Dagster बनाम Airflow: आधुनिक डेटा स्टैक के लिए शीर्ष डेटा ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स की तुलना

ऐसा लगता है कि हर बार जब आप LinkedIn स्क्रॉल करते हैं, तो पहले से ही भीड़भाड़ वाले डेटा परिदृश्य में एक और नया टूल आ जाता है। जैसे-जैसे डेटा टीमें अपने “डेटा स्टैक” के घटकों में इजाफा करती रहती हैं, उन्हें इन अलग-अलग टूल्स को प्रबंधित और आपस में जोड़ने का एक तरीका चाहिए।

डेटा ऑर्केस्ट्रेशन वह प्रक्रिया है जिसमें पूरे डेटा इकोसिस्टम में डेटा को संयोजित, ट्रांसफॉर्म और व्यवस्थित करने वाली प्रक्रियाओं का विकास, निष्पादन, और मॉनिटरिंग शामिल है। ऐसा करने के लिए, डेटा इंजीनियर डेटा ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स का उपयोग करते हैं। यहां, हम दो सबसे लोकप्रिय ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स—Apache Airflow और Dagster—का अन्वेषण करेंगे। चलिए शुरू करते हैं!

Airflow क्या है?

Airflow डेटा पाइपलाइनों को कोड के रूप में बनाने, चलाने और मॉनिटर करने के लिए उद्योग मानक है। इसे मूल रूप से 2014 में Airbnb की डेटा इंजीनियरिंग टीम ने विकसित किया था। तब से, इस प्रोजेक्ट को Apache Software Foundation ने अपनाया है और यह उनके लाइसेंस के तहत सबसे लोकप्रिय पेशकश बन गया है। 

हर महीने, Airflow तीस मिलियन से अधिक बार डाउनलोड किया जाता है और इसके योगदानकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं का एक सक्रिय समुदाय है। Airflow में, डेटा पाइपलाइनों को DAGs (directed acyclic graphs) कहा जाता है। 

आप Airflow के बारे में अधिक जान सकते हैं हमारे ट्यूटोरियल में Apache Airflow के साथ शुरुआत में। 

Dagster क्या है?

Airflow की तरह, Dagster भी एक ऑर्केस्ट्रेशन टूल है जो उपयोगकर्ताओं को as-code के रूप में डेटा पाइपलाइनों को लिखने की अनुमति देता है। यह ओपन-सोर्स है और 2019 में लॉन्च किया गया था। Dagster Python का उपयोग करके “assets” परिभाषित करता है, जो डेटा पाइपलाइन के निर्माण खंड हैं। 

Dagster अपेक्षाकृत कम भीड़ वाले स्पेस में Airflow के प्रतिस्पर्धी के रूप में उभरा है। यह प्रोजेक्ट इसके ओपन-सोर्स समुदाय द्वारा मेंटेन किया जाता है और व्यावसायिक रूप से Dagster Labs द्वारा समर्थित है।

एक आधुनिक डेटा स्टैक को जोड़ना

तो, Airflow और Dagster एक आधुनिक डेटा स्टैक में कहां फिट होते हैं? हम नीचे दिए गए आर्किटेक्चर डायग्राम से शुरू करेंगे।

एक आर्किटेक्चर डायग्राम जिसमें आधुनिक डेटा स्टैक में उपयोग होने वाले सामान्य टूल्स का एक नमूना शामिल है।

यह आर्किटेक्चर डायग्राम वह दिखाता है जिसे कई लोग एक मानक डेटा स्टैक मानते हैं। यह सोर्स सिस्टम्स, डेटा वेयरहाउसिंग और ट्रांसफॉर्मेशन टूल्स, तथा नीचे की ओर “डेस्टिनेशन” जैसे Tableau और Looker से बना है। 

यहां, Airflow और Dagster वे तीर हैं जो इस डेटा इकोसिस्टम को जोड़ते हैं। किसी ऑर्केस्ट्रेशन टूल के बिना, एक टूल से दूसरे टूल तक डेटा ले जाना कठिन है। 

