Apache NiFi vs Airflow: come scegliere lo strumento giusto per il tuo progetto

I data pipeline continuano a crescere in volume, velocità e varietà: per questo gli ingegneri dei dati qualificati in grado di costruire processi ETL efficaci ed efficienti sono sempre più importanti.

Strumenti per la gestione dei workflow di dati come Apache NiFi e Apache Airflow offrono agli ingegneri dei dati soluzioni efficaci per gestire i data pipeline. Una corretta orchestrazione dei workflow di dati è un componente chiave per far funzionare senza intoppi il processo ETL. 

In questo articolo, confronteremo in profondità Apache NiFi e Airflow.

Perché sono importanti gli strumenti di gestione dei workflow di dati?

Strumenti di gestione dei workflow di dati come Apache NiFi e Apache Airflow offrono flessibilità e scalabilità ai data pipeline. Permettono agli ingegneri dei dati di capire rapidamente la stabilità e lo stato di salute dei loro workflow. 

Ogni strumento offre vantaggi unici in termini di distribuzione, integrazione con altri servizi dati e interfacce intuitive.

Che cos’è Apache NiFi?

Apache NiFi è uno strumento open source progettato per automatizzare il flusso di dati tra i sistemi. 

NiFi fornisce un’interfaccia intuitiva per progettare workflow di dati e supporta grafi diretti altamente configurabili per il routing, la trasformazione e la mediazione tra sistemi. 

Gli utenti possono creare, pianificare e monitorare i flussi di dati, assicurando che si muovano senza problemi tra diverse origini e destinazioni.

Apache NiFi utilizza un modello di programmazione basato sui flussi, in cui i dati attraversano una serie di processor all’interno di un grafo diretto. 

Gli utenti progettano e gestiscono questi flussi tramite un’interfaccia web trascinando e rilasciando i processor, che eseguono attività come ingestione, trasformazione e instradamento dei dati. 

Incapsulati in FlowFile, i dati si muovono attraverso connessioni che fungono da code tra i processor.

NiFi è particolarmente utile negli scenari in cui i dati devono essere raccolti, trasformati e instradati tra sistemi diversi in modo affidabile e scalabile. È spesso usato nell’integrazione dei dati, nei processi ETL (Extract, Transform, Load) e nell’elaborazione dei dati in tempo reale.

Esempio di interfaccia di Apache NiFi. Fonte immagine

Che cos’è Apache Airflow?

Apache Airflow utilizza DAG (grafi aciclici diretti) combinati con operatori scritti in Python per una gestione flessibile dei workflow di dati e la creazione di pipeline ETL. 

Semplifica la creazione dei workflow astraendo le funzioni necessarie per connettersi a diverse sorgenti dati, offrendo agli ingegneri dei dati una piattaforma diretta per la gestione dei workflow. 

Opera tramite uno scheduler interno che gestisce i workflow attraverso un database interno che controlla vari worker incaricati dell’elaborazione. 

Attraverso una semplice interfaccia web, gli ingegneri dei dati dispongono di una piattaforma pratica per avviare, monitorare e interrompere i DAG secondo necessità, così da ottimizzare il flusso dei dati.

Esempio di interfaccia di Airflow. Fonte immagine

Apache NiFi vs Apache Airflow: somiglianze

Sia NiFi che Airflow sono strumenti potenti, in grado di gestire grandi volumi di dati, amministrare workflow ETL e offrire flessibilità nelle connessioni ai dati. Condividono alcune funzionalità chiave che offrono agli utenti ambienti simili.

Interfaccia utente

Anche se Airflow è costruito principalmente in Python, gran parte dell’interfaccia utente è basata su web server. Apache NiFi offre una GUI analoga che consente agli ingegneri dei dati di osservare tutti i workflow in un unico posto. 

Apache NiFi e Airflow hanno home page simili che forniscono dettagli di alto livello su tutte le pipeline, come lo stato di esecuzione (successo, errore, in esecuzione), il numero di workflow attivi e i messaggi di errore. 

Queste interfacce intuitive permettono agli utenti di Apache NiFi e Airflow di comprendere a colpo d’occhio lo stato del loro ambiente dati e di intervenire rapidamente su eventuali problemi.

