Airflow vs Dagster vs Prefect — porovnání orchestračních nástrojů

Airflow, Dagster a Prefect jsou tři hlavní orchestrační nástroje pro datové pipeline. Každý má jiný přístup — porovnáme architekturu, silné stránky a ideální use cases.

Tři přístupy k orchestraci

Apache Airflow

• Přístup: task-oriented DAGy v Pythonu
• Ekosystém: 1000+ operátorů a providerů
• Komunita: největší, nejvíce Stack Overflow odpovědí
• Ideální pro: enterprise, velké týmy, komplexní workflow

Dagster

• Přístup: asset-oriented, software-defined assets
• Type system: vestavěná validace mezi assety
• UI: nejlepší asset lineage vizualizace
• Ideální pro: datové platformy, analytics engineering

Prefect

• Přístup: Pythonic dekorátory, minimální boilerplate
• Cloud-native: managed Prefect Cloud
• Flexibilita: žádný DAG requirement
• Ideální pro: malé týmy, ML pipeline, rychlé prototypy

# Stejný pipeline ve třech nástrojích:

# Airflow:
with DAG('pipeline') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='extract', ...)
    t2 = PythonOperator(task_id='transform', ...)
    t1 >> t2

# Dagster:
@asset
def raw_data(): return extract()
@asset
def clean_data(raw_data): return transform(raw_data)

# Prefect:
@flow
def pipeline():
    raw = extract()
    clean = transform(raw)