Airflow और Dagster जैसे ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स ऑब्ज़र्वेबिलिटी की एक परत भी प्रदान करते हैं, जिससे यह समझना आसान हो जाता है कि डेटा कहां, कैसे और कब सोर्स से डेस्टिनेशन तक पाइपलाइन होता है, और रास्ते में उसे कैसे बदला जाता है।

Dagster बनाम Airflow: प्रमुख फीचर्स और कार्यक्षमता

जैसा कि आप पहले ही समझ गए होंगे, Airflow और Dagster अपने इच्छित उपयोग और आधुनिक डेटा स्टैक में निभाई जाने वाली भूमिका में काफी समानताएं साझा करते हैं। इनमें शामिल हैं:

• pipelines-as-code लिखने की क्षमता
• आधुनिक डेटा स्टैक के साथ बिल्ट-इन इंटीग्रेशन
• लोकल डेवलपमेंट अनुभव

हालांकि, प्रत्येक में ऐसी विशिष्ट विशेषताएं और कार्यक्षमताएं हैं जो इसे अपनी जगह मजबूत बनाती हैं।

Airflow

आइए Airflow की कुछ मुख्य विशेषताओं पर नज़र डालें: 

Airflow और DAGs को समझना

Airflow में, डेटा पाइपलाइनों को DAGs कहा जाता है—जिसका अर्थ है directed-acyclic graphs। एक DAG को विशिष्ट क्रम में जुड़े कार्यों (tasks) के संग्रह के रूप में सोचें। DAG का सबसे बुनियादी निर्माण खंड एक task है। उदाहरण के लिए, एक पाइपलाइन जो एक्सट्रैक्शन, ट्रांसफॉर्मेशन, और लोडिंग (ETL) करती है, उसमें "transform" चरण अपना अलग task होगा।

ये tasks आम तौर पर Airflow ऑपरेटर्स का उपयोग करके परिभाषित किए जाते हैं। लेकिन, जैसा कि आप जल्द ही देखेंगे, TaskFlow API का उपयोग करके tasks परिभाषित करने का एक और तरीका भी है।

Airflow में DAGs का शेड्यूलिंग

Airflow में किसी पाइपलाइन का शेड्यूलिंग अत्यंत लचीला है। पाइपलाइन को दैनिक चलाना है? कोई समस्या नहीं। हर महीने के पहले शुक्रवार को चलाना है? यह भी आसान है। अब, यदि आपका मैनेजर आपसे कहे कि किसी dataset के अपडेट होने पर एक DAG ट्रिगर करें? Airflow यह भी संभाल सकता है।

DAGs को शेड्यूल करने के लिए Airflow पर्याप्त कस्टमाइज़ेशन विकल्प देता है। CRON, Timetables, और data-aware scheduling जैसी सुविधाओं के साथ, आप DAGs को अपनी ज़रूरत के अनुसार चलाने के लिए सेट कर सकते हैं।

TaskFlow API

डेटा प्रोफेशनल्स के लिए DAG-लिखना आसान बनाने हेतु, Airflow समुदाय ने TaskFlow API पेश किया। पारंपरिक ऑपरेटर्स के बजाय, TaskFlow API आपको केवल फ़ंक्शन्स को डेकोरेट करके tasks परिभाषित करने देता है। इससे tasks के बीच डेटा साझा करना और task निर्भरताएं स्थापित करना काफी आसान और सहज हो जाता है।

इसके अलावा, Astro SDK जैसे टूल्स TaskFlow API के ऊपर बनाए गए हैं, जो इसकी क्षमताओं को और बढ़ाते हैं।

Dagster

आइए देखें कि Dagster कैसी तुलना करता है: 

Dagster का एसेट-आधारित दृष्टिकोण

Dagster डेटा पाइपलाइन बनाने के लिए एक अनोखे एसेट-आधारित दृष्टिकोण को अपनाता है। Dagster में, कोई भी डेटा ऑब्जेक्ट जो स्थायी स्टोरेज—जैसे किसी फ़ाइल या टेबल—में संग्रहीत है, उसे एसेट कहा जाता है। 

