データ オーケストレーション ツール分析: Airflow、Dagster、Flyte

データ オーケストレーション 対決: Apache Airflow、Dagster、Flyte

最新のデータ ワークフローでは、堅牢なオーケストレーションが必要です。 Apache Airflow、Dagster、Flyte は人気のある選択肢であり、それぞれに明確な長所と哲学があります。この比較は、気象データ パイプラインの実世界の経験に基づいて行われており、適切なツールを選択するのに役立ちます。

プロジェクト概要

この分析は、気象データ パイプライン プロジェクトで Airflow、Dagster、Flyte を使用した実践的な経験に基づいています。 目的は、それらの機能を比較し、独自のセールス ポイントを特定することでした。

Apache エアフロー

2014 年に Airbnb で誕生した Airflow は、使いやすい Web インターフェイスを備えた成熟した Python ベースのオーケストレーターです。 2019 年にトップレベルの Apache プロジェクトに移行し、その地位は確固たるものになりました。 Airflow は複雑なタスクの自動化に優れており、確実に順次実行されます。 気象プロジェクトでは、データの取得、処理、保存を完璧に管理しました。

エアフロー DAG の例:

# 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()

Airflow の UI は、包括的な監視と追跡を提供します。

ダグスター

2019 年に Elementl によって開始された Dagster は、新しい資産中心のプログラミング モデルを提供します。 タスク中心のアプローチとは異なり、Dagster は計算の中核単位としてデータ資産 (データセット) 間の関係を優先します。

Dagster アセットの例:

@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)

Dagster の資産中心の設計により、透明性が促進され、デバッグが簡素化されます。 組み込みのバージョニングと資産スナップショットは、進化するパイプラインの管理の課題に対処します。 Dagster は、@ops.

を使用した従来のタスクベースのアプローチもサポートしています。

フライト

Lyft によって開発され、2020 年にオープンソース化された Flyte は、機械学習とデータ エンジニアリングの両方のために設計された Kubernetes ネイティブのワークフロー オーケストレーターです。コンテナ化されたアーキテクチャにより、効率的なスケーリングとリソース管理が可能になります。 Flyte は、Airflow のタスク中心のアプローチと同様に、タスク定義に Python 関数を使用します。

Flyte ワークフローの例:

@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)

Flyte の flytectl は、ローカルでの実行とテストを簡素化します。

比較

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

結論

最適な選択は、特定のニーズによって異なります。 Dagster は資産管理とバージョン管理に優れており、Flyte はスケーリングと ML ワークフローのサポートに優れています。 Airflow は、よりシンプルな従来のデータ パイプラインにとって堅実なオプションであり続けます。 プロジェクトの規模、焦点、将来の要件を慎重に評価して、最善の決定を下してください。

以上がデータ オーケストレーション ツール分析: Airflow、Dagster、Flyte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。