Apache NiFi vs Airflow: Memilih Alat yang Tepat untuk Proyek Anda

Pipeline data terus berkembang dalam volume, kecepatan, dan variasi, sehingga insinyur data andal yang dapat membangun proses ETL yang efektif dan efisien menjadi semakin penting.

Alat manajemen alur kerja data seperti Apache NiFi dan Apache Airflow menawarkan solusi efektif bagi insinyur data untuk mengelola pipeline data. Orkestrasi alur kerja data yang tepat adalah komponen inti agar proses ETL berjalan mulus. 

Dalam artikel ini, kami akan melakukan perbandingan mendalam antara Apache NiFi dan Airflow.

Mengapa Alat Manajemen Alur Kerja Data Itu Penting?

Alat manajemen alur kerja data seperti Apache NiFi dan Apache Airflow memberikan fleksibilitas dan skalabilitas pada pipeline data. Alat ini memungkinkan insinyur data untuk dengan cepat memahami stabilitas dan kesehatan alur kerja data mereka. 

Masing-masing alat menawarkan keunggulan unik dalam hal penerapan, integrasi dengan layanan data lain, dan antarmuka yang intuitif.

Apa itu Apache NiFi?

Apache NiFi adalah alat open-source yang dirancang untuk mengotomatisasi aliran data antar sistem. 

NiFi menyediakan antarmuka yang ramah pengguna untuk merancang alur kerja data dan mendukung graf terarah yang sangat dapat dikonfigurasi untuk perutean data, transformasi, dan logika mediasi sistem. 

Pengguna dapat membuat, menjadwalkan, dan memantau aliran data, memastikan data bergerak mulus antara berbagai sumber dan tujuan.

Apache NiFi menggunakan model pemrograman berbasis aliran, di mana data mengalir melalui serangkaian prosesor dalam graf terarah. 

Pengguna merancang dan mengelola aliran data ini menggunakan antarmuka berbasis web dengan menyeret dan melepaskan prosesor, yang menjalankan tugas seperti pemasukan data, transformasi, dan perutean. 

Dikemas dalam FlowFile, data bergerak melalui koneksi yang bertindak sebagai antrian antar prosesor.

NiFi sangat berguna untuk skenario di mana data perlu dikumpulkan, diubah, dan dirutekan di berbagai sistem secara andal dan skalabel. Alat ini sering digunakan dalam integrasi data, proses ETL (Extract, Transform, Load), dan pemrosesan data real-time.

Contoh antarmuka Apache NiFi. Gambar sumber

Apa itu Apache Airflow?

Apache Airflow memanfaatkan DAG (directed acyclic graphs) yang dikombinasikan dengan operator yang ditulis dalam Python untuk manajemen alur kerja data yang fleksibel dan pembuatan pipeline ETL. 

Alat ini menyederhanakan proses pembuatan alur kerja dengan mengabstraksi fungsi yang diperlukan untuk terhubung ke berbagai sumber data sehingga memberi insinyur data platform yang mudah untuk manajemen alur kerja data. 

Airflow beroperasi menggunakan penjadwal internal yang mengelola alur kerja melalui basis data internal yang mengendalikan berbagai pekerja yang memproses alur kerja. 

Melalui antarmuka server web sederhana, insinyur data memiliki platform praktis untuk memicu, memantau, dan menghentikan DAG sesuai kebutuhan guna menyetel aliran data mereka.

Contoh antarmuka Airflow. Gambar sumber

Apache NiFi vs Apache Airflow: Persamaan

NiFi dan Airflow sama-sama merupakan alat andal yang mampu menangani volume data besar, mengelola alur kerja ETL, dan menawarkan fleksibilitas terkait koneksi data. Keduanya berbagi beberapa fungsionalitas inti yang memberikan lingkungan serupa bagi pengguna.

Antarmuka pengguna

Walau Airflow terutama dibangun dengan Python, sebagian besar antarmuka penggunanya berbasis server web. Apache NiFi menawarkan jenis GUI yang sama yang memungkinkan insinyur data mengamati semua alur kerja mereka di satu tempat. 

Apache NiFi dan Airflow memiliki beranda serupa yang memberikan detail tingkat tinggi tentang semua pipeline, seperti status menjalankan (berhasil, gagal, berjalan), jumlah alur kerja aktif, dan pesan kegagalan. 

Antarmuka yang intuitif ini memungkinkan pengguna Apache NiFi dan Airflow memahami kondisi lingkungan data mereka sekilas dan dengan cepat menangani masalah yang mungkin muncul.

