データオーケストレーションのためのエアフローの代替品 - 分析Vidhya

導入

Apache Airflowは、データオーケストレーションの重要なコンポーネントであり、複雑なワークフローを処理し、データパイプラインを自動化する機能で知られています。多くの組織は、その柔軟性と強力なスケジューリング機能のためにそれを選択しています。しかし、データ要件が変化するにつれて、Airflowのスケーラビリティ、リアルタイム処理機能、およびセットアップの複雑さの欠如は、他のオプションの探索につながる可能性があります。この記事では、エアフローの代替品を掘り下げ、データ調整要件について十分な情報に基づいた決定を下すのに役立つ特性、利点、および実用的なアプリケーションを強調しています。

目次

• 導入
• Apache Airflowとは何ですか？
• データオーケストレーションにはエアフローはどのように使用されますか？
• データオーケストレーションのためのトップ7エアフローの代替品
  • 1。長官
  • 2。ダグスター
  • 3。ルイージ
  • 4。Kubeflow
  • 5。フライテ
  • 6。メイジAI
  • 7。ケドロ
• 結論

Apache Airflowとは何ですか？

Apache Airflowは、プログラムで書かれたパイプラインを作成、スケジュール、監視するためのオープンソースプラットフォームです。ユーザーは、ワークフローを、線形/平行した方法で処理されたタスクのDAGまたは両方の組み合わせとして定義できます。エアフローは、複雑なタスクとデータ処理に有益です。これは、プラグインで簡単に拡張できるため、スケジューリングをサポートし、そのベースに優れた監視システムを備えているためです。

データオーケストレーションにはエアフローはどのように使用されますか？

エアフローは通常、データ処理に使用されます。これは、複雑なスケジューリングと相互依存関係の取り扱いに優れているためです。イベント駆動型のワークフローの場合、ユーザーはPythonコードを使用してタスクと依存関係を定義し、ユーザーがプログラムの流れを制御できるようにします。Airflowのスケジューラは、規定の頻度または他のイベントとの相関に基づいてタスクを実行する責任があり、Web UIはワークフローフのトップレベルのコンセプトの状態を監視する能力を提供します。この機能は、ETLプロセス、データ統合、およびデータを含むその他の関連プロセスを管理するために重要です。

ただし、Airflowには、他のオプションを探索する必要がある特定の制限が付属しています。

• セットアップとメンテナンスの複雑さ：エアフローは複雑になる可能性があり、特に多くのワークフローを管理する場合、多くの労力が必要です。
• スケーラビリティの問題：気流は多数のタスクを管理できますが、大幅に調整やリソースなしで広範なワークフローで困難に遭遇する可能性があります。
• リアルタイム処理の欠如：気流は主にバッチ処理を処理するためのものであり、リアルタイム処理機能がないため、リアルタイムのデータ処理要件に理想的なオプションではない場合があります。
• 動的ワークフローの限られたサポート：エアフローの動的ワークフローには限られた支援が利用できます。
• Pythonへの依存：Pythonはカスタマイズ可能なワークフローを可能にしますが、Pythonの習熟度がないチームを妨げる可能性があります。

したがって、これらの制限は、より簡単なセットアップ、スケーラビリティの改善、リアルタイム処理能力、または特定の要件に合わせてカスタマイズされたその他の機能を提供できるさまざまなツールを調査する必要性を強調しています。

データオーケストレーションのためのトップ7エアフローの代替品

次に、データオーケストレーションのためのエアフローの代替品を見てみましょう。

1。長官

Phectectは、データパイプラインの作成と制御を合理化するワークフローを調整するための現代的なツールです。混合実行モデルを提供し、ワークフローがローカルマシンまたはマネージドクラウド設定で動作できるようにします。このエアフローの代替品は、シンプルさ、視認性、回復力に焦点を当てていることで知られているため、データエンジニアとデータサイエンティストにとって説得力のある選択肢となっています。

重要な機能

• ハイブリッド実行：ローカルまたはクラウドでのワークフローの実行をサポートします。
• 使いやすさ：ユーザーフレンドリーなインターフェイスとワークフローを定義するためのシンプルなAPI。
• 観察可能性：ワークフロー実行のリアルタイム監視とロギング。
• フォールトトレランス：信頼できるワークフローの実行を確保するための自動レトリと障害処理。
• 柔軟なスケジューリング：さまざまなワークフロータイミングのニーズを満たすための高度なスケジューリングオプション。
• 拡張性：多数のデータソース、ストレージ、およびその他のツールとの統合。

