Airflow vs Prefect: Veri İş Akışınız İçin Hangisinin Doğru Olduğuna Karar Vermek

Veri kaynakları büyüyüp karmaşıklaştıkça, verimli ve etkili ETL süreçleri daha da kritik hale geliyor. Veri mühendisliği iş akışı orkestrasyon araçları, ETL sürecinin sorunsuz işlemesinde önemli bir rol oynar. Veri mühendislerinin çeşitli veri kaynaklarını sorunsuzca birleştirmesine, verileri veri ambarları arasında aktarmasına ve hacimler arttıkça verinin akış hızını yükseltmesine olanak tanırlar.

Prefect ve Airflow gibi orkestrasyon araçları, veri mühendislerinin veri iş akışlarının sağlığını ve etkinliğini hızla anlamaları için geniş seçenekler sunar. Her iki araç da kolay dağıtım, çeşitli hizmetlerle entegrasyon ve Python ile başlatma imkânı sağlar. Bazı temel güçlü ve zayıf yönlerine derinlemesine bakacağız.

Airflow Genel Bakış

DAG’lerin (yönlendirilmiş çevrimsiz grafikler) ve çeşitli operatörlerin kullanımıyla, Airflow son derece esnek bir veri iş akışı orkestratörüdür.

Gerekli pek çok işlevi soyutlar ve geliştiricilere iş akışı yönetimine doğrudan bir giriş imkânı tanır. Ayrıca bir zamanlayıcı kullanarak DAG’leri yönetir ve farklı işçileri tetikleyerek iş akışlarını işleyen dahili olarak yönetilen bir veritabanı üzerinden iş akışlarını ele alır.

Airflow, kullanıcıların veri iş akışlarını izlemek amacıyla DAG’leri gerektiğinde tetiklemek, izlemek ve durdurmak için etkileşime geçebileceği basit bir web sunucusu arayüzü sunar.

Airflow arayüzü örneği - kaynak

Prefect Genel Bakış

Prefect, daha dinamik olay yönetimi ve daha az tek parça bağımlılık altyapısı sunan modernize bir Airflow sürümü olmayı hedefler. Bunu, veri mühendislerinin kendi akışlarını tamamen oluşturmalarına olanak tanıyan, daha Python odaklı, minimal dekoratörler kullanarak yapar.

Prefect, geliştirmeyi yönlendirmek için görev ve akış dekoratörlerini kullanmaya odaklanır. Ayrıca izleme ve hata ayıklama için kendi güçlü web sunucusuna sahiptir. Python API yaklaşımıyla, geliştiricilerin yerelde test yapmasına olanak tanırken orkestrasyonu bulutta ele alır ve son derece esnek bir yapı sunar.

Prefect arayüzüne bir örnek - kaynak

Airflow ve Prefect Arasında Temel Karşılaştırmalar

Her iki veri iş akışı aracı da veri mühendislerine iş akışlarını izleme, hata ayıklama, paralel yürütme, bağımlılığa dayalı yürütme ve diğer veri hizmetleriyle entegrasyon olanağı sunar.

Kurulumları oldukça basittir ve geliştiriciler çok hızlı bir şekilde basit iş akışlarını çalıştırabilir. Kullanıcı arayüzleri sezgiseldir ve süreçlerin sağlığı hakkında, mevcut durum, çalışma süresi, hatalar ve geçmiş çalışma bilgileri dahil olmak üzere zengin bilgiler sunar.

Kullanım kolaylığı

Her iki seçenek de veri iş akışı sağlığına genel bakış sağlayan ve temel veri yönetimi kontrollerini sunan, anlaşılması kolay arayüzler sağlar. Ancak, bu iş akışlarını oluştururken bir geliştiricinin yaşayacağı kolaylık araçlar arasında farklılık gösterir.

• Prefect, okunması kolay bir gösterge panosunda olaylar, tamamlama oranları, etkin çalışma havuzları ve hatalar gibi genel sistem istatistiklerini sunan daha modern ve sağlam arayüzlere sahiptir.
• Prefect, izleme ve olay yönetimini Gantt grafiğine benzer bir görünümle sergileyen daha modern bir estetik tercih eder.
• Airflow’un arayüzü, durumlarını belirten simgelerle tüm DAG’leri listeler. Bu arayüzde Airflow’un DAG görünümü daha minimaldir, akışa odaklanır ve farklı düğümler arasındaki bağlantıyı net biçimde gösterir.
• Her ikisinin kurulum süresi oldukça benzerdir; başlamak için birkaç Python paketinin kurulmasını içerir.
• Prefect API tabanlı bir temele dayanırken, Airflow operatör modülleri kullanır.

Ölçeklenebilirlik

Her iki araç da hızla ve kolayca ölçeklenecek şekilde tasarlanmıştır.

• Prefect, buluta devredildiğinde iyi ölçeklenir. Orkestrasyonun yerel yönetimi mümkündür, ancak görevlerin yürütülmesi, yerel makinenizde bulunmayabilecek daha büyük hesaplama gücü ölçekleri gerektirir.
• Airflow, mevcut kaynaklara göre ölçeklenir ve neredeyse her zaman uzak bir makinede çalışır. İş akışları ölçeklendikçe Airflow daha fazla bellek gerektirir; bu nedenle sistemlerin bant genişliği ve veri işleme ihtiyacını karşılayacak kadar güçlü olması gerekir.

Esneklik

Her iki orkestrasyon aracı da benzer düzeyde esneklik sunar. Çeşitli veri kaynaklarıyla entegre olurlar ve algılayıcılar, olay işleyicileri ve izleme gibi kendi araçlarıyla birlikte gelirler.