Fleksibilitas

Apache NiFi dan Airflow sama-sama sangat fleksibel dalam hal koneksi data. Keduanya dapat menangani berbagai jenis file data seperti CSV, JSON, XML, Parquet, dan lainnya. 

Selain itu, keduanya mudah terhubung ke berbagai gudang data cloud, seperti Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse, dan Snowflake.

Desain modular Apache NiFi dapat dimanfaatkan untuk membuat pipeline data unik yang menjalankan proses ETL penting. Desain Airflow berbasis skrip Python memungkinkan pengguna memanfaatkan tidak hanya konektor unik Airflow tetapi juga keunggulan teknis Python untuk melakukan pemrosesan yang lebih kompleks. 

Manajemen data

NiFi dan Airflow merupakan komponen inti manajemen alur kerja data. Keduanya menyediakan kerangka kerja penting bagi insinyur data untuk melakukan pengumpulan, pemrosesan, dan perutean data. Masing-masing memungkinkan pengguna memantau alur kerja dan memanipulasi data di tengah jalan.

Insinyur data dapat dengan mudah memindahkan data dari satu lokasi ke lokasi lain sambil memastikan pipeline berjalan efisien.

Menguasai Apache NiFi atau Airflow adalah keterampilan inti bagi setiap insinyur data!

Apache NiFi vs Apache Airflow: Perbedaan

Walau Apache NiFI dan Airflow sangat mirip dari sisi penggunaan, keduanya memiliki pendekatan berbeda terhadap ETL dan pipeline data. Masing-masing punya desain unik yang menentukan cara menangani skalabilitas, sintaks, dan pemantauan. 

Apache NiFi berfokus pada kemudahan penggunaan dan kesederhanaan, sedangkan Airflow lebih condong pada scripting yang kuat dan backend Python.

Skalabilitas

Apache NiFi mudah diskalakan melalui manajemen kluster dan node. Airflow menambah sumber daya sesuai kebutuhan berdasarkan jumlah proses paralel yang berjalan.

Seiring semakin kompleksnya beban kerja, Apache NiFi dapat meningkatkan jumlah pekerja untuk memenuhi permintaan komputasi tambahan. Airflow, bagaimanapun, bekerja dengan cara yang lebih serial dan akan menggunakan sumber daya paralel seiring bertambahnya ukuran DAG, tetapi akan membutuhkan waktu untuk memproses masalah data yang kompleks. 

Sintaks

Apache NiFi menggunakan antarmuka GUI seret-dan-lepas dan memerlukan pengkodean minimal. NiFi membuat pipeline data mudah diakses dan lugas bagi insinyur data sambil tetap menjaga fleksibilitas dan kompleksitas. 

Sebaliknya, Airflow sepenuhnya dibangun menggunakan Python dan SQL. Untuk membangun alur kerja data, insinyur harus menulis kode setiap langkah dalam DAG, yang kemudian diproses dan dijalankan melalui antarmuka Airflow.

Pemantauan

Apache NiFi memiliki dasbor pemantauan yang tangguh dan tertanam dalam antarmuka. Alat ini memberikan metrik real-time seperti kinerja prosesor, jumlah FlowFile, dan sumber daya komputasi yang digunakan. Fitur-fitur ini tersedia langsung (out of the box) dengan Apache NiFi.

Airflow hanya menawarkan metrik dasar, seperti status DAG dan tugas, logging, dan bagan Gantt untuk menampilkan metrik seperti waktu berjalan, dan sebagainya.

Untuk mendapatkan metrik real-time di Airflow, insinyur data harus membangun proses menggunakan StatsD, OpenTelemetry, atau Prometheus. Karenanya, penyiapannya lebih lama namun dapat menawarkan pelaporan sedetail NiFi.

Apache NiFi vs Apache Airflow: Perbandingan Terperinci

Setelah meninjau persamaan dan perbedaan kedua platform ini, mari bandingkan secara berdampingan dan pilih pemenang untuk tiap kategori.

Antarmuka pengguna

Apache NiFi

NiFi menyediakan antarmuka pengguna berbasis peramban yang memungkinkan pembuatan dan pengelolaan aliran data secara visual. Antarmuka pengguna memudahkan perancangan, pengendalian, dan pemantauan aliran data tanpa memerlukan keterampilan coding yang mendalam. 

Pengguna dapat menyeret dan melepaskan prosesor ke kanvas, menghubungkannya, dan mengonfigurasi propertinya.

UI NiFi mendukung banyak fitur yang membantu. Ini mencakup fitur untuk melacak asal-usul data, memungkinkan pengguna melihat riwayat dan transformasi yang diterapkan pada setiap potongan data, yang krusial untuk audit, debugging, dan memastikan integritas data. 