ユースケース

• ETLパイプライン：知事のグリッド実行モデルとフォールトトレランスにより、ローカルマシンとクラウド環境で実行する必要があるETLパイプラインの構築と管理に最適です。
• データの統合：CHEFECTのリアルタイムの監視と観察可能性は、データを複数のソースから統合および変換するのに有益です。
• 複雑なワークフロー：柔軟なスケジューリングと使いやすいインターフェイスは、複雑なワークフローと依存関係の管理を簡素化します。

価格モデル

• 無料ティア：ローカル実行のための県のクラウドや県知事サーバーなどの基本的な機能が含まれています。
• チーム：1か月あたりユーザーあたり49ドルからです。強化された監視、警告、サポートなどの追加機能が含まれています。
• ビジネス：高度な機能と管理されたクラウドサービスのカスタム価格。詳細については、お問い合わせください。

こちらをご覧ください

2。ダグスター

Dagsterは、データアプリケーションを開発および維持するために設計されたデータオーケストレーターです。このAirflow Alternativeは、タイプセーフプログラミングモデルを提供し、最新のデータエンジニアリングツールとうまく統合します。 Dagsterのデータ品質と系統は、データワークフローの信頼性とトレーサビリティを確保するのに役立ちます。

重要な機能

• タイプセーフプログラミング：タイプの注釈を通じてデータの品質と一貫性を保証します。
• データ系統：ワークフローを介してデータの流れを追跡して、トレーサビリティを改善します。
• モジュール性：再利用可能なモジュール式パイプラインコンポーネントを奨励します。
• 統合：さまざまなデータエンジニアリングツールとプラットフォームと互換性があります。
• 監視とデバッグ：ワークフローの監視とデバッグ用の組み込みツール。
• スケーラビリティ：大規模なデータワークフローを効率的に処理するように設計されています。

ユースケース

• データ品質管理：タイプの安全なプログラミングとデータ系統に焦点を当てているのは、データの品質とトレーサビリティを維持することが重要なプロジェクトに役立ちます。
• モジュラーデータアプリケーション：モジュラーおよび再利用可能なデータアプリケーションの開発と維持に最適なDagsterは、タイプの安全なアプローチで複雑なワークフローをサポートしています。
• 監視とデバッグ：その組み込みの監視およびデバッグツールは、堅牢で信頼できるデータ処理を確保する必要があるチームにとって有益です。

価格モデル

• 無料層：オープンソースバージョンは無料で使用できます。データオーケストレーションと監視のコア機能が含まれています。
• エンタープライズ：価格は要件に基づいて異なります。見積もりについてはDagsterに連絡してください。追加のエンタープライズ機能、サポート、およびSLAが含まれています。

こちらのダグスターをご覧ください

また読む：データサイエンスワークフローの習得：ステップバイステップガイド

3。ルイージ

Spotifyによって開発されたLuigiは、バッチジョブの複雑なパイプラインの構築に役立つPythonパッケージです。依存関係の解像度、ワークフロー管理、視覚化、障害回復を処理します。このエアフローの代替品は、順次実行を必要とし、複雑な依存関係を持つタスクに特に適しています。

重要な機能

• 依存関係管理：タスクの依存関係を自動的に解決および管理します。
• ワークフローの視覚化：ワークフローとそのステータスを視覚化するツールを提供します。
• 障害回復：タスクの障害と再試行を処理するための組み込みメカニズム。
• 順次実行：タスクを順番に実行する必要があるワークフロー用に最適化されています。
• 拡張性：さまざまなデータソースおよびシステムとの統合をサポートします。
• オープンソース：Apacheライセンス2.0で使用および変更できます。

ユースケース

• バッチ処理：Luigiは、複雑な依存関係管理と連続的なジョブの実行を伴うバッチ処理タスクの処理に適しています。
• データパイプライン管理：このツールは、広範なデータ処理状況で一般的に見られる多数の段階と依存関係を備えた複雑なデータパイプラインの監督と表示に最適です。
• 障害回復：これは、ワークフローの一貫性を維持するために、タスクの障害の自動処理と復元が必要な場合に有益です。