Flessibilità

Sia Apache NiFi che Airflow sono estremamente flessibili per quanto riguarda le connessioni ai dati. Possono gestire un’ampia varietà di file, come CSV, JSON, XML, Parquet e altri. 

Inoltre, si connettono facilmente a vari data warehouse cloud, come Amazon Redshift, BigQuery, Azure Synapse e Snowflake.

Il design modulare di Apache NiFi può essere sfruttato per creare pipeline uniche che eseguono processi ETL critici. Il design basato su script Python di Airflow consente agli utenti di usare non solo i connettori nativi di Airflow, ma anche i vantaggi tecnici di Python per eseguire elaborazioni più complesse. 

Gestione dei dati

Sia NiFi che Airflow sono componenti fondamentali della gestione dei workflow di dati. Forniscono l’infrastruttura essenziale affinché gli ingegneri possano raccogliere, elaborare e instradare i dati. Entrambi permettono di monitorare i workflow e manipolare i dati in transito.

Gli ingegneri dei dati possono spostare facilmente i dati da una posizione all’altra assicurandosi che le pipeline funzionino in modo efficiente.

Padroneggiare Apache NiFi o Airflow è una competenza fondamentale per qualsiasi data engineer!

Apache NiFi vs Apache Airflow: differenze

Sebbene Apache NiFi e Airflow siano molto simili nell’uso, affrontano ETL e data pipeline in modo diverso. Ognuno ha un design unico che definisce come gestisce scalabilità, sintassi e monitoraggio. 

Apache NiFi punta su facilità d’uso e semplicità, mentre Airflow è più orientato a scripting potente e back-end in Python.

Scalabilità

Apache NiFi scala facilmente tramite gestione di cluster e nodi. Airflow assegna più risorse al bisogno in base al numero di processi paralleli in esecuzione.

Con l’aumentare della complessità dei carichi di lavoro, Apache NiFi può aumentare il numero di worker per soddisfare la domanda computazionale aggiuntiva. Airflow, invece, lavora in modo più seriale e utilizzerà risorse parallele man mano che le dimensioni dei DAG crescono, ma impiegherà più tempo a elaborare problemi di dati complessi. 

Sintassi

Apache NiFi utilizza una GUI drag-and-drop e richiede un coding minimo. NiFi rende la pipeline di dati accessibile e lineare per gli ingegneri, mantenendo al contempo flessibilità e complessità. 

Airflow, invece, è costruito interamente usando Python e SQL. Per creare i workflow, gli ingegneri devono codificare ogni passaggio nei DAG, che vengono poi elaborati ed eseguiti tramite l’interfaccia di Airflow.

Monitoraggio

Apache NiFi ha una robusta dashboard di monitoraggio integrata nell’interfaccia. Fornisce metriche in tempo reale come prestazioni dei processor, numero di FlowFile e risorse computazionali consumate. Queste funzionalità sono disponibili out-of-the-box con Apache NiFi.

Airflow offre solo metriche di base, come lo stato di DAG e task, logging e diagrammi di Gantt per mostrare metriche come il tempo di esecuzione, ecc.

Per ottenere metriche in tempo reale in Airflow, gli ingegneri dei dati devono costruire processi usando StatsD, OpenTelemetry o Prometheus. Di conseguenza, l’impostazione richiede più tempo, ma offre reportistica dettagliata quanto NiFi.

Apache NiFi vs Apache Airflow: confronto dettagliato

Dopo aver esaminato somiglianze e differenze tra queste piattaforme, confrontiamole fianco a fianco e scegliamo un vincitore per ogni categoria.

Interfaccia utente

Apache NiFi

NiFi fornisce un’interfaccia basata su browser che consente la creazione e la gestione visuale dei flussi di dati. L’interfaccia rende semplice progettare, controllare e monitorare i flussi senza bisogno di ampie competenze di coding. 

Gli utenti possono trascinare e rilasciare i processor su una tela, collegarli e configurarne le proprietà.

