Airflow vs Prefect: kiezen wat het beste is voor je dataworkflow

Naarmate databronnen groter en complexer worden, worden efficiënte en effectieve ETL-processen steeds crucialer. Tools voor orkestratie van data-engineeringworkflows spelen een belangrijke rol bij het soepel laten verlopen van ETL-processen. Ze stellen data-engineers in staat om moeiteloos verschillende databronnen te combineren, data tussen datawarehouses te verplaatsen en de doorvoersnelheid te verhogen naarmate de volumes toenemen.

Orkestratietools zoals Prefect en Airflow bieden data-engineers een breed scala aan opties om snel inzicht te krijgen in de gezondheid en effectiviteit van hun dataworkflows. Beide tools maken eenvoudige deployment mogelijk, integreren met allerlei diensten en worden in Python gestart. We gaan in op enkele van hun belangrijkste sterke en zwakke punten.

Overzicht van Airflow

Door het gebruik van DAG’s (directed acyclic graphs) en diverse operators is Airflow een uiterst flexibele orkestrator voor dataworkflows.

Het abstraheert veel van de noodzakelijke functies en biedt ontwikkelaars een laagdrempelige introductie tot workflowbeheer. Het beheert DAG’s met behulp van een scheduler en handelt workflows af via een intern beheerde database die verschillende workers triggert om workflows te verwerken.

Airflow biedt een eenvoudige webserverinterface waarmee gebruikers met DAG’s kunnen interacteren om ze te starten, monitoren en stoppen om datastromen te bewaken.

Voorbeeld van de Airflow-interface - bron

Overzicht van Prefect

Prefect wil een gemoderniseerde versie van Airflow zijn, met geavanceerder dynamisch eventmanagement en minder monolithische afhankelijkheden. Het doet dit met meer Python-gedreven, minimalistische decorators waarmee data-engineers hun eigen flows volledig kunnen opbouwen.

Prefect richt zich op het gebruik van task- en flow-decorators om de ontwikkeling te sturen. Het biedt ook een eigen, robuuste webserver voor monitoring en debugging. Met een Python-API-benadering kunnen ontwikkelaars lokaal testen, terwijl de orkestratie in de cloud verloopt, wat enorme flexibiliteit biedt.

Een voorbeeld van de Prefect-interface - bron

Belangrijkste vergelijkingen tussen Airflow en Prefect

Beide tools voor dataworkflows bieden data-engineers workflowmonitoring, debugging, parallelle uitvoering, afhankelijkheidsgestuurde uitvoering en integratie met andere datadiensten.

Ze zijn allebei vrij eenvoudig op te zetten en ontwikkelaars kunnen snel eenvoudige workflows draaien. De gebruikersinterfaces zijn intuïtief en bieden een schat aan informatie over de gezondheid van processen, waaronder actuele status, runtimes, falingen en historische runinformatie.

Gebruiksgemak

Beide opties bieden makkelijk te begrijpen interfaces die een goed overzicht geven van de gezondheid van dataworkflows, naast belangrijke bedieningsmogelijkheden voor databeheer. De mate van gemak bij het bouwen van deze workflows verschilt echter per tool.

• Prefect heeft modernere en robuustere interfaces die algemene systeemstatistieken tonen, zoals events, voltooiingspercentages, actieve work pools en fouten, in een overzichtelijk dashboard.
• Prefect kiest voor een modernere uitstraling en toont monitoring en eventmanagement met een look die doet denken aan een Gantt-diagram.
• De interface van Airflow toont alle DAG’s met pictogrammen die hun status aangeven. Binnen deze interface is de weergave van DAG’s minimalistisch, met focus op de flow en een duidelijke weergave van de verbinding tussen verschillende knooppunten.
• Beide zijn behoorlijk vergelijkbaar qua opzetduur en vereisen de installatie van enkele Python-pakketten om te starten.
• Prefect gebruikt een API-gedreven basis, terwijl Airflow operator-modules gebruikt.

Schaalbaarheid

Beide tools zijn ontworpen om snel en eenvoudig te schalen.

• Prefect schaalt goed wanneer je naar de cloud offloadt. Lokaal beheer van orkestratie is mogelijk, maar voor het uitvoeren van taken is meer rekenkracht nodig dan je lokale machine misschien kan bieden.
• Airflow schaalt op basis van de beschikbare resources en draait vrijwel altijd op een externe machine. Naarmate workflows opschalen, heeft Airflow meer geheugen nodig, dus systemen moeten robuuster zijn om bandbreedte en dataverwerking aan te kunnen.