価格モデル

• 無料ティア：オープンソースと無料で使用できます。パイプラインの構築と管理のためのコア機能が含まれています。
• 有料層：ルイージには正式な有料層がありません。組織は、インフラストラクチャとメンテナンスに関連するコストが発生する場合があります。

ここでルイージをご覧ください

4。Kubeflow

Kubeflowは、Kubernetes内で機械学習プロセスを実行するための無料のプラットフォームです。このAirflow Alternativeは、適応性のある移転可能なMLタスクを作成、調整、起動、管理するためのリソースを提供します。 KubeflowのKubernetesとの統合により、既にKubernetesを使用してコンテナを管理するチームにとって理想的なオプションです。

重要な機能

• Kubernetes統合：コンテナのオーケストレーションとスケーラビリティのためにKubernetesをレバレッジします。
• MLワークフローサポート：MLパイプラインを管理するための特殊なツールを提供します。
• 移植性：Kubernetesクラスターでワークフローが実行できるようにします。
• スケーラビリティ：大規模な機械学習ワークロードを処理するように設計されています。
• モジュール性：独立して使用できる相互運用可能なコンポーネントで構成されています。
• コミュニティとエコシステム：他のMLツールやライブラリとの強力なコミュニティサポートと統合。

ユースケース

• 機械学習パイプライン：Kubeflowは、Kubernetesで機械学習プロセスを実行し、データの準備からモデルの開発と展開までのタスクをカバーします。
• スケーラブルなMLワークフロー：大規模なKubernetesクラスターでMLタスクを拡張する機能を必要とする企業に最適です。
• MLモデルの展開：MLモデルを生産設定で展開および監督するためのリソースを提供し、スケーラビリティと柔軟性を保証します。

価格モデル

• 無料ティア：オープンソースと無料で使用できます。 KubernetesでMLワークフローを管理するためのコアツールが含まれています。
• インフラストラクチャコスト：クラウドサービスまたはKubernetesクラスターでKubeflowを実行するコストは、クラウドプロバイダーと使用法によって異なります。

ここでKubeflowをご覧ください

また読む：Kubeflowでワークフロー管理を理解してください

5。フライテ

Flyteは、複雑なデータのワークフローを自動化するプラットフォームと、ミッションクリティカルなアクティビティに不可欠なMLプロセスです。このAirflowの代替品は、スケーラビリティ、データの品質、生産性に焦点を当てたKubernetes原産のソリューションを提供します。 Flyteが作業を再現して監査できることに重点を置いているため、厳格なコンプライアンス基準を遵守する必要がある企業にとって最大の選択肢になります。

重要な機能

• Kubernetes-Native ：コンテナのオーケストレーションとスケーラビリティのためにKubernetesを活用します。
• スケーラビリティ：大規模なワークフローとデータ処理タスクを処理するように設計されています。
• データ品質：厳密な検証と監視により、データ品質が高くなります。
• 再現性：再現可能なワークフローを促進して、データ処理とMLトレーニングの一貫性を維持します。
• 監査可能性：コンプライアンスと監査目的のために、詳細なログと追跡を提供します。
• モジュラーアーキテクチャ：さまざまなコンポーネントを個別にまたは組み合わせて使用​​できます。

ユースケース

• 複雑なデータワークフロー：FlyTEは、高いスケーラビリティと厳格なデータ品質コントロールを必要とする複雑でミッションクリティカルなデータワークフローを管理するのに適しています。
• 機械学習：再現性と監査可能性に焦点を当てたスケーラブルなMLパイプラインをサポートしているため、厳しいコンプライアンス要件を持つ組織に最適です。
• データ処理：Kubernetes-Native Solutionsがパフォーマンスの利点を提供する大規模なデータ処理タスクに効果的です。

価格モデル

• 無料ティア：オープンソースと無料で使用できます。ワークフローの自動化と管理のコア機能が含まれています。
• エンタープライズ：追加のエンタープライズ機能、サポート、およびサービスのカスタム価格。詳細については、Flyteにお問い合わせください。

