Fluxo de ar versus Prefect: Decidir o que é certo para seu fluxo de trabalho de dados

À medida que as fontes de dados se tornam maiores e mais complexas, os processos de ETL eficientes e eficazes se tornam mais vitais. As ferramentas de orquestração de fluxo de trabalho de engenharia de dados têm uma finalidade importante para que o processo de ETL seja executado sem problemas. Eles permitem que os engenheiros de dados combinem perfeitamente várias fontes de dados, transfiram dados entre data warehouses e aumentem a velocidade dos dados à medida que os volumes aumentam.

Ferramentas de orquestração, como Prefect e Airflow, oferecem uma ampla gama de opções para que os engenheiros de dados compreendam rapidamente a integridade e a eficácia de seus fluxos de trabalho de dados. Ambas as ferramentas permitem a fácil implementação, a integração com uma variedade de serviços e o lançamento em Python. Vamos nos aprofundar em alguns de seus principais pontos fortes e fracos.

Visão geral do fluxo de ar

Com o uso de DAGs (gráficos acíclicos direcionados) e vários operadores, o Airflow é um orquestrador de fluxo de trabalho de dados extremamente flexível.

Ele abstrai muitas das funções necessárias e permite aos desenvolvedores uma introdução direta ao gerenciamento do fluxo de trabalho. Ele também gerencia DAGs por meio do uso de um agendador e lida com fluxos de trabalho por meio de um banco de dados gerenciado internamente que aciona vários trabalhadores para processar fluxos de trabalho.

O Airflow oferece uma interface simples de servidor da Web para que os usuários interajam com DAGs para acionar, monitorar e interrompê-los conforme necessário para monitorar fluxos de trabalho de dados.

Exemplo de interface de fluxo de ar - fonte

Visão geral do Prefect

O objetivo da Prefect é ser uma versão modernizada do Airflow, oferecendo um gerenciamento de eventos mais dinâmico e uma infraestrutura de dependência menos monolítica. Para isso, ele utiliza decoradores minimalistas, mais orientados por Python, que permitem que os engenheiros de dados construam totalmente seus próprios fluxos.

O Prefect se concentra no uso de decoradores de tarefas e fluxos para orientar o desenvolvimento. Ele também oferece seu próprio servidor da Web robusto para monitoramento e depuração. Com uma abordagem de API Python, ele permite que os desenvolvedores testem localmente, ao mesmo tempo em que lida com a orquestração na nuvem e concede níveis extremos de flexibilidade.

Um exemplo da interface do Prefect - fonte

Principais comparações entre o Airflow e o Prefect

Ambas as ferramentas de fluxo de trabalho de dados oferecem aos engenheiros de dados monitoramento do fluxo de trabalho, depuração, execução paralela, execução baseada em dependência e integração com outros serviços de dados.

Ambos são bastante simples de configurar, e os desenvolvedores podem colocar fluxos de trabalho simples em execução muito rapidamente. As interfaces de usuário são intuitivas e oferecem uma grande quantidade de informações sobre a integridade dos processos, incluindo status atual, tempo de execução, falhas e informações históricas de execução.

Facilidade de uso

Ambas as opções oferecem interfaces simples de entender que fornecem visões gerais sólidas da integridade do fluxo de trabalho de dados juntamente com o controle de gerenciamento de dados importantes. No entanto, a facilidade que um desenvolvedor terá ao criar esses fluxos de trabalho difere entre as ferramentas.

• O Prefect apresenta interfaces mais modernas e robustas que fornecem estatísticas gerais do sistema, como eventos, taxas de conclusão, grupos de trabalho ativos e falhas em um painel de fácil leitura.
• A Prefect opta por uma estética mais moderna, mostrando seu monitoramento e gerenciamento de eventos com um visual semelhante a um gráfico de Gantt.
• A interface do Airflow lista todos os DAGs com ícones que indicam seu status. Nessa interface, a aparência do DAG do Airflow é mais minimalista, concentrando-se no fluxo e mostrando claramente a conexão entre os diferentes nós.
• Ambos são bastante semelhantes em termos de tempo de configuração, envolvendo a instalação de alguns pacotes Python para que você possa começar.
• O Prefect usa uma base baseada em API, enquanto o Airflow usa módulos de operador.

Escalabilidade

Ambas as ferramentas foram projetadas para serem dimensionadas com rapidez e facilidade.

• O Prefect é bem dimensionado se você descarregar para a nuvem. O gerenciamento local da orquestração é possível, mas a execução de tarefas exige escalas maiores de capacidade de computação que podem não estar disponíveis em seu computador local.
• O Airflow é dimensionado com base nos recursos disponíveis e quase sempre será executado em uma máquina remota. À medida que os fluxos de trabalho forem dimensionados, o Airflow exigirá mais memória, portanto, os sistemas precisam ser mais robustos para lidar com a largura de banda e o processamento de dados.