UI juga mendukung kontrol akses berbasis peran, sehingga administrator dapat menentukan dan mengelola izin pengguna serta memastikan hanya pengguna berwenang yang dapat mengakses dan memodifikasi aliran data.  

UI bahkan mendukung integrasi dan konfigurasi prosesor kustom, yang dapat digunakan pengguna untuk memperluas fungsionalitas NiFi.

Apache Airflow

Antarmuka server web Airflow yang intuitif memberikan gambaran yang lugas dan minimalis tentang alur kerja data. Halaman utama menyajikan informasi status run saat ini dan sebelumnya. 

Selain itu, alur kerja dapat diaktifkan dan dinonaktifkan sesuai kebutuhan, dipicu, disegarkan, dan dihapus. 

Saat sebuah alur kerja dipilih, Anda disajikan berbagai tampilan DAG yang menunjukkan status setiap komponen. 

Insinyur data dapat memilih untuk mencoba ulang atau menghentikan berbagai komponen DAG. Mereka juga dapat memilih komponen setiap DAG dan melihat log untuk mendiagnosis potensi masalah.

Pemenang

Hasilnya seri. NiFi menawarkan antarmuka seret-dan-lepas yang lebih intuitif yang membuatnya lebih mudah dijalankan sebagai bagian dari paradigma tanpa kode. 

Airflow menawarkan alat manajemen alur kerja dan debugging yang kuat yang krusial bagi setiap insinyur data. Bergantung pada kasus penggunaan dan implementasi, keduanya memiliki kegunaan.

Skalabilitas

Apache NiFi

NiFi dapat diskalakan secara efisien untuk menangani berbagai beban kerja pemrosesan data, mulai dari operasi skala kecil hingga tugas integrasi data tingkat perusahaan.

NiFi dapat diskalakan horizontal melalui kluster node, di mana beberapa node NiFi bekerja bersama sebagai satu instance logis. Setiap node melakukan tugas yang sama pada data, tetapi masing-masing mengerjakan bagian yang berbeda. NiFi juga dirancang untuk skala naik dan turun secara fleksibel.

Untuk skala naik, jumlah tugas konkuren pada sebuah prosesor dapat ditingkatkan guna menaikkan throughput. NiFi juga dapat diskalakan turun hingga berjalan pada perangkat dengan sumber daya perangkat keras terbatas, seperti perangkat edge. 

Skalabilitas ini membuat NiFi menjadi solusi yang tangguh dan fleksibel untuk mengelola aliran data di berbagai lingkungan.

Apache Airflow

Airflow dapat dibuat untuk diskalakan bersama alur kerja data. Alat ini menawarkan komputasi paralel untuk pipeline tetapi bergantung pada sumber daya yang ditetapkan oleh mesin dasar. Airflow tidak diskalakan secara dinamis berdasarkan daya komputasi, melainkan berdasarkan jumlah node/DAG yang berjalan secara bersamaan.

Airflow bergantung pada sumber daya yang disediakan oleh mesin yang menjadi host server Airflow. Seiring bertambahnya alur kerja data, Airflow akan memerlukan lebih banyak memori dan daya pemrosesan. 

Insinyur sering memilih menjalankan Airflow di cloud, di mana dinamika penskalaan sumber dayanya akan ditentukan oleh server cloud.

Pemenang

Apache NiFi membuat penskalaan menjadi jauh lebih mudah dengan fleksibilitas. Karena secara dinamis menyesuaikan jumlah node yang diperlukan untuk menjalankan operasi, NiFi dapat mengelola beban kerja dengan lebih baik. Dalam hal ini, NiFi adalah pilihan yang lebih baik.

Pemantauan

Apache NiFi

NiFi menawarkan fitur pemantauan yang komprehensif yang memberikan wawasan real-time ke dalam aliran data, memastikan pemrosesan data yang efisien dan andal. 

UI berbasis peramban menampilkan metrik terperinci tentang kinerja prosesor, termasuk jumlah FlowFile yang diproses, throughput data, dan status prosesor. 

Pengguna dapat mengonfigurasi peringatan dan notifikasi untuk diberi tahu tentang anomali atau kegagalan dalam aliran data, sehingga memungkinkan pengelolaan proaktif dan meminimalkan waktu henti. 

Selain itu, kemampuan pemantauan NiFi mencakup metrik tingkat sistem, seperti penggunaan CPU, konsumsi memori, dan pemakaian ruang disk, memastikan sumber daya dikelola secara efektif.

Apache Airflow

Seperti disebutkan, Airflow menawarkan pemantauan tingkat tinggi yang mudah atas semua alur kerja secara simultan melalui dasbornya. 

