Airflow vs Dagster: 2025ರಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಟಾಕ್ಗೆ ಯಾವ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ?
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ “cron ನೊಂದಿಗೆ ಅನುಕೂಲಗಳು” ಎಂಬುದರಿಂದ ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಬಡಿತದ ಹೃದಯಕ್ಕೆ ಚಲಿಸಿದೆ. ನೀವು 2025 ರಲ್ಲಿ Apache Airflow ಮತ್ತು Dagster ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್, ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವ, ಅಸೆಟ್ಸ್ vs. DAG ಗಳು, ವೀಕ್ಷಣೆ, ಪರೀಕ್ಷೆ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚ - ಮುಂತಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಾವು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ - ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟಾಕ್ ಮತ್ತು ತಂಡಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಗಮನಿಸಿ: Dagster ನ ತಯಾರಕರು ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಹೋಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಸ್ವತ್ತುಗಳು, ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಅನುಕೂಲಗಳೆಂದು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ. ವೃತ್ತಿಪರ ಸಮುದಾಯಗಳಿಂದ ತಟಸ್ಥ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳು Airflow, Dagster ಮತ್ತು Prefect ನಂತಹ ಇತರರ ನಡುವಿನ ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಹ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ವಿಶಾಲ ಅವಲೋಕನಗಳು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ವಿಷಯವನ್ನು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕವಾಗಿಡಲು, ನಾವು ಸ್ಪಷ್ಟ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
: ತ್ವರಿತ ಅವಲೋಕನ
- ನೀವು ಬೃಹತ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬೆಂಬಲ, ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಬೆಂಬಲ (ಉದಾ., Astronomer) ಹೊಂದಿರುವ ಸಾಬೀತಾದ, ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರ್ಯ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಟಾಸ್ಕ್-ಆಧಾರಿತ DAG ಗಳಾಗಿ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿದ್ದರೆ Airflow ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಡೇಟಾ-ಮೊದಲ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ (ಸ್ವತ್ತುಗಳು), ಅಂತರ್ಗತ ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಉತ್ತಮ ಸ್ಥಳೀಯ dev/ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ಗತ ಶ್ರೀಮಂತ ವಂಶಾವಳಿ/ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದರೆ Dagster ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ: ವಿಶಾಲ ETL/ELT ಗಾಗಿ Airflow, ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಸ್ವತ್ತು-ಕೇಂದ್ರಿತ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗಾಗಿ Dagster.
ಪ್ರಮುಖ ಮನಸ್ಥಿತಿ: ಕಾರ್ಯಗಳು vs. ಸ್ವತ್ತುಗಳು
- Airflow: ನೀವು ಕಾರ್ಯಗಳ DAG ಗಳನ್ನು (ಡೈರೆಕ್ಟೆಡ್ ಅಸೈಕ್ಲಿಕ್ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ. ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯೆಂದರೆ "ಇದನ್ನು ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ಮಾಡಿ." ಇದು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಆಪರೇಟರ್ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಲು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಯುದ್ಧ-ಪರೀಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ.
- Dagster: ನೀವು ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು (ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಅಥವಾ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು) ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ. ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಯೆಂದರೆ "ಯಾವ ಡೇಟಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಅದು ಹೇಗೆ ಸಾಕಾರಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಮೇಲೆ ಏನು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ?" ಇದು ವಂಶಾವಳಿ, ಪುನಃ-ಸಾಕಾರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ಮಾಣಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ: ತಂಡಗಳು ವಿಸ್ತಾರವಾದಂತೆ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಡೇಟಾ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯ ಸುತ್ತ ಸುತ್ತುತ್ತದೆ. ಸ್ವತ್ತು-ಮೊದಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯಾಪಾರ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಮತ್ತು UI ಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವ: ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ವೇಗ
- Airflow: ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಲು ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಪರೀಕ್ಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ Airflow ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳು/ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸುಧಾರಿಸಿದೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ops-ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿದೆ.