Flexibilidade

Ambas as ferramentas de orquestração oferecem níveis semelhantes de flexibilidade. Eles se integram a uma variedade de fontes de dados e vêm com suas próprias ferramentas, como sensores, manipuladores de eventos e monitoramento.

• Ambos oferecem integração perfeita e conectores para os principais serviços de dados, como GCP, AWS e Azure.
• O Airflow utiliza operadores que fornecem funções essenciais para que você se conecte às fontes de dados.
• O Prefect usa blocos, tarefas e fluxos, que permitem que você crie os componentes necessários para se conectar às fontes de dados.

Monitoramento e registro

Monitorar a integridade do seu fluxo de trabalho pode ser um desafio em escala. Esses monitores alertam os engenheiros de dados sobre problemas com o pipeline ou com os dados. O ideal é que eles consigam interromper o fluxo de dados antes que ele afete os pipelines de produção e ofereçam avisos claros sobre o problema.

• O monitoramento do Prefect é mais sofisticado do que o do Airflow, oferecendo mais registros integrados e nativos.
• A Prefect tem um melhor gerenciamento de eventos e a capacidade de lidar com a orquestração dinâmica por meio da assinatura de sistemas de eventos existentes.
• O registro de log do Airflow precisa ser criado inteiramente pelo desenvolvedor.
• O Airflow tem operadores de sensores que podem monitorar tarefas externas, como uploads de arquivos, mas tem dificuldade para reagir dinamicamente às mudanças nos estados e atualizações dos dados.
• O Prefect é mais simples quando se trata de desenvolvimento de tratamento de erros, pois tem módulos flexíveis para uma variedade de problemas.
• No Airflow, muitas dessas ferramentas de monitoramento e sensoriais precisam ser reunidas pelo desenvolvedor por meio de uma combinação de diferentes operadores.

Prefect vs. Fluxo de ar: A Comparison

Abaixo, você encontra uma tabela que resume as principais diferenças entre o Airflow e o Prefect:

Casos de uso de fluxo de ar

Em geral, o Airflow oferece uma solução de orquestração robusta. Sua configuração é simplificada com o uso de operadores e DAGs fáceis de delinear.

Os usuários do Airflow definem explicitamente os DAGs, definindo as variáveis e codificando-as.

• O fluxo de ar se destaca por sua simplicidade e é excelente para o fluxo de dados principalmente estático.
• Ótima solução para equipes que buscam uma abordagem simplificada para obter dados do ponto A ao ponto B com algum ETL no meio.
• Há menos complexidade do que com o Prefect. As equipes podem começar a trabalhar com o mínimo de tempo de desenvolvedor e criar redes maravilhosamente complexas.

Casos de uso do Prefect

O Prefect oferece uma ferramenta de orquestração de fluxo de trabalho poderosa, moderna e altamente dinâmica. Ele se concentra no uso do desenvolvimento Python com uma sintaxe focada em API e na geração de subfluxos por meio da criação de funções dentro de funções.

• Essa é a ferramenta perfeita para uma equipe de engenharia de dados experiente que deseja aumentar a robustez do gerenciamento do fluxo de trabalho.
• É excelente para equipes que precisam de altos níveis de monitoramento e interações altamente dinâmicas com fontes de dados.
• A falta de uma grande comunidade pode dificultar a solução de problemas, mas a documentação do Prefect é bastante extensa.

Expectativas de desempenho

Compreender o desempenho de cada um é fundamental. Ambos podem ser interrompidos se não forem implementados adequadamente. O foco na transferência da execução para outros serviços permitirá que a ferramenta de orquestração faça o que faz de melhor: orquestrar.

Dito isso, você deverá utilizar uma boa quantidade de memória e largura de banda se quiser executar vários processos em paralelo para o Airflow e o Prefect. De modo geral, o Airflow é considerado um pouco mais lento que o Prefect, mas o desempenho geral é semelhante.

Prefect vs. Fluxo de ar: O que você deve escolher

O mundo do gerenciamento de dados é complexo. Considere as necessidades individuais da sua equipe e encontre o equilíbrio que melhor se adapta a ela.

A orquestração do fluxo de trabalho continuará a evoluir.

Escolha o Airflow para obter uma abordagem mais simples e minimalista da orquestração, com foco na obtenção de dados do ponto A ao ponto B o mais rápido possível.

Escolha o Prefect para obter um sistema mais robusto, que será usado por desenvolvedores que se sentem confortáveis com uma API baseada em Python.

Para que você realmente tenha uma boa noção das ferramentas, é melhor começar a usá-las e praticar um pouco. Aqui estão alguns recursos para você começar:

• Um ótimo tutorial introdutório sobre fluxo de ar
• Siga este tutorial do Prefect sobre fluxos de trabalho de machine learning para que você tenha um início rápido no Prefect.
• Confira outras das principais ferramentas de MLOps para expandir seu conhecimento