• Her ikisi de GCP, AWS ve Azure gibi başlıca veri hizmetleriyle sorunsuz entegrasyon ve bağlayıcılar sunar.
• Airflow, veri kaynaklarına bağlanmak için temel işlevler sağlayan operatörleri kullanır.
• Prefect, veri kaynaklarına bağlanmak için gerekli bileşenleri oluşturmanıza olanak tanıyan bloklar, görevler ve akışlar kullanır.

İzleme ve günlük kaydı

İş akışınızın sağlığını büyük ölçekte izlemek zor olabilir. Bu izleyiciler, veri mühendislerini boru hattı veya verideki sorunlar konusunda uyarır. İdeal olarak, üretim boru hatlarını etkilemeden önce veri akışını durdurabilir ve sorunla ilgili net uyarılar sunabilirler.

• Prefect’in izleme yetenekleri, daha fazla yerleşik ve yerel günlük kaydı sunarak Airflow’dan daha gelişmiştir.
• Prefect, mevcut olay sistemlerine abone olarak dinamik orkestrasyonu ele alma ve daha iyi olay yönetimi imkânına sahiptir.
• Airflow’da günlük kaydının tamamının geliştirici tarafından oluşturulması gerekir.
• Airflow, dosya yüklemeleri gibi harici görevleri izleyebilen algılayıcı operatörlere sahiptir, ancak değişen veri durumlarına ve güncellemelere dinamik olarak tepki vermekte zorlanır.
• Prefect, çeşitli sorunlar için esnek modüllere sahip olduğundan hata yönetimi geliştirme açısından daha basittir.
• Airflow içinde bu izleme ve algılama araçlarının birçoğunun, farklı operatörlerin bir kombinasyonu yoluyla geliştirici tarafından bir araya getirilmesi gerekir.

Prefect vs Airflow: Bir Karşılaştırma

Aşağıda, Airflow ve Prefect arasındaki temel farkları özetleyen bir tablo bulabilirsiniz:

Airflow Kullanım Alanları

Genel olarak Airflow, güçlü bir orkestrasyon çözümü sunar. Operatörlerin ve kolayca taslak hâline getirilebilen DAG’lerin kullanımıyla kurulumu basitleştirilmiştir.

Airflow kullanıcıları, değişkenleri tanımlayıp kodlayarak DAG’leri açıkça tanımlar.

• Airflow, doğrudanlığıyla öne çıkar ve ağırlıklı olarak statik veri akışları için harikadır.
• Noktadan noktaya veriyi A noktasından B noktasına, ortada bir miktar ETL ile, yalın bir yaklaşımla taşımak isteyen ekipler için harika bir çözümdür.
• Prefect’e kıyasla daha az karmaşıklık vardır. Ekipler minimum geliştirici zamanı ile hızla çalışmaya başlayabilir ve son derece karmaşık ağlar oluşturabilir.

Prefect Kullanım Alanları

Prefect, güçlü, modern ve oldukça dinamik bir iş akışı orkestrasyon aracı sunar. API odaklı sözdizimi ile Pythonik geliştirmeyi kullanmaya ve fonksiyon içinde fonksiyonlar yaratarak alt akışlar oluşturmaya odaklanır.

• İş akışı yönetimlerinin sağlamlığını artırmak isteyen deneyimli bir veri mühendisliği ekibi için mükemmel bir araçtır.
• Yüksek düzeyde izleme ve veri kaynaklarıyla son derece dinamik etkileşimlere ihtiyaç duyan ekipler için idealdir.
• Geniş bir topluluğun olmaması sorun gidermeyi zorlaştırabilir; ancak Prefect’in dokümantasyonu oldukça kapsamlıdır.

Performans beklentileri

Her birinin performansını anlamak çok önemlidir. Doğru uygulanmadıklarında her ikisi de durma noktasına gelebilir. Yürütmeyi diğer hizmetlere devretmeye odaklanmak, orkestrasyon aracınızın en iyi yaptığı şeyi yapmasını sağlar: orkestrasyon.

Bununla birlikte, hem Airflow hem de Prefect için birden çok süreci paralel olarak çalıştırmayı umuyorsanız, hatırı sayılır miktarda bellek ve bant genişliği kullanmayı bekleyin. Anlatılanlara göre Airflow, Prefect’ten biraz daha yavaş olarak not edilir; ancak genel performans benzerdir.

Prefect vs Airflow: Hangisini Seçmeli

Veri yönetimi dünyası karmaşıktır. Ekibinizin bireysel ihtiyaçlarını göz önünde bulundurun ve onlara en uygun dengeyi bulun.

İş akışı orkestrasyonu gelişmeye devam edecektir.

Veriyi A noktasından B noktasına mümkün olduğunca hızlı taşımaya odaklanan daha basit, minimalist bir orkestrasyon yaklaşımı için Airflow’u seçin.

Python tabanlı bir API ile rahat olan geliştiricilerle uyum içinde çalışacak daha dayanıklı bir sistem için Prefect’i seçin.

Araçları gerçekten iyi hissetmek için en iyisi işe koyulup pratik yapmaktır. Başlamak için bazı kaynaklar:

• Harika bir Airflow giriş eğitimi
• Prefect’e hızlı bir başlangıç için bu makine öğrenimi iş akışları için Prefect eğitimini takip edin
• Bilginizi genişletmek için diğer en iyi MLOps araçlarına göz atın