté peut compliquer le dépannage, mais la documentation de Prefect est très fournie.

Attentes en termes de performances

Comprendre les performances de chaque outil est crucial. Mal conçus, les workflows peuvent vite s’enrayer. Déporter l’exécution vers d’autres services permet à votre orchestrateur de faire ce qu’il fait de mieux : orchestrer.

Cela dit, prévoyez une consommation notable de mémoire et de bande passante pour exécuter plusieurs processus en parallèle, avec Airflow comme avec Prefect. De manière anecdotique, Airflow est souvent jugé légèrement plus lent que Prefect, mais les performances globales restent proches.

Prefect vs Airflow : que choisir ?

La gestion des données est un domaine complexe. Tenez compte des besoins propres à votre équipe et trouvez le bon équilibre.

L’orchestration de workflows continuera d’évoluer.

Choisissez Airflow pour une approche plus simple et minimaliste, centrée sur l’acheminement des données du point A au point B aussi vite que possible.

Choisissez Prefect pour un système plus robuste, idéal pour des développeurs à l’aise avec une API Python.

Pour bien appréhender ces outils, rien ne vaut la pratique. Voici quelques ressources pour démarrer :

• Un excellent tutoriel d’initiation à Airflow
• Suivez ce tutoriel Prefect pour des workflows de machine learning pour un démarrage rapide
• Découvrez d’autres outils MLOps de référence pour approfondir vos connaissances