Apache Airflow против Prefect: дилемма оркестратора

Представьте себе управление оркестром, где половина музыкантов играет Бетховена, а другие пытаются исполнить «Macarena». Вот так и ваш конвейер данных без должного управления. Давайте рассмотрим двух «маэстро» — Apache Airflow и Prefect, чтобы понять, какое решение позволит вашим данным звучать в гармонии.

Подготовка сцены: основные реализации

Симфония «Hello World» от Airflow

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime
default_args = {
    'owner': 'mozart',
    'retries': 3
}
with DAG('classical_music',
         start_date=datetime(2025, 6, 4),
         schedule_interval='@daily') as dag:
    tune = BashOperator(
        task_id='play_requiem',
        bash_command='echo "The show must go flow!"'
    )

Airflow требует трёх помощников за кулисами:

1. airflow webserver — пульт дирижёра
2. airflow scheduler — метроном
3. airflow workers — настоящие музыканты

Джазовое импровизационное занятие от Prefect

from prefect import flow, task
from datetime import timedelta
@task(retries=3, timeout_seconds=30)
def riff():
    print("Smooth like data butter")
@flow(name="freeform_jazz")
def jam_session():
    riff()
jam_session()

Настройка Prefect больше похожа на джазовый клуб:

prefect server start  # Начало открытого микрофона
prefect deploy       # Музыканты регистрируются

Техническая борьба за превосходство

Управление жизненным циклом задач

Airflow

task = PythonOperator(
    task_id='vintage_vinyl',
    python_callable=play_record,
    on_failure_callback=scratch_disc,
    retries=2
)

Prefect

@task(retries=2, 
      retry_delay_seconds=60,
      timeout_seconds=120)
def streaming_service():
    connect_to_spotify()

Сравнение масштабируемости в облаке

Оркестровая яма Airflow требует:

• Выделенный кластер Kubernetes
• RabbitMQ/Redis для очередей
• Регулярная синхронизация папки DAG

Джазовый квартет Prefect предпочитает:

«Пытаться масштабировать Airflow — это как дирижировать Берлинским филармоническим оркестром в своём гараже. Возможно? Да. Целесообразно? Только если вы ненавидите своих соседей». — Анонимный инженер DevOps

Когда выбирать своего дирижёра

Airflow хорош, когда…

• Вам нужны явные определения рабочих процессов (без джазовой импровизации)
• Доступна существующая инфраструктура Kubernetes
• Сложная зависимость данных требует визуализации
• Вам нравится отладка проблем планировщика (шутка… в основном)

Prefect подходит, когда…

• Вам нужно гибридное выполнение в облаке/локально
• Динамические рабочие процессы меняются с данными
• Триггеры, управляемые событиями, имеют важное значение
• Вы предпочитаете встроенное мониторинг

Энкор: советы из окопов

1. Подводный камень Airflow
   DAG загружаются по имени файла, а не по содержимому. Изменяйте идентификатор DAG при обновлении рабочих процессов!

2. Эффективный ход Prefect

@flow(persist_result=True)
def vinyl_collection():
    return get_rare_records()

Автоматически сохраняйте результаты задач в S3/GCS/Azure с помощью одного флага.

3. Распространённая ошибка
   Оба инструмента не любят перекрывающиеся расписания. Подумайте об этом как о двойном бронировании концертных залов — никто не выигрывает.

Финальная сцена: матрица решений

Независимо от того, управляете ли вы своим потоком данных с помощью структурированной дирижёрской палочки Airflow или джазовых жестов Prefect, помните: лучший инструмент для оркестрации — тот, который растворяется в вашем рабочем процессе. Теперь создайте музыку данных! 🎼

# Бонус: гибридный подход для амбициозных
from airflow import DAG
from prefect import flow
@flow
def prefect_jazz():
    play_improvisation()
with DAG('best_of_both_worlds', schedule='@weekly') as dag:
    AirflowTask = PythonOperator(
        task_id='classical_opener',
        python_callable=play_beethoven
    )
    PrefectTask = PythonOperator(
        task_id='modern_encore',
        python_callable=prefect_jazz
    )
    AirflowTask >> PrefectTask