데이터 오케스트레이션 도구 분석: Airflow, Dagster, Flyte

데이터 오케스트레이션 대결: Apache Airflow, Dagster 및 Flyte

현대적인 데이터 워크플로에는 강력한 조정이 필요합니다. Apache Airflow, Dagster 및 Flyte는 각각 뚜렷한 장점과 철학을 갖고 있어 널리 사용되는 선택입니다. 기상 데이터 파이프라인의 실제 경험을 바탕으로 한 이러한 비교는 올바른 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.

사업개요

이 분석은 기상 데이터 파이프라인 프로젝트에서 Airflow, Dagster, Flyte를 사용한 실제 경험에서 비롯되었습니다. 목표는 기능을 비교하고 고유한 판매 포인트를 식별하는 것이었습니다.

아파치 에어플로우

2014년 Airbnb에서 시작된 Airflow는 사용자 친화적인 웹 인터페이스를 갖춘 성숙한 Python 기반 오케스트레이터입니다. 2019년 최상위 아파치 프로젝트로의 졸업으로 입지가 확고해졌습니다. Airflow는 복잡한 작업을 자동화하는 데 탁월하여 순차적 실행을 보장합니다. 날씨 프로젝트에서는 데이터 가져오기, 처리, 저장을 완벽하게 관리했습니다.

Airflow DAG 예:

# Dag Instance
@dag(
    dag_id="weather_dag",
    schedule_interval="0 0 * * *",  # Daily at midnight
    start_date=datetime.datetime(2025, 1, 19, tzinfo=IST),
    catchup=False,
    dagrun_timeout=datetime.timedelta(hours=24),
)
# Task Definitions
def weather_dag():
    @task()
    def create_tables():         
        create_table()  

    @task()
    def fetch_weather(city: str, date: str):         
        fetch_and_store_weather(city, date)  

    @task()
    def fetch_daily_weather(city: str):     
        fetch_day_average(city.title())  

    @task()
    def global_average(city: str):     
        fetch_global_average(city.title())  

# Task Dependencies
    create_task = create_tables()
    fetch_weather_task = fetch_weather("Alwar", "2025-01-19")
    fetch_daily_weather_task = fetch_daily_weather("Alwar")
    global_average_task = global_average("Alwar")
# Task Order
    create_task >> fetch_weather_task >> fetch_daily_weather_task >> global_average_task

weather_dag_instance = weather_dag()

Airflow의 UI는 포괄적인 모니터링 및 추적 기능을 제공합니다.

대그스터

2019년 Elementl이 출시한 Dagster는 새로운 자산 중심 프로그래밍 모델을 제공합니다. 작업 중심 접근 방식과 달리 Dagster는 데이터 자산(데이터 세트) 간의 관계를 핵심 계산 단위로 우선시합니다.

Dagster 자산 예:

@asset(
        description='Table Creation for the Weather Data',
        metadata={
            'description': 'Creates databse tables needed for weather data.',
            'created_at': datetime.datetime.now().isoformat()
        }
)
def setup_database() -> None:
    create_table()

# ... (other assets defined similarly)

Dagster의 자산 중심 설계는 투명성을 촉진하고 디버깅을 단순화합니다. 내장된 버전 관리 및 자산 스냅샷은 진화하는 파이프라인 관리 문제를 해결합니다. Dagster는 @ops.

을 사용하여 전통적인 작업 기반 접근 방식도 지원합니다.

플라이트

Lyft에서 개발하여 2020년 오픈 소스로 공개된 Flyte는 기계 학습과 데이터 엔지니어링 모두를 위해 설계된 Kubernetes 기반 워크플로 조정자입니다. 컨테이너화된 아키텍처를 통해 효율적인 확장 및 리소스 관리가 가능합니다. Flyte는 Airflow의 작업 중심 접근 방식과 유사하게 작업 정의를 위해 Python 함수를 사용합니다.

Flyte 작업 흐름 예:

@task()
def setup_database():  
    create_table()

# ... (other tasks defined similarly)

@workflow         #defining the workflow
def wf(city: str='Noida', date: str='2025-01-17') -> typing.Tuple[str, int]:
    # ... (task calls)

Flyte의 flytectl은 로컬 실행과 테스트를 단순화합니다.

비교

Feature	Airflow	Dagster	Flyte
DAG Versioning	Manual, challenging	Built-in, asset-centric	Built-in, versioned workflows
Scaling	Can be challenging	Excellent for large data	Excellent, Kubernetes-native
ML Workflow Support	Limited	Good	Excellent
Asset Management	Task-focused	Asset-centric, superior	Task-focused

결론

최적의 선택은 귀하의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. Dagster는 자산 관리 및 버전 관리에 탁월하고 Flyte는 확장 및 ML 워크플로 지원에 탁월합니다. Airflow는 더 단순하고 전통적인 데이터 파이프라인을 위한 견고한 옵션으로 남아 있습니다. 최선의 결정을 내리려면 프로젝트의 규모, 초점, 향후 요구 사항을 신중하게 평가하세요.

위 내용은 데이터 오케스트레이션 도구 분석: Airflow, Dagster, Flyte의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!