Airflow và Prefect: Chọn công cụ nào phù hợp cho quy trình dữ liệu của bạn

Khi nguồn dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp, các quy trình ETL hiệu quả và hiệu lực trở nên thiết yếu hơn. Các công cụ điều phối quy trình kỹ thuật dữ liệu đóng vai trò quan trọng giúp quy trình ETL vận hành trơn tru. Chúng cho phép kỹ sư dữ liệu kết hợp liền mạch nhiều nguồn dữ liệu, chuyển dữ liệu giữa các kho dữ liệu, và tăng tốc độ luân chuyển dữ liệu khi khối lượng tăng.

Các công cụ điều phối như Prefect và Airflow cung cấp nhiều lựa chọn để kỹ sư dữ liệu nhanh chóng nắm bắt tình trạng và hiệu quả của các luồng công việc dữ liệu. Cả hai đều cho phép triển khai dễ dàng, tích hợp với nhiều dịch vụ khác nhau, và khởi chạy bằng Python. Chúng ta sẽ đi sâu vào một số điểm mạnh và điểm yếu chính của chúng.

Tổng quan về Airflow

Thông qua việc sử dụng DAG (đồ thị có hướng không chu trình) và nhiều operator, Airflow là một bộ điều phối quy trình dữ liệu cực kỳ linh hoạt.

Nó trừu tượng hóa nhiều chức năng cần thiết và mang đến cho nhà phát triển một cách tiếp cận đơn giản đối với quản lý luồng công việc. Airflow cũng quản lý DAG bằng cách sử dụng scheduler và xử lý luồng công việc thông qua một cơ sở dữ liệu nội bộ, kích hoạt nhiều worker để xử lý.

Airflow cung cấp một giao diện web server đơn giản để người dùng tương tác với DAG: kích hoạt, giám sát và dừng khi cần nhằm theo dõi các luồng công việc dữ liệu.

Ví dụ giao diện Airflow - nguồn

Tổng quan về Prefect

Prefect đặt mục tiêu trở thành phiên bản hiện đại hóa của Airflow, cung cấp khả năng quản lý sự kiện động tốt hơn và giảm phụ thuộc hạ tầng đơn khối. Nó làm được điều này nhờ sử dụng các decorator tối giản, định hướng Python, cho phép kỹ sư dữ liệu tự do xây dựng luồng (flow) của riêng mình.

Prefect tập trung vào việc dùng decorator cho task và flow để dẫn dắt phát triển. Nó cũng cung cấp web server riêng mạnh mẽ để giám sát và gỡ lỗi. Với cách tiếp cận API bằng Python, nhà phát triển có thể kiểm thử cục bộ trong khi việc điều phối diễn ra trên đám mây, mang lại mức độ linh hoạt rất cao.

Ví dụ về giao diện Prefect - nguồn

So sánh chính giữa Airflow và Prefect

Cả hai công cụ quy trình dữ liệu đều cung cấp cho kỹ sư dữ liệu khả năng giám sát luồng công việc, gỡ lỗi, thực thi song song, thực thi dựa trên phụ thuộc, và tích hợp với các dịch vụ dữ liệu khác.

Chúng đều khá dễ thiết lập, và nhà phát triển có thể chạy các luồng công việc đơn giản rất nhanh chóng. Giao diện người dùng trực quan và cung cấp nhiều thông tin về sức khỏe quy trình, bao gồm trạng thái hiện tại, thời gian chạy, lỗi và lịch sử chạy.

Mức độ dễ sử dụng

Cả hai lựa chọn đều có giao diện dễ hiểu, cung cấp cái nhìn tổng quan vững chắc về sức khỏe luồng công việc dữ liệu cùng các điều khiển quản lý dữ liệu quan trọng. Tuy nhiên, mức độ dễ dàng khi nhà phát triển xây dựng các luồng này khác nhau giữa hai công cụ.

• Prefect có giao diện hiện đại và mạnh mẽ hơn, hiển thị số liệu toàn hệ thống như sự kiện, tỷ lệ hoàn thành, pool công việc đang hoạt động và lỗi trên một bảng điều khiển dễ đọc.
• Prefect chọn thẩm mỹ hiện đại, thể hiện khả năng giám sát và quản lý sự kiện với giao diện giống biểu đồ Gantt.
• Giao diện của Airflow liệt kê tất cả DAG kèm biểu tượng trạng thái. Bên trong, DAG của Airflow có phong cách tối giản, tập trung vào luồng và thể hiện rõ kết nối giữa các nút.
• Cả hai khá tương đồng về thời gian thiết lập, chỉ cần cài đặt vài gói Python để bắt đầu.
• Prefect dựa trên nền tảng API, trong khi Airflow sử dụng module operator.

Khả năng mở rộng

Cả hai công cụ đều được thiết kế để mở rộng nhanh và dễ.

• Prefect mở rộng tốt nếu bạn chuyển tải lên đám mây. Có thể quản lý điều phối tại chỗ, nhưng việc thực thi task đòi hỏi quy mô năng lực tính toán lớn hơn mà có thể máy cục bộ của bạn không đáp ứng được.
• Airflow mở rộng dựa trên tài nguyên sẵn có và gần như luôn chạy trên máy từ xa. Khi luồng công việc mở rộng, Airflow sẽ cần nhiều bộ nhớ hơn, vì vậy hệ thống cần mạnh mẽ hơn để xử lý băng thông và xử lý dữ liệu.