La UI di NiFi supporta molte funzioni utili, tra cui il tracciamento della provenienza dei dati, che permette di vedere la storia e le trasformazioni applicate a ciascun dato, fondamentale per auditing, debug e integrità dei dati. 

La UI supporta anche il controllo degli accessi basato sui ruoli, consentendo agli amministratori di definire e gestire i permessi degli utenti e garantire che solo chi è autorizzato possa accedere e modificare i flussi.  

La UI supporta persino l’integrazione e la configurazione di processor personalizzati, con cui gli utenti possono estendere le funzionalità di NiFi.

Apache Airflow

L’intuitiva interfaccia web-server di Airflow offre una panoramica semplice e minimalista dei workflow di dati. La pagina principale fornisce informazioni sullo stato delle esecuzioni correnti e passate. 

Inoltre, i workflow possono essere attivati e disattivati secondo necessità, avviati manualmente, aggiornati e eliminati. 

Selezionando un workflow, hai a disposizione diverse viste dei DAG, che mostrano lo stato dei singoli componenti. 

Gli ingegneri dei dati possono scegliere di ritentare o interrompere componenti diversi del DAG. Possono anche selezionare i componenti di ciascun DAG e consultare i log per diagnosticare eventuali problemi.

Vincitore

Parità. NiFi offre un’interfaccia drag-and-drop più intuitiva, che facilita l’adozione in un paradigma no-code. 

Airflow offre potenti strumenti di gestione dei workflow e di debug, cruciali per ogni data engineer. A seconda del caso d’uso e dell’implementazione, entrambi hanno il loro perché.

Scalabilità

Apache NiFi

NiFi può scalare in modo efficiente per gestire vari carichi di lavoro, dalle operazioni su piccola scala fino all’integrazione dati a livello enterprise.

NiFi può scalare orizzontalmente tramite cluster di nodi, dove più nodi NiFi lavorano insieme come un’unica istanza logica. Ogni nodo svolge le stesse attività sui dati, ma opera su sezioni diverse. NiFi è progettato anche per scalare in alto e in basso con flessibilità.

Per scalare in alto, è possibile aumentare il numero di task concorrenti su un processor per incrementare la throughput. Può anche scalare verso il basso fino a funzionare su dispositivi con risorse hardware limitate, come i dispositivi edge. 

Questa scalabilità rende NiFi una soluzione robusta e flessibile per gestire i flussi di dati in ambienti diversi.

Apache Airflow

Airflow può essere reso scalabile insieme ai workflow. Offre l’elaborazione parallela delle pipeline ma si affida alle risorse impostate dalla macchina di base. Non scala in modo così dinamico in base alla potenza computazionale, ma piuttosto in base al numero di nodi/DAG in esecuzione contemporaneamente.

Airflow dipende dalle risorse fornite dalla macchina che ospita il server Airflow. All’aumentare dei workflow, Airflow richiederà più memoria e potenza di calcolo. 

Spesso gli ingegneri scelgono di eseguire Airflow nel cloud, dove le dinamiche di scalabilità delle risorse saranno determinate dal server cloud.

Vincitore

Apache NiFi rende molto più semplice scalare con flessibilità. Poiché regola dinamicamente il numero di nodi necessari a svolgere le operazioni, può gestire meglio i carichi di lavoro. In questo caso, NiFi è l’opzione migliore.

Monitoraggio

Apache NiFi

NiFi offre funzionalità di monitoraggio complete che forniscono informazioni in tempo reale sui flussi di dati, garantendo un’elaborazione efficiente e affidabile. 

La UI basata su browser mostra metriche dettagliate sulle prestazioni dei processor, inclusi numero di FlowFile elaborati, throughput dei dati e stato dei processor. 

Gli utenti possono configurare avvisi e notifiche per essere informati su anomalie o errori nel flusso, facilitando una gestione proattiva e minimizzando i tempi di inattività. 

Inoltre, le capacità di monitoraggio di NiFi si estendono a metriche di sistema come uso della CPU, consumo di memoria e utilizzo dello spazio su disco, assicurando una gestione efficace delle risorse.

Apache Airflow

Come detto, Airflow offre un monitoraggio di alto livello semplice di tutti i workflow contemporaneamente tramite la sua dashboard. 

