Airflow vs Prefect: Menentukan Mana yang Tepat untuk Alur Kerja Data Anda

Seiring sumber data menjadi lebih besar dan kompleks, proses ETL yang efisien dan efektif menjadi semakin penting. Alat orkestrasi alur kerja rekayasa data berperan penting dalam membuat proses ETL berjalan lancar. Alat tersebut memungkinkan data engineer menggabungkan berbagai sumber data secara mulus, mentransfer data antar gudang data, dan meningkatkan kecepatan data seiring meningkatnya volume.

Alat orkestrasi seperti Prefect dan Airflow menyediakan beragam opsi bagi data engineer untuk cepat memahami kesehatan dan efektivitas alur kerja data mereka. Kedua alat memungkinkan penerapan yang mudah, integrasi dengan berbagai layanan, dan peluncuran dalam Python. Kami akan membahas beberapa kekuatan dan kelemahan utama masing-masing.

Gambaran Umum Airflow

Melalui penggunaan DAG (directed acyclic graphs) dan berbagai operator, Airflow adalah orkestrator alur kerja data yang sangat fleksibel.

Airflow mengabstraksi banyak fungsi yang diperlukan dan memberi pengembang pengenalan yang lugas ke manajemen alur kerja. Airflow juga mengelola DAG melalui penggunaan penjadwal dan menangani alur kerja melalui basis data yang dikelola secara internal yang memicu berbagai pekerja untuk memproses alur kerja.

Airflow menawarkan antarmuka server web sederhana bagi pengguna untuk berinteraksi dengan DAG guna memicu, memantau, dan menghentikannya sesuai kebutuhan untuk memantau aliran kerja data.

Contoh antarmuka Airflow - sumber

Gambaran Umum Prefect

Prefect bertujuan menjadi versi Airflow yang dimodernisasi, menawarkan manajemen peristiwa yang lebih dinamis dan ketergantungan infrastruktur yang tidak terlalu monolitik. Hal ini dilakukan dengan memanfaatkan dekorator yang lebih minimalis dan digerakkan oleh Python yang memungkinkan data engineer membangun flow mereka sendiri sepenuhnya.

Prefect berfokus pada penggunaan dekorator task dan flow untuk memandu pengembangan. Prefect juga menyediakan server web yang tangguh untuk pemantauan dan debugging. Dengan pendekatan API Python, alat ini memungkinkan pengembang melakukan pengujian secara lokal, sambil menangani orkestrasi di cloud dan memberikan tingkat fleksibilitas yang sangat tinggi.

Contoh antarmuka Prefect - sumber

Perbandingan Utama Antara Airflow dan Prefect

Kedua alat alur kerja data ini menawarkan kepada data engineer pemantauan alur kerja, debugging, eksekusi paralel, eksekusi berbasis ketergantungan, dan integrasi dengan layanan data lainnya.

Keduanya cukup mudah diatur, dan pengembang dapat menjalankan alur kerja sederhana dengan sangat cepat. Antarmuka pengguna intuitif dan menawarkan banyak informasi tentang kesehatan proses, termasuk status saat ini, waktu proses, kegagalan, dan informasi riwayat eksekusi.

Kemudahan penggunaan

Kedua opsi menyediakan antarmuka yang mudah dipahami yang memberi gambaran kuat tentang kesehatan alur kerja data beserta kontrol manajemen data utama. Namun, tingkat kemudahan yang dirasakan pengembang saat membangun alur kerja ini berbeda antara kedua alat.

• Prefect menampilkan antarmuka yang lebih modern dan tangguh yang menyajikan statistik sistem secara keseluruhan seperti peristiwa, tingkat penyelesaian, work pool aktif, dan kegagalan dalam dasbor yang mudah dibaca.
• Prefect memilih estetika yang lebih modern dengan menonjolkan pemantauan dan manajemen peristiwanya dengan tampilan mirip bagan Gantt.
• Antarmuka Airflow mencantumkan semua DAG dengan ikon yang menunjukkan statusnya. Di dalam antarmuka ini, tampilan DAG Airflow lebih minimalis, berfokus pada alur, dan dengan jelas menampilkan keterhubungan antar node.
• Keduanya cukup mirip dalam waktu penyiapan, melibatkan pemasangan beberapa paket Python untuk memulai.
• Prefect menggunakan fondasi berbasis API, sementara Airflow menggunakan modul operator.

Skalabilitas

Kedua alat dirancang untuk melakukan skala dengan cepat dan mudah.

• Prefect melakukan skala dengan baik jika Anda mengalihdayakan eksekusinya ke cloud. Pengelolaan orkestrasi secara lokal memungkinkan, tetapi eksekusi tugas memerlukan skala daya komputasi yang lebih besar yang mungkin tidak tersedia di mesin lokal Anda.
• Airflow melakukan skala berdasarkan sumber daya yang tersedia dan hampir selalu berjalan di mesin jarak jauh. Seiring alur kerja berskala, Airflow akan membutuhkan lebih banyak memori, sehingga sistem perlu lebih andal untuk menangani bandwidth dan pemrosesan data.