इन एसेट्स को Python फ़ंक्शन्स के जरिए कोड में परिभाषित किया जाता है। जब ये फ़ंक्शन्स निष्पादित होते हैं, Dagster स्वतः ही निर्भरताएं बनाता है और एसेट को materialize करता है। यह एसेट-केंद्रित तरीका यह ट्रैक करना आसान बना देता है कि किसी पाइपलाइन के भीतर डेटा कैसे उत्पादित और उपभोगित होता है।

Dagster में Ops को समझना

Dagster में एक और प्रमुख अवधारणा “ops” है, जो कुछ हद तक Airflow के tasks के समान हैं। Ops डेटा पाइपलाइन के व्यक्तिगत चरणों का प्रतिनिधित्व करते हैं, और प्रत्येक op के इनपुट और आउटपुट होते हैं जो एसेट्स से बने हो सकते हैं। साथ ही, इन इनपुट्स और आउटपुट्स को टाइप किया जा सकता है ताकि प्रोसेस होने वाले डेटा को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जा सके।

तो, ops और एसेट्स के बीच संबंध क्या है? Ops मूलतः वे चरण हैं (जैसे extract, transform, load) जो एसेट्स—यानी डेटा ऑब्जेक्ट्स—पर ऑपरेट करते हैं।

Dagster की टाइपिंग प्रणाली

पाइपलाइन से होकर बहने वाले डेटा में स्पष्टता लाने के लिए Dagster एक मज़बूत टाइपिंग प्रणाली का उपयोग करता है जो प्रत्येक op के इनपुट और आउटपुट को वैलिडेट करती है। जबकि Airflow Python टाइप डिफिनिशन का समर्थन करता है, Dagster ने टाइपिंग को अपनी पाइपलाइन-लेखन अनुभूति का मुख्य हिस्सा बनाया है। 

सिर्फ ops ही नहीं, बल्कि एसेट डिफिनिशन भी टाइप किए जा सकते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि कोई एसेट जो डेटा उत्पन्न करता है वह सही और वैलिडेटेड हो।

Airflow बनाम Dagster: डेवलपर अनुभव

जब किसी ऑर्केस्ट्रेशन टूल का चयन करते हैं, तो फीचर डेंसिटी, कुल स्वामित्व लागत, और स्केलेबिलिटी जैसी बातें स्वीकृति मानदंडों की सूची का हिस्सा हो सकती हैं। इसके बावजूद, डेवलपर अनुभव को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है। एक सहज, कुशल और मज़बूत डेवलपर अनुभव तेज़ iteration में मदद करता है और यूनिट टेस्ट चलाने तथा निर्भरताओं के प्रबंधन जैसी चुनौतियों को सक्रिय रूप से संबोधित करता है।

Airflow

Airflow समुदाय

क्या आपके पास कोई Airflow से जुड़ा सवाल या बग है जिसे आप समझ नहीं पा रहे? संभावना है, उसका समाधान पहले से मौजूद है। Airflow किसी भी Apache प्रोजेक्ट में से सबसे बड़े Slack समुदायों में से एक रखता है और इसमें तीन हज़ार से अधिक योगदानकर्ता हैं। Airflow प्रोजेक्ट के आसपास हजारों ब्लॉग, ट्यूटोरियल और कोर्स बनाए गए हैं। Airflow उपयोगकर्ताओं का समर्थन करने के अलावा, समुदाय Airflow प्रोजेक्ट के निर्माण और रखरखाव के लिए भी जिम्मेदार है।

Apache Airflow प्रोजेक्ट के व्यावसायिक डेवलपर Astronomer ने Airflow डेवलपर अनुभव को अगली पायदान पर पहुंचाया है। astro CLI Airflow यूटिलिटीज़ के लिए एक अतिरिक्त एब्स्ट्रैक्शन और फ़ंक्शनैलिटी की परत देता है। Astronomer अपने रजिस्ट्री और “Ask Astro” चैटबॉट भी प्रदान करता है ताकि डेवलपर के हर तरह के Airflow सवाल का समाधान किया जा सके।