Mette a disposizione avvisi email, notifiche e logging per aiutarti a comprendere i problemi dei workflow. Puoi anche tracciare tempi e prestazioni tramite vari diagrammi di Gantt. 

Airflow consente di visualizzare in tempo reale il passaggio dei processi da uno step all’altro e può offrire analisi post hoc dei carichi di lavoro. 

Il monitoraggio live dettagliato richiede StatsD, telemetria e un framework di monitoraggio come Prometheus. Estrarre queste metriche da Airflow richiederà un po’ di lavoro extra.

Vincitore

Apache NiFi vince in termini di monitoraggio e logging per semplicità. Il sistema consente un monitoraggio rapido e lineare delle risorse computazionali e delle anomalie per gestire i workflow in tempo reale meglio di Airflow.

Flessibilità

Apache NiFi

NiFi offre una notevole flessibilità, rendendolo una soluzione adattabile a esigenze diversificate di integrazione ed elaborazione dei dati. 

La sua architettura modulare consente di costruire flussi complessi collegando un’ampia gamma di processor predefiniti, ognuno progettato per gestire compiti specifici. Gli utenti possono anche sviluppare processor personalizzati per requisiti unici. 

NiFi supporta vari formati e protocolli, tra cui JSON, XML, CSV, HTTP e altri, assicurando compatibilità con differenti sorgenti e destinazioni.

La gestione in tempo reale dei flussi, insieme a funzionalità robuste di scheduling e prioritizzazione, permette un controllo fine dell’elaborazione, garantendo una gestione puntuale ed efficiente. Questa flessibilità rende NiFi uno strumento versatile e potente per gestire i flussi in vari ambienti.

Apache Airflow

Con un’ampia offerta di operatori, Airflow è altamente flessibile in termini di implementazione. Si connette facilmente a provider cloud come AWS, GCP, Azure e Snowflake. 

Puoi anche creare operatori personalizzati per casi d’uso specifici e integrarli direttamente nel tuo DAG. 

Con un design altamente modulare, Airflow offre personalizzazione per adattarsi a qualsiasi workflow di dati.

Poiché Airflow gestisce il flusso dei dati, amministra comodamente un’ampia gamma di formati, come file CSV e Parquet. 

Essendo costruito in Python, puoi effettuare ulteriore ETL o gestione personalizzata in base al flusso dei dati in arrivo. Airflow è uno strumento estremamente versatile per gestire workflow in ambienti diversi. 

Vincitore 

Sebbene entrambi gli strumenti offrano ampia compatibilità tra piattaforme, tipologie di dati e design di pipeline, Apache Airflow garantisce maggiore flessibilità permettendo di sfruttare Python.

Gli utenti possono anche creare classi e funzioni personalizzate che consentono ad Airflow di connettersi a sorgenti non standard o eseguire elaborazioni complesse.

In definitiva, Python dà ad Apache Airflow il vantaggio in termini di flessibilità.

Apache NiFi vs Apache Airflow: riepilogo

Nel complesso, Apache NiFi offre vantaggi per gli ingegneri dei dati che vogliono un’implementazione rapida e pratica. Offre le stesse prestazioni di Apache Airflow ma riduce la complessità tecnica grazie a una GUI intuitiva e comoda che facilita monitoraggio, flessibilità e scalabilità dinamica. 

Se le esigenze della pipeline sono più intense, specifiche o tecniche, scrivere DAG personalizzati in Airflow usando Python migliorerà le prestazioni.

Considerazioni finali

Sia Apache NiFi sia Airflow possono essere strumenti estremamente potenti. Pur essendo diversi nel modo di gestire i workflow di dati, entrambi offrono vantaggi.

Ricorda però che essere un data engineer significa padroneggiare il concetto di orchestrazione dei workflow di dati, a prescindere dallo strumento. DataCamp offre diversi modi per migliorare le tue abilità sui data pipeline, incluso un percorso di certificazione! 

Consulta le seguenti risorse per iniziare:

• Certificazione Data Engineer
• Introduzione ai data pipeline
• Introduzione ad Airflow in Python
• Le 21 principali domande di colloquio su Airflow