Comparaison entre Apache Astro et Airflow

Une orchestration efficace des flux de travail est la clé pour créer une automatisation autour d'activités complexes orientées processus dans le paysage moderne du développement logiciel. En ce qui concerne l'ingénierie et la science des données, Astro et Apache Airflow se classent au premier rang des outils importants utilisés dans la gestion de ces flux de travail de données. 

Cet article compare Astro et Apache Airflow, expliquant leur architecture, leurs fonctionnalités, leur évolutivité, leur convivialité, leur support communautaire et leurs capacités d'intégration. Cela devrait aider les développeurs de logiciels et les ingénieurs de données à sélectionner l'outil adapté à leurs besoins spécifiques et aux exigences du projet.

Présentation d'Astro

Astro est une plate-forme entièrement native de Kubernetes conçue pour orchestrer facilement les flux de travail dans systèmes cloud natifs. Il utilise Kubernetes lui-même pour gérer l'orchestration des conteneurs, ce qui ajoute une tolérance aux pannes et une élasticité prêtes à l'emploi. Par conséquent, Astro fonctionne efficacement dans des scénarios qui nécessitent que les microservices et la conteneurisation soient essentiels à l'architecture.

Fonctionnalités et capacités

Astro fournit une manière déclarative de définir des flux de travail, qu'il est possible de définir en Python. ou YAML. Dans le même temps, cela simplifie la charge d’interface vers Kubernetes. De plus, Astro gère les ressources nécessaires à la mise à l'échelle dynamique. Astro fonctionne de manière native avec les structures de données contemporaines, dès la sortie de la boîte, les pods Kubernetes, facilitant ainsi la communication entre les bases de données, les services cloud et les frameworks qui traitent les données.

Exemple d'extrait de code

dag_id: first_dag            # This is the unique identifier for the DAG.
schedule: "0 0 * * *"        # This specifies the schedule for the DAG using a cron expression (runs daily at midnight).
tasks:                       # This is the list of tasks in the DAG.
  - task_id: my_task         # This is the unique identifier for the task.
    operator: bash_operator  # This specifies the type of operator to use (in this case, a BashOperator).
    bash_command: "echo Welcome to the World of Astro!"  # This is the command that will be run by the BashOperator.

Présentation d'Apache Airflow

Apache Airflow est une plate-forme open source initialement développée par Airbnb et largement adoptée en raison de son évolutivité, de son extensibilité et de sa richesse en fonctionnalités. Contrairement à Astro, qui fonctionne uniquement sur Kubernetes, l'architecture d'Airflow définit les workflows par DAG. Il sépare la définition des tâches de leur exécution, permettant ainsi l'exécution des tâches de manière distribuée sur un cluster de nœuds.

Fonctionnalités et capacités

L'interface utilisateur Web d'Airflow offre des dépendances de tâches, l'état d'exécution et les journaux, ce qui le rend efficace en matière de débogage et de surveillance. Il est également polyvalent pour la plupart des exigences de flux de travail ; il contient de nombreux opérateurs pouvant être utilisés pour des tâches et allant des scripts Python aux procédures SQL ou aux commandes Bash, entre autres. La conception du plugin rend ensuite Airflow encore plus puissant en l'ouvrant à une très large gamme de services cloud, d'API et de sources de données.

Exemple d'extrait de code

from airflow import DAG                          # Importing DAG class from Airflow
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator  # Importing BashOperator class
from datetime import datetime, timedelta         # Importing datetime and timedelta classes
default_args = {
    'owner': 'airflow',                          # Owner of the DAG
    'depends_on_past': False,                    # DAG run does not depend on the previous run
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),          # Start date of the DAG
    'retries': 1,                                # Number of retries in case of failure
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),         # Delay between retries
}
dag = DAG('first_dag', default_args=default_args, schedule_interval='0 0 * * *')  # Defining the DAG
task_1 = BashOperator(
    task_id='task_1',                            # Unique identifier for the task
    bash_command='echo "Welcome to the World of Airflow!"',  # Bash command to be executed
    dag=dag,                                     # DAG to which this task belongs
)

Comparaison

Évolutivité et performances

Astro et Apache Airflow sont tous deux des moteurs en termes d'évolutivité, mais de manières différentes, mais liées. Astro, en revanche, exploite extrêmement bien les architectures Kubernetes, ce qui le rend parfait pour la mise à l'échelle horizontale en gérant dynamiquement les conteneurs pour la mise en œuvre, ce qui est bien adapté à la mise à l'échelle élastique. Airflow permet une mise à l'échelle grâce au modèle d'exécution de tâches distribuées, dans lequel on peut s'exécuter sur de nombreux nœuds de travail et offrir une flexibilité dans la gestion des flux de travail à grande échelle. 

Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

L'intégration d'Astro avec Kubernetes peut faciliter le déploiement pour ceux qui sont familiers avec l'orchestration de conteneurs, mais cela pourrait créer une courbe d'apprentissage plus abrupte pour ceux qui découvrent les concepts de Kubernetes. Au contraire, Airflow est livré avec une interface Web très conviviale et un document riche, facilitant l'intégration et avec une séparation claire entre la définition des tâches et l'exécution - plus convivial en rendant la gestion des flux de travail et le dépannage beaucoup plus simples.

Communauté et support

Le large support, le développement continu et le vaste écosystème de plugins et d'intégrations font de ce projet un sujet d'amélioration et d'innovation continues grâce à l'énorme et énergique communauté open source qui soutient Apache Airflow. Étant une solution plus récente et moins mature que d’autres, Astro s’appuie sur une communauté plus petite, mais propose des options de support professionnel pour les déploiements en entreprise. Il offre un équilibre subtil entre innovation pilotée par la communauté et fiabilité de niveau entreprise.

Capacités d'intégration

Astro et Apache Airflow s'intègrent à un grand nombre de sources de données, de bases de données et de plates-formes cloud. Astro s'intègre nativement à Kubernetes, permettant un déploiement fluide sur des systèmes cloud prenant également en charge Kubernetes, augmentant ainsi son interopérabilité avec le reste des services cloud natifs et d'autres outils. La puissance de l'intégration d'Airflow est étendue aux utilisateurs d'Airflow via son écosystème de plugins, connectant facilement le pipeline à n'importe quelle source de données, API et service cloud.

Conclusion

La décision d'opter pour Astro ou Apache Airflow nécessite des besoins de projet spécifiques, une appétence pour l'infrastructure et enfin des compétences d'équipe. Grâce à l'approche centrée sur Kubernetes d'Astro, l'outil reste une excellente solution pour les architectures de conteneurisation et de microservices avec l'ambition de fournir des charges de travail évolutives et efficaces dans des environnements cloud natifs. D'un autre côté, l'écosystème mature d'Apache Airflow, le large support communautaire et l'architecture très flexible en font une solution incontournable pour une équipe qui a vraiment besoin d'une orchestration robuste des flux de travail sur divers pipelines de données.

Connaître la puissance et la subtilité de chaque outil permet aux développeurs de logiciels et aux ingénieurs de données de prendre des décisions en fonction des objectifs organisationnels et des exigences techniques. Astro et Apache Airflow ont encore une fois continué à évoluer avec un espace croissant d'ingénierie de données et de développement de logiciels pour proposer des solutions qui répondent au mieux aux exigences des flux de travail modernes.

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