लोकल रूप से डेवलप और टेस्ट करें

Airflow को ऑर्केस्ट्रेशन के लिए इतना आकर्षक बनाने वाली एक सुविधा है लोकल रूप से डेवलप और टेस्ट करने की क्षमता। airflow CLI का उपयोग करके, कोई डेवलपर कुछ ही सेकंड में Airflow का एक इंस्टेंस स्पिन-अप कर सकता है। फिर, बदलाव लोकल कोड में किए जा सकते हैं और UI या CLI के जरिए टेस्ट किए जा सकते हैं। यह तेज़ iteration और छोटा रिलीज़ साइकिल सक्षम करता है, खासकर उन टीमों के लिए जो Airflow पर अधिक निर्भर हैं।

DAGs विकसित करने के नए टूल्स

काफी समय तक, Airflow DAG को परिभाषित करने का एकमात्र तरीका पारंपरिक ऑपरेटर्स थे। TaskFlow API ने इसे तेजी से बदला और DAG बनाने का एक वैकल्पिक तरीका प्रदान किया। अब, dag-factory और gusty जैसे टूल्स की बदौलत DAGs लिखना और चलाना पहले से कहीं अधिक आसान हो गया है।

Dagster

Dagster का लोकल डेवलपमेंट अनुभव बड़े पैमाने पर Airflow से मेल खाता है, जिसमें लोकल रूप से पाइपलाइनों को डेवलप, टेस्ट और निष्पादित करने की क्षमता शामिल है। दोनों सामान्य एंटरप्राइज़-ग्रेड SDLC प्रथाओं, जैसे CI/CD के लिए समर्थन प्रदान करते हैं। 

हालांकि, Airflow के विशाल समुदाय की तुलना Dagster से करना कठिन है। जहां Airflow के पास हजारों समुदाय-निर्मित संसाधन हैं, Dagster अभी भी पकड़ बनाने की कोशिश कर रहा है। Dagster के साथ डेटा पाइपलाइनों को विकसित और ट्रबलशूट करते समय, प्रैक्टिशनर्स को समाधान लागू करने के लिए आवश्यक संसाधन आसानी से खोजने में कठिनाई हो सकती है।

टेस्ट करना आसान

पाइपलाइन विकसित करने के लिए Dagster का एसेट-आधारित दृष्टिकोण उन्हें टेस्ट करना काफी आसान बनाता है। वास्तव में, टेस्टिंग Dagster के वैल्यू प्रपोज़िशन के मुख्य सिद्धांतों में से एक है। ऊपर उल्लेखित टाइपिंग सिस्टम के साथ, Dagster ने डेटा पाइपलाइनों को इस तरह से टेस्ट किए जाने को प्राथमिकता दी है जो किसी सॉफ़्टवेयर प्रोडक्ट की टेस्टिंग के समान हो। 

Dagster का दस्तावेज़ीकरण किसी भी पाइपलाइन परिभाषा में उलझी हुई बिज़नेस लॉजिक की चुनौती और टेस्टिंग के समय इसे संभालने की सामान्य तकनीकों पर जोर देता है। यह वह क्षेत्र है जहां कई लोगों को लगता है कि Airflow का डेवलपर अनुभव कमी छोड़ता है।

Dagster बनाम Airflow: ताकतें और कमजोरियाँ

क्या आप समझने लगे हैं कि Airflow और Dagster का उपयोग कैसा लगता है? अब, हम बताएंगे कि कौन-सा टूल कहाँ दूसरे पर भारी पड़ता है, साथ ही कुछ ज्ञात कमियों पर भी नज़र डालेंगे।

Airflow

अनंत एक्स्टेंसिबिलिटी

कहावत-सी, लेकिन Airflow के साथ, सीमा आकाश है। प्रोजेक्ट की एक्स्टेंसिबिलिटी बेजोड़ है। Airflow डेवलपर्स अपने खुद के ऑपरेटर्स, सेंसर, एग्ज़ीक्यूटर्स, और यहां तक कि टाइमटेबल्स भी बना सकते हैं। अनूठे उपयोग मामलों वाली डेटा टीमों के लिए यह काफी आकर्षक है। अपनी कस्टम इंटीग्रेशन बनाना नहीं चाहते? 