Flyteをご覧ください

6。メイジAI

Mage AIは、MLモデルを最初から最後まで簡単に作成、起動、追跡できる包括的な機械学習プラットフォームです。グラフィカルなワークフローインターフェイスを提供し、さまざまなデータソースとツールとシームレスに接続します。このAirflowの代替品により、機械学習はアクセスしやすくスケーラブルになり、データの前処理、モデルトレーニング、展開機能を提供します。

重要な機能

• ビジュアルインターフェイス：MLワークフローを設計するための直感的なドラッグアンドドロップインターフェイス。
• データ統合：さまざまなデータソースおよびツールとのシームレスな統合。
• エンドツーエンドML ：MLライフサイクル全体をデータの前処理からモデル展開までサポートします。
• スケーラビリティ：データと計算要件の増加とともにスケーリングするように設計されています。
• 監視と管理：生産におけるMLモデルのリアルタイム監視と管理。
• ユーザーフレンドリー：さまざまなレベルの専門知識を持つユーザーがアクセスできるように設計されています。

ユースケース

• エンドツーエンドのML開発：Mage AIは、エンドツーエンドの機械学習プロセス、データの前処理、モデルの展開、および監視のために作成されます。
• ビジュアルワークフロー設計：広範なコーディングなしで機械学習ワークフローを設計および管理するための視覚インターフェイスを好むユーザーに最適です。
• スケーラビリティ：データと計算要件の増加に応じて、MLモデルとワークフローのスケーリングに適しています。

価格モデル

• 無料層：機械学習ワークフロー管理の基本機能が含まれています。
• 専門家：価格設定は、1か月あたりユーザーあたり49ドルから始まります。追加の機能とサポートが含まれています。
• エンタープライズ：高度な機能、専用サポート、およびエンタープライズ機能のカスタム価格。見積もりについてはMage AIにお問い合わせください。

こちらのメイジAIをご覧ください

また読む：Mageによる最新のデータエンジニアリング

7。ケドロ

Kedroは、再現可能で保守可能なモジュラーデータサイエンスコードを作成するためのオープンソースPythonフレームワークです。データパイプライン開発のベストプラクティスを実施し、コードを構成して依存関係を管理する標準的な方法を提供します。このAirflowの代替品は、さまざまなデータストレージおよび処理ツールと統合されているため、品質と保守性に焦点を当てた複雑なデータワークフローを構築するための堅牢な選択肢になります。

重要な機能

• 再現性：データワークフローを一貫して再現できるようにします。
• 保守性：長期的なメンテナンスのためのベストプラクティスとコード構造を奨励します。
• モジュール性：再利用および統合できるモジュラーパイプラインコンポーネントをサポートします。
• データパイプライン管理：複雑なデータパイプラインの開発と管理を促進します。
• 統合：さまざまなデータストレージおよび処理ツールと互換性があります。
• 視覚化：データパイプラインとそのコンポーネントを視覚化するためのツールを提供します。

ユースケース

• データパイプライン開発：Kedroが再現性と保守性に重点を置いているため、簡単に再現できる必要がある複雑でモジュラーのデータパイプラインの開発に最適です。
• データサイエンスプロジェクト：データサイエンスプロジェクトの構造化と、コード組織と依存関係の管理でベストプラクティスが続くことを保証するのに役立ちます。
• ツールとの統合：さまざまなデータストレージおよび処理ツールとうまく統合されているため、研究および生産環境での多様なデータワークフローに堅牢な選択肢になります。

価格モデル

• 無料ティア：オープンソースと無料で使用できます。再現可能なデータサイエンスコードを作成するためのコア機能が含まれています。
• 有料層：Kedroには正式な有料層がありません。必要に応じて、インフラストラクチャ、エンタープライズサポート、またはコンサルティングサービスから追加のコストが発生する場合があります。

ここでケドロをご覧ください

結論

Apache Airflowはデータオーケストレーションのさまざまな分野で強力ですが、その制限により、特定のニーズに合った他のより適切なツールを探索することができます。 Phectect、Dagster、Flyteなどのオプションを探索することで、リアルタイムデータを処理するためのより良いスケーラビリティ、使いやすさ、または特定の機能を提供するソリューションを見つけることができます。正しいツールを選択するには、その機能をワークフローの要件と一致させる必要があり、会社の特定のニーズに合った合理化された成功したデータ組織を保証します。

また読む：データサイエンスワークフローのための12のベストAIツール

以上がデータオーケストレーションのためのエアフローの代替品 - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。