- Dagster: ಹಗುರವಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಡೆವ್ ಸರ್ವರ್, ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಘಟಕಗಳು (ops), ಬಲವಾದ ಟೈಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಔಟ್ ಆಫ್ ದಿ ಬಾಕ್ಸ್ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಪರಿಕರಗಳು. ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು/ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.
- Airflow: ಪೈಥಾನಿಕ್ ಆದರೆ ಟಾಸ್ಕ್ ಬೌಂಡರಿಯಲ್ಲಿ ಸಡಿಲವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ; ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳಾಗಿವೆ. ಹೊಸ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಮುಂದೂಡಬಹುದಾದ ಆಪರೇಟರ್ಗಳು) ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಟೈಪಿಂಗ್ ಒಂದು ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯ ಸಂಘಟಿಸುವ ತತ್ವವಲ್ಲ.
- Dagster: ಟೈಪ್ ಹಿಂಟ್ಸ್, ಸ್ಕೀಮಾಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ I/O ಗೆ ಬಲವಾದ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ರನ್ಟೈಮ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ದೋಷ ಮೇಲ್ಮೈಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಎಂಜಿನ್ ಇದನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶ: Dagster ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಹು-ತಂಡದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಒಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ.
ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿ: ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ಗೋಚರತೆ
- DAG-ಕೇಂದ್ರಿತ ನೋಟ, ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚೆಚ್ಚು ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾ., ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳ ಮೂಲಕ OpenLineage ಏಕೀಕರಣಗಳು). ನೀವು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್-ಆಧಾರಿತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಇದು ಟಾಸ್ಕ್ DAG ಗಳ ಮೇಲಿನ ವಿಕಸನವಾಗಿದೆ.
- ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ವೇರ್ಹೌಸ್ಗಳು, ಲೇಕ್ಗಳು, SaaS ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಪೂರೈಕೆದಾರರು/ಆಪರೇಟರ್ಗಳ ಬೃಹತ್ ಲೈಬ್ರರಿ.
- ಸ್ವತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಪ್ರಾಥಮಿಕ UI ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತತೆ. ವಂಶಾವಳಿ, ಸಾಕಾರ ಇತಿಹಾಸ, ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವತ್ತು ಆರೋಗ್ಯವು ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯ ನಾಗರಿಕರು. ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಸ್ವತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂವೇದಕಗಳು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
- ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: ಡೇಟಾದ ಬಗ್ಗೆ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಹೇಗೆ ಯೋಚಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವ ಔಟ್-ಆಫ್-ದಿ-ಬಾಕ್ಸ್ ವೀಕ್ಷಣೆ.
ಡೇಟಾ ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯು ಮಾತುಕತೆಗೆ ಬಾರದಿದ್ದರೆ, Dagster ನ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ಗಳು ಮನವರಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ.
ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು
- ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಅದರ ಬ್ರೆಡ್ ಮತ್ತು ಬೆಣ್ಣೆ. ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂದೂಡಬಹುದಾದ ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಈವೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಓವರ್ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕಾಳಜಿ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಮಯ-ಆಧಾರಿತ, ಈವೆಂಟ್-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವತ್ತು-ಚಾಲಿತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿದೆ. ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಪುನಃ-ಸಾಕಾರವು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತವಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿವೆ.
ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು
- ಪಕ್ವವಾದ ಲಾಗಿಂಗ್, ಮರುಪ್ರಯತ್ನ ಮತ್ತು SLA ಪರಿಕರಗಳು. UI ಗಳು ಅನೇಕ ಡೇಟಾ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಚಿತವಾಗಿವೆ. ಆಳವಾದ ಒಳನೋಟಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು Airflow ಅನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ (ಉದಾ., OpenLineage/Marquez, Prometheus) ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.