चिंता न करें, संभावना है कि आपको ऐसा करना नहीं पड़ेगा। 1,600 से अधिक मौजूदा इंटीग्रेशन एक साधारण pip इंस्टॉल के बाद उपयोग के लिए तैयार हैं। डेटा ऑर्केस्ट्रेशन के उद्योग मानक होने का अर्थ है कि Airflow निरंतर नवाचार से लाभान्वित होता है, जो एक तरह का “positive feedback loop” बनाता है।

प्रोडक्शन में Airflow चलाएँ 

सचमुच ओपन-सोर्स प्रोडक्ट होने के नाते, प्रोडक्शन में Airflow चलाने के ढेरों तरीके हैं। ऑन-प्रेम Kubernetes क्लस्टर्स से लेकर पूर्णतः प्रबंधित सेवा तक, हज़ारों एंटरप्राइज़ Airflow को प्रोडक्शन वातावरण में चलाते हैं। 

सरकारी और रिपोर्टिंग विनियम, डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के प्रति प्रतिबद्धताएं, और नेटवर्किंग की जटिलताएं डेटा टीमों को अक्सर टूलिंग को ऐसे तरीकों से कॉन्फ़िगर करने पर मजबूर करती हैं जो कल्पना से परे हैं। ऐसी टीमों के लिए, उन्हें प्रोडक्शन में Airflow जैसा टूल चलाते समय पूरी लचीलापन और कस्टमाइज़ेबिलिटी चाहिए। अन्य टीमें चाहेंगी कि कोई प्रबंधित सेवा प्रदाता उनके लिए सारा भारी काम कर दे। Airflow के साथ, ये दोनों चरम (और इनके बीच के हर विकल्प) संभव हैं।

लर्निंग कर्व

Airflow एक्स्टेंसिबल है और हजारों प्लगइन्स का दावा करता है। DAGs कई तकनीकों का उपयोग करके परिभाषित किए जा सकते हैं, पाइपलाइनों को data-aware scheduling से ट्रिगर किया जा सकता है, और कस्टम सीक्रेट्स बैकएंड कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। 

इस सबका मतलब है कि Airflow का पूरा लाभ उठाने के लिए थोड़ी-सी सीखने की ढलान है। 

वे डेटा इंजीनियर जो जल्दी से डेटा पाइपलाइन लिखना और चलाना चाहते हैं, उनके लिए Airflow एक बाधा बन सकता है। अक्सर, यह डेटा इंजीनियरों आदि को एक अधिक सीधे-सादे विकल्प, जैसे Dagster, की ओर मोड़ देता है।

Dagster

सहज पाइपलाइन लेखन

Dagster के साथ डेटा पाइपलाइन बनाना सहज है। एसेट-आधारित दृष्टिकोण उन डेटा प्रैक्टिशनर्स के लिए आकर्षक है जो यथासंभव कम ओवरहेड के साथ किसी पाइपलाइन को प्रोडक्शन में डालना चाहते हैं। 

पारंपरिक Airflow ऑपरेटर्स के साथ काम करने की तुलना में Dagster में सीखने की ढलान काफी कम है, खासकर उनके लिए जो अपनी डेटा पाइपलाइन बनाने हेतु Python फ़ंक्शन्स लिखने के अभ्यस्त हैं। यह Dagster की सबसे बड़ी ताकतों में से एक है और अक्सर यही कारण होता है कि कोई डेटा टीम अपनी पाइपलाइनों को पावर देने के लिए Dagster पर भरोसा करती है।

मजबूत होता समुदाय

Airflow समुदाय से प्रतिस्पर्धा करना, Dagster के लिए भी, कठिन है। ओपन सोर्स प्रोजेक्ट में योगदान देने से लेकर डेटा स्टैक में नवीनतम जोड़ के लिए कनेक्टर्स बनाने तक, प्रश्नों के उत्तर देने और दस्तावेज़ीकरण को क्यूरेट करने तक—Airflow समुदाय बहुत कुछ प्रदान करता है। इसके बावजूद, Dagster समुदाय तेजी से बढ़ रहा है। एंटरप्राइज़ स्तर पर, यह उभरता समुदाय एक जोखिम भी है और Dagster प्रोजेक्ट में प्रभाव डालने का अवसर भी।

Airflow बनाम Dagster: कौन-सा चुनें?