Tính linh hoạt

Cả hai công cụ điều phối đều mang lại mức độ linh hoạt tương tự. Chúng tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu và đi kèm các công cụ riêng như sensor, bộ xử lý sự kiện và giám sát.

• Cả hai đều tích hợp mượt mà và có connector đến các dịch vụ dữ liệu lớn như GCP, AWS và Azure.
• Airflow sử dụng operator, cung cấp các chức năng chính để kết nối với nguồn dữ liệu.
• Prefect dùng block, task và flow, cho phép bạn tạo các thành phần cần thiết để kết nối với nguồn dữ liệu.

Giám sát và ghi log

Giám sát sức khỏe luồng công việc ở quy mô lớn có thể là thách thức. Các cơ chế giám sát này cảnh báo kỹ sư dữ liệu về các vấn đề với pipeline hoặc dữ liệu. Lý tưởng là chúng có thể dừng luồng dữ liệu trước khi ảnh hưởng đến pipeline sản xuất và đưa ra cảnh báo rõ ràng về vấn đề.

• Giám sát của Prefect tinh vi hơn Airflow, cung cấp nhiều tính năng logging tích hợp và nguyên bản.
• Prefect có quản lý sự kiện tốt hơn và khả năng xử lý điều phối động thông qua đăng ký các hệ thống sự kiện hiện có.
• Logging của Airflow cần do nhà phát triển tự xây dựng hoàn toàn.
• Airflow có sensor operator có thể giám sát các tác vụ bên ngoài như tải tệp, nhưng gặp khó khi phản ứng linh hoạt với trạng thái dữ liệu thay đổi và cập nhật.
• Prefect đơn giản hơn khi phát triển xử lý lỗi vì có các module linh hoạt cho nhiều vấn đề khác nhau.
• Trong Airflow, nhiều công cụ giám sát và cảm biến này cần được nhà phát triển lắp ghép thông qua việc kết hợp các operator khác nhau.

Prefect và Airflow: Bảng so sánh

Dưới đây là bảng tóm tắt những khác biệt chính giữa Airflow và Prefect:

Trường hợp sử dụng Airflow

Nhìn chung, Airflow mang đến giải pháp điều phối mạnh mẽ. Việc thiết lập được đơn giản hóa nhờ sử dụng operator và DAG dễ phác thảo.

Người dùng Airflow định nghĩa DAG một cách tường minh bằng cách khai báo biến và viết mã.

• Airflow vượt trội ở tính trực diện và rất phù hợp với luồng dữ liệu chủ yếu tĩnh.
• Giải pháp tuyệt vời cho các đội ngũ muốn một cách tiếp cận gọn gàng để đưa dữ liệu từ điểm A đến điểm B, với một chút ETL ở giữa.
• Ít phức tạp hơn so với Prefect. Nhóm có thể bắt đầu nhanh với ít thời gian phát triển và vẫn tạo được mạng lưới phức tạp đẹp mắt.

Trường hợp sử dụng Prefect

Prefect cung cấp công cụ điều phối luồng công việc mạnh mẽ, hiện đại và có tính động cao. Nó tập trung vào phát triển theo phong cách Pythonic với cú pháp định hướng API và tạo subflow bằng cách xây dựng hàm lồng trong hàm.

• Lý tưởng cho đội ngũ kỹ sư dữ liệu dày dạn kinh nghiệm muốn tăng độ vững chắc cho quản lý luồng công việc.
• Tuyệt vời cho các nhóm cần mức độ giám sát cao và tương tác rất linh hoạt với nguồn dữ liệu.
• Thiếu một cộng đồng lớn có thể khiến việc khắc phục sự cố khó khăn hơn, nhưng tài liệu của Prefect khá toàn diện.

Kỳ vọng về hiệu năng

Hiểu hiệu năng của mỗi công cụ là điều quan trọng. Cả hai đều có thể chậm hẳn nếu triển khai không đúng cách. Tập trung chuyển việc thực thi sang các dịch vụ khác sẽ giúp công cụ điều phối làm tốt nhất vai trò của nó: điều phối.

Như đã nói, hãy kỳ vọng sử dụng khá nhiều bộ nhớ và băng thông nếu muốn chạy nhiều tiến trình song song cho cả Airflow và Prefect. Theo kinh nghiệm thực tế, Airflow được ghi nhận là chậm hơn một chút so với Prefect, nhưng tổng thể hiệu năng tương đồng.

Prefect và Airflow: Nên chọn cái nào

Thế giới quản lý dữ liệu rất phức tạp. Hãy cân nhắc nhu cầu riêng của đội ngũ bạn và tìm điểm cân bằng phù hợp nhất.

Điều phối luồng công việc sẽ tiếp tục phát triển.

Chọn Airflow nếu bạn muốn cách tiếp cận đơn giản, tối giản để điều phối, tập trung đưa dữ liệu từ điểm A đến điểm B nhanh nhất có thể.

Chọn Prefect nếu bạn muốn một hệ thống bền bỉ hơn, phù hợp với các nhà phát triển thoải mái với API dựa trên Python.

Để thật sự cảm nhận các công cụ, tốt nhất là bắt tay vào thực hành. Dưới đây là một số tài nguyên để bắt đầu:

• Một hướng dẫn Airflow nhập môn tuyệt vời
• Theo dõi hướng dẫn Prefect cho quy trình máy học để bắt đầu nhanh với Prefect
• Khám phá các công cụ MLOps hàng đầu để mở rộng hiểu biết của bạn