Perbandingan Apache Astro dan Aliran Udara

Orkestrasi aliran kerja yang berkesan ialah kunci untuk mewujudkan automasi sekitar aktiviti berorientasikan proses yang kompleks dalam landskap moden pembangunan perisian. Memandangkan kejuruteraan data dan sains data, Astro dan Apache Airflow naik ke peringkat teratas sebagai alat penting yang digunakan dalam pengurusan aliran kerja data ini. 

Artikel ini membandingkan Astro dan Apache Airflow, menerangkan seni bina, ciri, kebolehskalaan, kebolehgunaan, sokongan komuniti dan keupayaan penyepaduan mereka. Ini sepatutnya membantu pembangun perisian dan jurutera data dalam memilih alat yang tepat untuk keperluan khusus dan keperluan projek mereka.

Tinjauan Astro

Astro ialah platform asli Kubernetes sepenuhnya yang direka untuk mengatur aliran kerja dengan mudah dalam sistem asli awan. Ia menggunakan Kubernetes sendiri untuk mengendalikan orkestrasi kontena, yang menambahkan toleransi kesalahan dan keanjalan keluar dari kotak. Oleh itu, Astro berfungsi dengan berkesan dalam senario yang memerlukan perkhidmatan mikro dan kontena untuk menjadi penting kepada seni bina.

Ciri dan Keupayaan

Astro menyediakan cara deklaratif untuk mentakrifkan aliran kerja, yang boleh ditakrifkan dalam Python atau YAML. Pada masa yang sama, ia memudahkan beban antara muka ke arah Kubernetes. Selain itu, Astro mengurus sumber yang diperlukan untuk penskalaan dinamik. Astro berfungsi secara asli dengan struktur data kontemporari — di luar kotak — pod Kubernetes, menjadikan komunikasi lebih mudah antara pangkalan data, perkhidmatan awan dan rangka kerja yang memproses data.

Contoh Coretan Kod

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.

Gambaran Keseluruhan Aliran Udara Apache

Apache Airflow ialah platform sumber terbuka yang dibangunkan pada mulanya oleh Airbnb dan diterima pakai secara meluas disebabkan oleh kebolehskalaan, kebolehlanjutan dan kekayaan cirinya. Berbeza dengan Astro, yang hanya berjalan pada Kubernetes, seni bina Airflow mentakrifkan aliran kerja oleh DAG. Ia memisahkan takrifan tugas daripada pelaksanaannya, justeru membenarkan pelaksanaan tugasan dalam cara yang diedarkan merentas kelompok nod.

Ciri dan Keupayaan

UI berasaskan web Airflow menawarkan kebergantungan tugas, status pelaksanaan, dan log, menjadikannya cekap apabila ia berkaitan dengan penyahpepijatan dan pemantauan. Ia juga serba boleh untuk kebanyakan keperluan aliran kerja; ia mempunyai banyak pengendali yang boleh digunakan untuk tugasan dan antara lain daripada skrip Python kepada prosedur SQL atau perintah Bash. Reka bentuk pemalam kemudian menjadikan Aliran Udara lebih kuat dengan membukanya kepada rangkaian perkhidmatan awan, API dan sumber data yang sangat luas.

Contoh Coretan Kod

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
)

Perbandingan

Skalabiliti dan Prestasi

Kedua-dua Astro dan Apache Airflow adalah kuasa besar dari segi kebolehskalaan, tetapi dalam cara yang berbeza — namun berkaitan —. Astro, sebaliknya, memanfaatkan seni bina Kubernetes dengan sangat baik, menjadikannya sempurna untuk penskalaan mendatar dengan menguruskan bekas secara dinamik untuk pelaksanaan, yang sangat sesuai untuk penskalaan anjal. Aliran udara membolehkan penskalaan terima kasih kepada model pelaksanaan tugas yang diedarkan, di mana seseorang boleh berjalan pada banyak nod pekerja dan memberikan fleksibiliti dalam mengurus aliran kerja berskala besar. 

Keluk Kemudahan Penggunaan dan Pembelajaran

Pengintegrasian Astro dengan Kubernetes mungkin memudahkan penggunaan bagi mereka yang biasa dengan orkestrasi kontena, tetapi ini mungkin mewujudkan keluk pembelajaran yang lebih curam bagi mereka yang lebih baharu dengan konsep Kubernetes. Sebaliknya, Airflow hadir dengan antara muka web yang sangat mesra dan dokumen yang kaya, menjadikan onboarding mudah dan dengan pemisahan yang jelas antara definisi tugas dan pelaksanaan — lebih mesra pengguna dalam menjadikan pengurusan aliran kerja dan penyelesaian masalah lebih mudah.

Komuniti dan Sokongan

Sokongan luas, pembangunan berterusan dan ekosistem besar pemalam dan penyepaduan menjadikan projek ini tertakluk kepada penambahbaikan dan inovasi berterusan melalui komuniti sumber terbuka yang besar dan bertenaga yang menyokong Apache Airflow. Sebagai penyelesaian yang lebih baharu dan kurang matang daripada yang lain, Astro mempunyai komuniti yang lebih kecil di belakangnya tetapi mempunyai pilihan sokongan profesional untuk penggunaan perusahaan. Ia memberikan keseimbangan yang baik bagi inovasi dipacu komuniti dan kebolehpercayaan gred perusahaan.

Keupayaan Penyepaduan

Kedua-dua Astro dan Apache Airflow mesh dengan sejumlah besar sumber data, pangkalan data dan platform awan. Astro secara asli berintegrasi dengan Kubernetes, membolehkan penggunaan lancar pada sistem awan yang turut menyokong Kubernetes, justeru meningkatkan kesalingoperasiannya dengan perkhidmatan asli awan dan alatan lain yang lain. Kuasa penyepaduan Aliran Udara diperluaskan kepada pengguna Aliran Udara melalui ekosistem pemalamnya, dengan mudah menghubungkan saluran paip kepada mana-mana sumber data, API dan perkhidmatan awan.

Kesimpulan

Keputusan untuk menggunakan Astro atau Apache Airflow memerlukan keperluan projek khusus, menyukai infrastruktur, dan akhirnya set kemahiran pasukan. Terima kasih kepada pendekatan Kubernetes-centric Astro, alat ini masih merupakan penyelesaian yang bagus untuk seni bina kontena dan perkhidmatan mikro dengan cita-cita untuk menyediakan penskalaan dan beban kerja yang cekap dalam persekitaran asli awan. Sebaliknya, ekosistem Apache Airflow yang matang, sokongan komuniti yang luas dan seni bina yang sangat fleksibel menjadikannya penyelesaian yang mesti ada untuk pasukan yang benar-benar memerlukan orkestrasi aliran kerja yang mantap merentas saluran paip data yang pelbagai.

Mengetahui kuasa dan kehalusan setiap alat membolehkan pembangun perisian dan jurutera data membuat keputusan ke arah matlamat organisasi dan keperluan teknikal. Kedua-dua Astro dan Apache Airflow sekali lagi terus berkembang dengan peningkatan kejuruteraan data dan ruang pembangunan perisian kepada cara untuk memberikan penyelesaian yang memenuhi keperluan terbaik yang diperlukan oleh aliran kerja moden.

Atas ialah kandungan terperinci Perbandingan Apache Astro dan Aliran Udara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!