- ವೆಬ್ UI ಸ್ವತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ, ರನ್, ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಏಕೀಕರಣಗಳಿಲ್ಲದೆ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣಗಳು
- ಡೇಟಾ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ಪೂರೈಕೆದಾರರು/ಆಪರೇಟರ್ಗಳ ಶ್ರೀಮಂತ ಲೈಬ್ರರಿ ಎಂದು ವಾದಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟಾಕ್ ವಿಶೇಷ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, Airflow ಬಹುಶಃ ಈಗಾಗಲೇ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಮಾರ್ಗಗಳು: Astronomer-ನಿರ್ವಹಿಸಿದ Airflow, ಬಲವಾದ Kubernetes ಬೆಂಬಲ ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ.
- ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಲೈಬ್ರರಿ, ಆಧುನಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಲವಾದ ಏಕೀಕರಣಗಳು (dbt, DuckDB, Snowflake, Databricks). Airflow ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿವೆ, ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಟಾಕ್ಗಳಿಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಬಲವಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ
- ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವವರ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ (Celery, Kubernetes, Local) ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಫಾರ್ಚೂನ್ 500 ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಪ್ರತಿದಿನ ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ DAG ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ.
- ವಿತರಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವವರು ಮತ್ತು Kubernetes ಮೂಲಕ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ, ಸ್ವತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಾನಾಂತರತೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ನೊಂದಿಗೆ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ಬಲವಾದ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ; ಗ್ರಾಫ್ ಬೆಳೆದಂತೆ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದು ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ
- ಪಕ್ವವಾದ RBAC, ರಹಸ್ಯ ಹಿನ್ನೆಲೆಗಳು (Vault, AWS/GCP KMS, ಇತ್ಯಾದಿ) ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕೊಡುಗೆಗಳ ಮೂಲಕ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ದರ್ಜೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು. ಅನುಸರಣೆ ಕಥೆಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ.
- RBAC ಮತ್ತು ರಹಸ್ಯಗಳ ಬೆಂಬಲ; ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸೆಟ್. ಅದರ ಸ್ವತ್ತು-ಕೇಂದ್ರಿತ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಆರ್ಗ್ ಗಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು ಮಾಲೀಕತ್ವ
- ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಕೋರ್; ವೆಚ್ಚಗಳು ಇನ್ಫ್ರಾ + ops + ಡೆವಲಪರ್ ಸಮಯ. ನಿರ್ವಹಿಸಿದ Airflow (ಉದಾ., Astronomer) ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಶ್ರಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಕ್ಲೌಡ್/ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಆಯ್ಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್. ಉತ್ತಮ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ಗಳಿಂದಾಗಿ (ಪರೀಕ್ಷೆ, ಟೈಪಿಂಗ್, ವಂಶಾವಳಿ) ಆಗಾಗ್ಗೆ ಡೆವ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್/ಸೇವಾ ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
Airflow ಯಾವಾಗ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ
- ನಿಮಗೆ ಬಾಕ್ಸ್ನಿಂದ ಹೊರಗಿರುವ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು/ಆಪರೇಟರ್ಗಳ ವಿಶಾಲ ಸೆಟ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಗ್ ಈಗಾಗಲೇ Airflow ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ-ಕೌಶಲ್ಯಗಳು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಜಾರಿಯಲ್ಲಿವೆ.
- ನೀವು ಡೇಟಾ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಅಥವಾ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಟಾಸ್ಕ್ DAG ಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
Dagster ಯಾವಾಗ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ
- ನೀವು ಜಗತ್ತನ್ನು ಅಂತರ್ಗತ ವಂಶಾವಳಿ, ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವತ್ತುಗಳಾಗಿ ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ.
- ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ತ್ವರಿತ ಸ್ಥಳೀಯ ಡೆವ್, ಬಲವಾದ ಟೈಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
- ನೀವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಾಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು
- dbt + ವೇರ್ಹೌಸ್ನೊಂದಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
- ಸಮಸ್ಯೆ: ನೂರಾರು dbt ಮಾದರಿಗಳು, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು, ಬಹಳಷ್ಟು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರ ಗೋಚರತೆಯ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು.
- Dagster ಏಕೆ: ಸ್ವತ್ತು-ಆಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ dbt ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಪುನಃ-ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸುವುದು, ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿ ತಪಾಸಣೆ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿದೆ.
