Airflow vs Prefect: come scegliere quello giusto per il tuo workflow dei dati

Man mano che le fonti di dati diventano più grandi e complesse, processi ETL efficienti ed efficaci diventano sempre più cruciali. Gli strumenti di orchestrazione dei workflow di data engineering svolgono un ruolo importante nel rendere fluido il processo ETL. Consentono ai data engineer di combinare senza soluzione di continuità varie fonti di dati, trasferire dati tra data warehouse e aumentare la velocità dei dati man mano che i volumi crescono.

Strumenti di orchestrazione come Prefect e Airflow offrono un'ampia gamma di opzioni per permettere ai data engineer di comprendere rapidamente la salute e l'efficacia dei loro workflow dei dati. Entrambi gli strumenti consentono un deploy semplice, l'integrazione con una varietà di servizi e l'avvio in Python. Approfondiremo alcuni dei loro punti di forza e di debolezza.

Panoramica di Airflow

Grazie all'uso di DAG (directed acyclic graph) e di vari operatori, Airflow è un orchestratore di workflow dei dati estremamente flessibile.

Astraziona molte delle funzioni necessarie e offre agli sviluppatori un'introduzione lineare alla gestione dei workflow. Gestisce inoltre i DAG tramite l'uso di uno scheduler e gestisce i workflow attraverso un database interno che attiva diversi worker per elaborarli.

Airflow offre un'interfaccia web semplice per interagire con i DAG, attivarli, monitorarli e interromperli secondo necessità per tenere sotto controllo i flussi di lavoro dei dati.

Esempio di interfaccia Airflow - fonte

Panoramica di Prefect

Prefect punta a essere una versione modernizzata di Airflow, offrendo una gestione degli eventi più dinamica e una dipendenza infrastrutturale meno monolitica. Lo fa utilizzando decorator più minimalisti, guidati da Python, che consentono ai data engineer di costruire completamente i propri flow.

Prefect si concentra sull'uso di decorator per task e flow per guidare lo sviluppo. Fornisce anche un proprio web server robusto per il monitoraggio e il debugging. Con un approccio basato su API Python, consente agli sviluppatori di testare in locale, gestendo l'orchestrazione nel cloud e offrendo livelli di flessibilità estremi.

Un esempio dell'interfaccia di Prefect - fonte

Confronti chiave tra Airflow e Prefect

Entrambi gli strumenti per workflow dei dati offrono ai data engineer monitoraggio dei workflow, debugging, esecuzione in parallelo, esecuzione basata su dipendenze e integrazione con altri servizi dati.

Sono entrambi abbastanza semplici da configurare e gli sviluppatori possono far partire rapidamente workflow semplici. Le interfacce utente sono intuitive e offrono una grande quantità di informazioni sulla salute dei processi, tra cui stato corrente, tempi di esecuzione, errori e cronologia delle esecuzioni.

Facilità d'uso

Entrambe le opzioni forniscono interfacce facili da capire che offrono una panoramica solida della salute dei workflow dei dati insieme ai principali controlli di gestione. Tuttavia, la facilità con cui uno sviluppatore costruirà questi workflow varia tra i due strumenti.

• Prefect offre interfacce più moderne e robuste che forniscono statistiche di sistema complessive come eventi, tassi di completamento, work pool attivi ed errori in una dashboard di facile lettura.
• Prefect sceglie un'estetica più moderna, mettendo in evidenza il monitoraggio e la gestione degli eventi con un aspetto simile a un diagramma di Gantt.
• L'interfaccia di Airflow elenca tutti i DAG con icone che ne indicano lo stato. All'interno di questa interfaccia, l'aspetto dei DAG in Airflow è più minimalista, focalizzato sul flusso e mostra chiaramente la connessione tra i diversi nodi.
• Entrambi sono piuttosto simili nei tempi di configurazione, richiedendo l'installazione di alcuni pacchetti Python per iniziare.
• Prefect utilizza una base orientata alle API, mentre Airflow usa moduli di operatori.

Scalabilità

Entrambi gli strumenti sono progettati per scalare rapidamente e con facilità.

• Prefect scala bene se deleghi al cloud. La gestione locale dell'orchestrazione è possibile, ma l'esecuzione dei task richiede livelli maggiori di potenza di calcolo che potrebbero non essere disponibili sulla tua macchina locale.
• Airflow scala in base alle risorse disponibili e quasi sempre viene eseguito su una macchina remota. Man mano che i workflow crescono, Airflow richiederà più memoria, quindi i sistemi devono essere più robusti per gestire banda e elaborazione dati.