Airflow menyediakan peringatan email, notifikasi, dan logging untuk membantu Anda memahami masalah alur kerja. Anda bahkan dapat melacak waktu dan kinerja melalui berbagai bagan Gantt. 

Airflow memungkinkan pengguna melihat proses berpindah dari langkah ke langkah secara real-time dan dapat menawarkan analisis pasca kejadian atas beban kerja. 

Pemantauan langsung yang terperinci memerlukan StatsD, telemetry, dan kerangka pemantauan bernama Prometheus. Mengambil metrik ini dari Airflow memerlukan upaya tambahan.

Pemenang

Apache NiFi unggul dalam hal pemantauan dan logging karena kesederhanaannya. Sistem ini memungkinkan pemantauan sumber daya komputasi dan anomali dengan cepat dan lugas untuk mengelola alur kerja secara real-time dengan lebih baik dibanding Airflow.

Fleksibilitas

Apache NiFi

NiFi menawarkan fleksibilitas yang luar biasa, menjadikannya solusi yang adaptif untuk beragam kebutuhan integrasi dan pemrosesan data. 

Arsitektur modularnya memungkinkan pengguna membangun aliran data yang kompleks dengan menghubungkan beragam prosesor siap pakai, masing-masing dirancang untuk menangani tugas tertentu. Pengguna juga dapat mengembangkan prosesor kustom untuk memenuhi kebutuhan unik. 

NiFi mendukung berbagai format dan protokol data, termasuk JSON, XML, CSV, HTTP, dan lainnya, sehingga kompatibel dengan berbagai sumber dan tujuan data.

Manajemen aliran data real-time NiFi, dipadukan dengan fitur penjadwalan dan prioritisasi yang tangguh, memungkinkan kontrol terperinci atas pemrosesan data, memastikan penanganan data yang tepat waktu dan efisien. Fleksibilitas ini menjadikan NiFi alat yang serbaguna dan andal untuk mengelola aliran data di berbagai lingkungan.

Apache Airflow

Dengan penawaran operator yang luas, Airflow sangat fleksibel terkait implementasi. Alat ini mudah terhubung ke penyedia cloud seperti AWS, GCP, Azure, dan Snowflake. 

Anda juga dapat membangun operator kustom untuk kasus penggunaan spesifik dan mengimplementasikannya langsung ke dalam DAG Anda. 

Dengan desain yang sangat modular, Airflow memberikan kustomisasi agar sesuai dengan alur kerja data apa pun.

Karena Airflow mengelola aliran data, alat ini dengan nyaman menangani beragam format data, seperti file CSV dan Parquet. 

Karena dibangun di Python, Anda dapat melakukan ETL atau manajemen kustom lebih lanjut berdasarkan aliran data yang masuk. Airflow adalah alat yang sangat beragam untuk mengelola alur kerja data di berbagai lingkungan. 

Pemenang 

Meski kedua alat menawarkan kompatibilitas luas di berbagai platform, jenis data, dan desain pipeline, Apache Airflow memberikan fleksibilitas yang lebih besar dengan memungkinkan pengguna memanfaatkan Python.

Pengguna juga dapat membuat kelas dan fungsi kustom yang memungkinkan Airflow terhubung ke sumber data non-standar atau melakukan tugas pemrosesan data yang kompleks.

Pada akhirnya, Python memberi Apache Airflow keunggulan dalam hal fleksibilitas.

Apache NiFi vs Apache Airflow: Ringkasan

Secara keseluruhan, Apache NiFi menawarkan keunggulan bagi insinyur data yang menginginkan implementasi cepat dan praktis. Kinerjanya setara dengan Apache Airflow namun meminimalkan kompleksitas teknis melalui GUI yang intuitif dan mudah digunakan yang menawarkan pemantauan, fleksibilitas, dan skalabilitas dinamis. 

Jika kebutuhan pipeline lebih intens, spesifik, atau teknis, menulis DAG kustom di Airflow menggunakan Python akan meningkatkan kinerja.

Pemikiran Akhir

Apache NiFi dan Airflow sama-sama bisa menjadi alat yang sangat kuat. Meski memiliki pendekatan unik terhadap manajemen alur kerja data, keduanya menawarkan keunggulan.

Namun ingat, menjadi insinyur data berarti menguasai konsep orkestrasi alur kerja data apa pun alatnya. DataCamp menawarkan berbagai cara untuk meningkatkan keterampilan pipeline data Anda, termasuk jalur sertifikasi! 

Lihat sumber daya berikut untuk memulai:

• Sertifikasi Data Engineer
• Pengantar Pipeline Data
• Pengantar Airflow di Python
• 21 Pertanyaan Wawancara Airflow Teratas