तो, अब जब हमने दोनों टूल्स की तुलना कर ली है, आपके लिए कौन-सा सही है? नीचे दी गई तालिका में, हमने दोनों की तुलना संकलित की है: 

नीचे दिए गए ग्राफ़िक में Airflow और Dagster दोनों की विशेषताओं और कार्यक्षमता में प्रमुख समानताओं और अंतरों का सारांश है। 

Airflow और Dagster के बीच समानताएं।

अब, करोड़ों का सवाल; इस काम के लिए आपको कौन-सा ऑर्केस्ट्रेशन टूल चुनना चाहिए?

Airflow क्यों चुनें?

सीधी बात, Airflow प्रोडक्शन में डेटा पाइपलाइनों को लिखने और चलाने का मानक है। हां, Dagster के कुछ डिज़ाइन पैटर्न Airflow से तकनीकी रूप से बेहतर हो सकते हैं। लेकिन Airflow की एक्स्टेंसिबिलिटी और प्रोजेक्ट का समर्थन करने के लिए विकसित समुदाय इसे सुव्यवस्थित डेटा टीमों के लिए आसान विकल्प बनाते हैं। Airflow दोनों दुनियाओं का सर्वश्रेष्ठ देता है; मौजूदा टूलिंग की एक बड़ी लाइब्रेरी साथ ही वह क्षमता कि आप कोई भी operator, sensor, या hook बना सकें जिसकी आप कल्पना कर सकें। Airflow ने अपना स्थान बना लिया है, और यह जल्द कहीं नहीं जा रहा।

Dagster क्यों चुनें?

घरेलू-निर्मित डेटा पाइपलाइनों को लिखने के आदी छोटी डेटा टीमों के लिए, Dagster इस काम के लिए सही टूल हो सकता है। जबकि Dagster शायद Airflow द्वारा समर्थित सभी “घंटी-घड़ियाल” का दावा न करे, यह विचार से लेकर प्रोडक्शन तक जल्दी पहुंचने का रास्ता देता है। Dagster उन चीजों के लिए बेहतरीन समर्थन देता है जो मायने रखती हैं (जैसे लोकल डेवलपमेंट, मजबूत यूनिट-टेस्टिंग, और एक मॉड्युलर फ़्रेमवर्क), साथ ही ढेरों इंटीग्रेशन। जैसे-जैसे प्रोजेक्ट परिपक्व होता है और समुदाय बढ़ता है, Dagster अपने और Airflow के बीच फीचर गैप को कम करता जा रहा है, जबकि एंट्री की बाधा कम बनाए रखता है।

निष्कर्ष

टूल्स की तुलना करना हमेशा चुनौतीपूर्ण होता है। यह कहना कठिन है कि कोई एक दूसरे से “बेहतर” है, या किसी विशेष टूल को किसी खास उपयोग-क्षेत्र में फिट करना। सच तो यह है कि Airflow और Dagster के पीछे का आधारभूत फ्रेमवर्क चौंकाने वाली हद तक समान है। सर्वश्रेष्ठ डेटा प्रैक्टिशनर्स टूल चुनते समय फीचर्स के पीछे नहीं भागते। बल्कि, वे इस पर ध्यान देते हैं कि अपने इकोसिस्टम में एकीकृत किया गया टूल प्रक्रिया को कैसे प्रभावित करता है।

क्या Airflow मेरी टीमों को अधिक तेजी से iterate करने देता है? क्या Dagster जैसा टूल इंजीनियरों को प्रोडक्शन में शिप करने से पहले कोड को बेहतर टेस्ट करने में मदद करेगा? क्या यह ऑर्केस्ट्रेशन टूल बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म के विज़न में फिट बैठता है? ऐसे सवाल डेटा टीमों और उनके स्टेकहोल्डर्स के लिए मूल्य संचालित करने में मदद करते हैं।

यदि आप Apache Airflow के साथ शुरुआत करने के लिए तैयार हैं, तो DataCamp का Introduction to Airflow in Python कोर्स देखें। यहां, आप tasks, sensors का उपयोग करने की मूल बातें और अपने पहले Airflow DAGs बनाने के लिए आवश्यक बाकी सब कुछ सीखेंगे।