Flessibilità

Entrambi gli strumenti di orchestrazione offrono livelli di flessibilità simili. Si integrano con una varietà di fonti di dati e dispongono di strumenti propri, come sensori, gestori di eventi e monitoraggio.

• Entrambi offrono integrazioni e connettori senza soluzione di continuità con i principali servizi dati come GCP, AWS e Azure.
• Airflow utilizza operatori che forniscono funzioni chiave per connettersi alle fonti di dati.
• Prefect usa block, task e flow, che ti consentono di creare i componenti necessari per connetterti alle fonti di dati.

Monitoraggio e logging

Monitorare la salute del tuo workflow può essere impegnativo su larga scala. Questi sistemi di monitoraggio avvisano i data engineer di problemi con la pipeline o con i dati. Idealmente, sono in grado di fermare il flusso di dati prima che impatti le pipeline di produzione e offrono avvisi chiari sul problema.

• Il monitoraggio di Prefect è più sofisticato rispetto a quello di Airflow, offrendo più logging nativo e integrato.
• Prefect ha una migliore gestione degli eventi e la capacità di gestire un'orchestrazione dinamica tramite l'abbonamento a sistemi di eventi esistenti.
• Il logging di Airflow deve essere costruito interamente dallo sviluppatore.
• Airflow dispone di operatori sensore, che possono monitorare task esterni come upload di file, ma fatica a reagire in modo dinamico a stati e aggiornamenti dei dati in cambiamento.
• Prefect è più semplice per quanto riguarda lo sviluppo della gestione degli errori, poiché ha moduli flessibili per una varietà di problemi.
• In Airflow, molti di questi strumenti di monitoraggio e sensing devono essere assemblati dallo sviluppatore combinando diversi operatori.

Prefect vs Airflow: un confronto

Di seguito trovi una tabella che riassume le principali differenze tra Airflow e Prefect:

Casi d'uso di Airflow

Nel complesso, Airflow offre una soluzione di orchestrazione robusta. La configurazione è semplificata grazie all'uso di operatori e DAG facili da delineare.

Gli utenti di Airflow definiscono esplicitamente i DAG impostando le variabili e codificandole.

• Airflow eccelle nella sua immediatezza ed è ottimo per flussi di dati principalmente statici.
• Ottima soluzione per team che cercano un approccio snello per spostare i dati dal punto A al punto B con un po' di ETL nel mezzo.
• C'è meno complessità rispetto a Prefect. I team possono partire con un impegno minimo di sviluppo e creare reti meravigliosamente complesse.

Casi d'uso di Prefect

Prefect offre uno strumento di orchestrazione dei workflow potente, moderno e altamente dinamico. Si concentra su uno sviluppo pythonico con una sintassi orientata alle API e sulla generazione di subflow creando funzioni all'interno di funzioni.

• È lo strumento perfetto per un team di data engineering esperto che vuole aumentare la robustezza della propria gestione dei workflow.
• È ottimo per team che necessitano di alti livelli di monitoraggio e interazioni altamente dinamiche con le fonti di dati.
• La mancanza di una community ampia può rendere la risoluzione dei problemi più impegnativa, ma la documentazione di Prefect è piuttosto estesa.

Aspettative di performance

Capire le prestazioni di ciascuno è fondamentale. Entrambi possono bloccarsi se non implementati correttamente. Concentrarsi sul delegare l'esecuzione ad altri servizi permetterà al tuo strumento di orchestrazione di fare ciò che sa fare meglio: orchestrare.

Detto questo, aspettati di utilizzare una buona quantità di memoria e banda se vuoi eseguire più processi in parallelo sia con Airflow che con Prefect. Per esperienza, si nota che Airflow è un po' più lento di Prefect, ma le prestazioni complessive sono simili.

Prefect vs Airflow: quale scegliere

Il mondo della gestione dei dati è complesso. Considera le esigenze specifiche del tuo team e trova l'equilibrio che lo soddisfa al meglio.

L'orchestrazione dei workflow continuerà a evolversi.

Scegli Airflow per un approccio più semplice e minimalista all'orchestrazione, con l'obiettivo di portare i dati dal punto A al punto B il più velocemente possibile.

Scegli Prefect per un sistema più robusto, che rende al massimo con sviluppatori a loro agio con un'API basata su Python.

Per farti davvero un'idea degli strumenti, la cosa migliore è mettersi all'opera e fare pratica. Ecco alcune risorse per iniziare:

• Un ottimo tutorial introduttivo su Airflow
• Segui questo tutorial su Prefect per workflow di machine learning per una partenza rapida con Prefect
• Dai un'occhiata ad altri migliori strumenti MLOps per ampliare le tue conoscenze