Fleksibilitas

Kedua alat orkestrasi menawarkan tingkat fleksibilitas yang serupa. Keduanya terintegrasi dengan berbagai sumber data dan dilengkapi alat bawaan seperti sensor, penangan peristiwa, dan pemantauan.

• Keduanya menawarkan integrasi dan konektor yang mulus ke layanan data utama seperti GCP, AWS, dan Azure.
• Airflow memanfaatkan operator yang menyediakan fungsi kunci untuk terhubung dengan sumber data.
• Prefect menggunakan block, task, dan flow, yang memungkinkan Anda membuat komponen yang diperlukan untuk terhubung dengan sumber data.

Pemantauan dan logging

Memantau kesehatan alur kerja Anda bisa menantang pada skala besar. Pemantauan ini memberi tahu data engineer tentang masalah pada pipeline atau datanya. Idealnya, alat tersebut mampu menghentikan aliran data sebelum berdampak pada pipeline produksi dan memberikan peringatan yang jelas tentang masalahnya.

• Pemantauan Prefect lebih canggih daripada Airflow, menawarkan logging bawaan dan native yang lebih banyak.
• Prefect memiliki manajemen peristiwa yang lebih baik dan kemampuan menangani orkestrasi dinamis melalui langganan ke sistem peristiwa yang sudah ada.
• Logging Airflow harus dibangun sepenuhnya oleh pengembang.
• Airflow memiliki operator sensor, yang dapat memantau tugas eksternal seperti unggahan file, tetapi kesulitan bereaksi secara dinamis terhadap perubahan status dan pembaruan data.
• Prefect lebih sederhana dalam pengembangan penanganan kesalahan karena memiliki modul yang fleksibel untuk berbagai masalah.
• Di dalam Airflow, banyak alat pemantauan dan sensor ini perlu dirangkai oleh pengembang melalui kombinasi berbagai operator.

Prefect vs Airflow: Perbandingan

Di bawah ini, Anda dapat menemukan tabel yang merangkum perbedaan utama antara Airflow dan Prefect:

Use Case Airflow

Secara keseluruhan, Airflow menawarkan solusi orkestrasi yang tangguh. Penyiapannya disederhanakan dengan penggunaan operator dan DAG yang mudah digambarkan.

Pengguna Airflow secara eksplisit mendefinisikan DAG dengan menetapkan variabel dan menuliskannya dalam kode.

• Airflow unggul dalam kelugasannya dan sangat cocok untuk aliran data yang terutama statis.
• Solusi yang bagus bagi tim yang mencari pendekatan efisien untuk memindahkan data dari titik A ke titik B dengan beberapa proses ETL di tengahnya.
• Kompleksitasnya lebih rendah dibandingkan Prefect. Tim dapat segera berjalan dengan waktu pengembang yang minimal dan membuat jaringan yang kompleks dengan indah.

Use Case Prefect

Prefect menawarkan alat orkestrasi alur kerja yang kuat, modern, dan sangat dinamis. Prefect berfokus pada pengembangan yang Pythonic dengan sintaks berfokus pada API dan menghasilkan subflow dengan membuat fungsi di dalam fungsi.

• Ini adalah alat yang sempurna untuk tim rekayasa data berpengalaman yang ingin meningkatkan ketangguhan manajemen alur kerja mereka.
• Sangat cocok untuk tim yang membutuhkan tingkat pemantauan tinggi dan interaksi yang sangat dinamis dengan sumber data.
• Ketiadaan komunitas besar dapat membuat pemecahan masalah menjadi menantang, tetapi dokumentasi Prefect cukup luas.

Ekspektasi kinerja

Memahami kinerja masing-masing alat sangat penting. Keduanya dapat melambat drastis jika tidak diimplementasikan dengan benar. Fokus pada pengalihan eksekusi ke layanan lain akan memungkinkan alat orkestrasi Anda melakukan tugas utamanya: mengorkestrasi.

Meski demikian, harapkan penggunaan memori dan bandwidth yang cukup besar jika berniat menjalankan banyak proses secara paralel baik untuk Airflow maupun Prefect. Secara anekdotal, Airflow disebut sedikit lebih lambat daripada Prefect, tetapi kinerja keseluruhan serupa.

Prefect vs Airflow: Mana yang Dipilih

Dunia manajemen data itu kompleks. Pertimbangkan kebutuhan masing-masing tim Anda dan temukan keseimbangan yang paling sesuai.

Orkestrasi alur kerja akan terus berkembang.

Pilih Airflow untuk pendekatan orkestrasi yang lebih sederhana dan minimalis dengan fokus memindahkan data dari titik A ke titik B secepat mungkin.

Pilih Prefect untuk sistem yang lebih tangguh yang akan berjalan optimal bersama pengembang yang nyaman dengan API berbasis Python.

Untuk benar-benar merasakan alatnya, sebaiknya langsung mencoba dan berlatih. Berikut beberapa sumber untuk memulai:

• Sebuah tutorial pengantar Airflow yang bagus
• Ikuti tutorial Prefect untuk alur kerja machine learning ini untuk memulai dengan cepat di Prefect
• Lihat alat MLOps teratas lainnya untuk memperluas pengetahuan Anda