Flexibiliteit

Beide orkestratietools bieden vergelijkbare niveaus van flexibiliteit. Ze integreren met diverse databronnen en worden geleverd met eigen tools, zoals sensors, event handlers en monitoring.

• Beide bieden naadloze integraties en connectors met grote datadiensten zoals GCP, AWS en Azure.
• Airflow gebruikt operators, die kernfuncties bieden om met databronnen te verbinden.
• Prefect gebruikt blocks, tasks en flows, waarmee je de componenten kunt maken die nodig zijn om met databronnen te verbinden.

Monitoring en logging

Het monitoren van de gezondheid van je workflow kan op schaal een uitdaging zijn. Deze monitors waarschuwen data-engineers voor problemen met de pijplijn of de data. Idealiter kunnen ze de datastroom stoppen voordat die productie-pijplijnen raakt en bieden ze duidelijke waarschuwingen over het probleem.

• De monitoring van Prefect is geavanceerder dan die van Airflow, met meer ingebouwde en native logging.
• Prefect heeft beter eventmanagement en kan dynamische orkestratie aan door zich te abonneren op bestaande eventsystemen.
• De logging van Airflow moet volledig door de ontwikkelaar worden opgebouwd.
• Airflow heeft sensor-operators die externe taken kunnen monitoren, zoals bestandsuploads, maar het heeft moeite om dynamisch te reageren op veranderende datatoestanden en updates.
• Prefect is eenvoudiger als het gaat om het ontwikkelen van errorhandling, omdat het flexibele modules heeft voor uiteenlopende problemen.
• Binnen Airflow moeten veel van deze monitoring- en sensortools door de ontwikkelaar worden samengesteld via een combinatie van verschillende operators.

Prefect vs Airflow: een vergelijking

Hieronder vind je een tabel met de belangrijkste verschillen tussen Airflow en Prefect:

Use-cases voor Airflow

Over het geheel genomen biedt Airflow een robuuste orkestratieoplossing. De setup wordt vereenvoudigd door het gebruik van operators en eenvoudig te schetsen DAG’s.

Airflow-gebruikers definiëren DAG’s expliciet door variabelen te definiëren en ze uit te coderen.

• Airflow blinkt uit in directheid en is geweldig voor vooral statische datastromen.
• Een uitstekende oplossing voor teams die een gestroomlijnde aanpak zoeken om data van punt A naar punt B te krijgen, met wat ETL ertussen.
• Er is minder complexiteit dan bij Prefect. Teams kunnen snel aan de slag met minimale ontwikkeltijd en toch prachtig complexe netwerken bouwen.

Use-cases voor Prefect

Prefect biedt een krachtige, moderne en zeer dynamische tool voor workfloworkestratie. De focus ligt op Pythonic development met een API-gerichte syntax en het genereren van subflows door functies binnen functies te maken.

• Dit is de perfecte tool voor een ervaren data-engineeringteam dat de robuustheid van zijn workflowbeheer wil vergroten.
• Geweldig voor teams die veel monitoring nodig hebben en zeer dynamische interacties met databronnen.
• Het gebrek aan een grote community kan het oplossen van problemen lastig maken, maar de documentatie van Prefect is behoorlijk uitgebreid.

Verwachtingen rond performance

Het begrijpen van de performance van beide is cruciaal. Als ze niet goed worden geïmplementeerd, kunnen beide vastlopen. Focus op het offloaden van uitvoering naar andere services, zodat je orkestratietool kan doen waar die goed in is: orkestreren.

Dat gezegd hebbende, reken op een flinke hoeveelheid geheugen en bandbreedte als je meerdere processen parallel wilt draaien, zowel voor Airflow als Prefect. Anecdotisch staat Airflow bekend als iets langzamer dan Prefect, maar de algehele performance is vergelijkbaar.

Prefect vs Airflow: welke kies je

De wereld van databeheer is complex. Denk goed na over de specifieke behoeften van je team en zoek de balans die het beste past.

Workfloworkestratie zal zich blijven ontwikkelen.

Kies Airflow voor een eenvoudigere, minimalistische aanpak van orkestratie, met focus op het zo snel mogelijk verplaatsen van data van punt A naar punt B.

Kies Prefect voor een steviger systeem dat uitblinkt bij ontwikkelaars die zich thuis voelen met een op Python gebaseerde API.

Om echt gevoel voor de tools te krijgen, kun je het best gewoon beginnen en oefenen. Hier zijn enkele bronnen om mee te starten:

• Een geweldige inleidingstutorial voor Airflow
• Volg deze Prefect-tutorial voor machine learning-workflows voor een snelle start met Prefect
• Bekijk ook andere top-MLOps-tools om je kennis uit te breiden