Door Darko Monzio Compagnoni op 19 Nov, 2024
In data engineering zijn effectieve orchestration tools essentieel voor het beheren van steeds complexere dataworkflows. Tot de populairste oplossingen behoren Apache Airflow en Dagster.
Terwijl Airflow al jaren de standaard is, biedt Dagster een moderne, asset-first benadering die is afgestemd op de snelle dataomgevingen van vandaag. In dit artikel worden deze tools vergeleken om je te helpen beslissen welke het meest geschikt is voor de behoeften van jouw team.
Een verhaal van twee tools
Apache Airflow: De industriestandaard
Apache Airflow, voor het eerst uitgebracht door Airbnb in 2014 en later open-sourced in 2015, is de meest gebruikte data orchestration tool geworden. Het taakgerichte model organiseert workflows als Directed Acyclic Graphs (DAG's) en biedt ongeëvenaarde flexibiliteit en uitbreidbaarheid. Met duizenden plugins, robuuste planningsopties en een enorme community blijft Airflow het orchestrationlandschap domineren.
Apache Airflow GUI. Bron: Airflow Docs.
Dagster: De Asset-First nieuwkomer
Dagster, gelanceerd in 2019, introduceert een asset-centrische benadering van orchestration, waarbij de focus ligt op de gegevens die door workflows worden geproduceerd in plaats van op de taken zelf. Door de nadruk te leggen op Software Defined Assets (SDA's) en robuust testen, probeert Dagster veel van de tekortkomingen van Airflow aan te pakken, zoals het bijhouden van gegevenslijnen, debuggen en testmogelijkheden.
Dagster's DAG. Bron: Dagster Documentatie
Belangrijkste verschillen tussen Airflow en Dagster
| Eigenschap/Aspect | Apache Luchtstroom | Dagster |
|---|---|---|
| Pijplijn concept | Op taken gebaseerde DAG's | Asset-gebaseerde workflows met "ops" die stappen vertegenwoordigen |
| Gegevens lineage | Experimenteel met invoer/uitvoer op taakniveau | Inheemse lineage op asset-niveau, biedt granulaire inzichten |
| Lokale ontwikkeling | Vereist een database, webserver en scheduler | Gestroomlijnd met CLI-commando dagster dev |
| Testen en debuggen | Beperkt testen; een uitdaging om productieomstandigheden te repliceren | Ingebouwd testen met typevalidatie voor inputs/outputs |
| Uitbreidbaarheid | Meer dan 1.600 plugins en ondersteuning voor aangepaste operatoren | Minder plugins maar sterke integratie met Python-workflows |
| Schaalbaarheid | Schaalbaar met Kubernetes en Celery-uitvoerders | Ingebouwde ondersteuning voor Kubernetes; efficiënt parallellisme met asset-gebaseerde uitvoering |
| Ondersteuning voor de gemeenschap | Volwassen, met duizenden bijdragers en uitgebreide bronnen | Groeiend, met een actieve open-source gemeenschap |
Waarom teams overstappen op Dagster
Veel organisaties stappen om verschillende redenen over van Airflow naar Dagster:
- Asset-gerichte workflows: Dagster's focus op data assets vereenvoudigt het bijhouden van afhankelijkheden en verbetert de zichtbaarheid, vooral in complexe workflows.
- Robuust testen: Met ingebouwde ondersteuning voor unit testing en CI/CD stelt Dagster ontwikkelaars in staat om fouten in een vroeg stadium op te sporen, waardoor risico's in productie worden beperkt.
- Cloud-Native Infrastructuur: Dagster is ontworpen voor moderne datastacks en integreert naadloos met Kubernetes, Docker en andere cloudgebaseerde tools.
- Verbeterde debugging: Dagster's gestructureerde logs en intuïtieve UI maken het identificeren en oplossen van pipeline problemen sneller en eenvoudiger.
Wanneer Airflow vs. Dagster kiezen
Kies Airflow als:
- Je een volwassen, vertrouwde tool nodig hebt met uitgebreide ondersteuning van de community.
- Je team vertrouwt op zeer aangepaste workflows of vereist integraties met oudere systemen.
- Je workflows complexe afhankelijkheden hebben, zoals dynamische taakgeneratie of vertakkingen.
Kies Dagster als:
- Je prioriteit geeft aan datakwaliteit, lineage en zichtbaarheid in workflows.
- Uw team waarde hecht aan snelle ontwikkelings-, test- en implementatiecycli.
- Je werkt met moderne tools zoals dbt of Spark en naadloze integratie met een cloud-native ecosysteem nodig hebt.
Praktijkvoorbeelden
Airflow succesverhalen
- Airbnb: Automatiseert ETL processen, integreert meerdere gegevensbronnen.
- Robinhood: Orkestreert grootschalige financiële datapijplijnen voor real-time handel en rapportage.
Dagster succesverhalen
- BenchSci: Verbeterde zichtbaarheid en debugging-mogelijkheden, versnelde ontwikkelingscycli. Bron
- SimpliSafe: Gestroomlijnde data workflows, verbeterde betrouwbaarheid van de pipeline en operationele efficiëntie.
Slotopmerkingen: De juiste tool voor uw behoeften kiezen
Zowel Apache Airflow als Dagster zijn krachtige orchestrationtools, maar hun sterke punten komen tegemoet aan verschillende behoeften. De volwassenheid en het uitgebreide ecosysteem van Airflow maken het ideaal voor gevestigde teams met complexe, taakgerichte workflows. Het moderne, asset-gebaseerde ontwerp van Dagster is perfect voor snelle teams die op zoek zijn naar betere mogelijkheden voor testen, debuggen en data lineage.
Uiteindelijk hangt de juiste keuze af van de workflows, doelstellingen en vaardigheden van je datateam. Of je nu kiest voor de bewezen betrouwbaarheid van Airflow of voor de innovatieve aanpak van Dagster, investeren in de juiste orchestrationtool zal je dataoperaties klaarstomen voor succes.
Foto door Arindam Mahanta op Unsplash
Wat is de volgende stap voor Tableau Data Server