- Airflow ಏಕೆ: ನಿಮ್ಮ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಈಗಾಗಲೇ Airflow ನಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ನಿಗದಿತ dbt ರನ್ಗಳು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, Airflow ನ dbt ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಸಾಕಾಗಬಹುದು.
- ಭಿನ್ನಜಾತಿಯ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ETL
- ಸಮಸ್ಯೆ: ಪರಂಪರೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಬ್ಯಾಚ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ SaaS ಏಕೀಕರಣಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುವುದು.
- Airflow ಏಕೆ: ಶ್ರೀಮಂತ ಆಪರೇಟರ್ಗಳು, ತಿಳಿದಿರುವ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೂಲಕ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ವಿತರಣೆ.
- Dagster ಏಕೆ: ಇನ್ನೂ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನೆಕ್ಟರ್ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಅಥವಾ ನೀವು ಹಗುರವಾದ ಏಕೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬರೆಯಲು ಸಿದ್ಧರಾಗಿರಿ.
- ML ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ
- ಸಮಸ್ಯೆ: ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು, ಮರುತರಬೇತಿ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ.
- Dagster ಏಕೆ: ಸ್ವತ್ತುಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ; ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳು ತಾಜಾತನ/ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
- Airflow ಏಕೆ: ನಿಮ್ಮ ML ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ ಈಗಾಗಲೇ Airflow (ಉದಾ., Kubernetes + GPU ನೊಂದಿಗೆ) ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದ್ದರೆ, ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ವಲಸೆ ಆಲೋಚನೆಗಳು
- dbt ಅಥವಾ ವೇರ್ಹೌಸ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ಸ್ಲೈಸ್ ಅನ್ನು ವಲಸೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ, ಅಲ್ಲಿ ಸ್ವತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಹೊಳೆಯುತ್ತದೆ.
- ಟಾಸ್ಕ್ DAG ಗಳನ್ನು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ಸ್ವತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ಗಳಿಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿ; ಪರಂಪರೆಯ ETL ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಆಪರೇಟರ್ಗಳಿಗಾಗಿ Airflow ಅನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಿ.
- ಕಡಿಮೆ ಸಾಮಾನ್ಯ, ಆದರೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಆಪರೇಟರ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಅಥವಾ ಆರ್ಗ್ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಖಾತರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ಸ್ವತ್ತುಗಳಿಗಾಗಿ Dagster, ಬಾಹ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ Airflow.
ಸಮುದಾಯ ಭಾವನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು
ಸಮುದಾಯ ಥ್ರೆಡ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ Dagster ನ ಹೆಚ್ಚು ಆಧುನಿಕ UX ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವವನ್ನು ಗಮನಿಸುತ್ತವೆ, Airflow ನ ಪರಿಪಕ್ವತೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸರ್ವತ್ರತೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತವೆ. ಮಾರಾಟಗಾರರ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ ಆದರೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಸ್ವತಂತ್ರ ಅವಲೋಕನಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಫ್ರೇಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
ತ್ವರಿತ ಹೋಲಿಕೆ ಟೇಬಲ್
ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು
- ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ Airflow ನಲ್ಲಿದ್ದರೆ: ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಪುನಃ-ಸಾಕಾರವು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುವ dbt ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ-ಭಾರೀ ಯೋಜನೆಗಾಗಿ Dagster ಅನ್ನು ಪೈಲಟ್ ಮಾಡಿ.
- ನೀವು ಹೊಸದಾಗಿ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ: ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಡೇಟಾ-ಉತ್ಪನ್ನ/ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, Dagster ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಏಕೀಕರಣದ ಅಗಲಕ್ಕಾಗಿ Airflow ಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಮಾಡಿ.
- ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಮನಸ್ಥಿತಿ: ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಬಲವಾಗಿರುವಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಒಪ್ಪಂದಗಳ ಸುತ್ತಲಿನ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿ.
ಮೂಲಕ, ನೀವು AI-ಸಹಾಯದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, DAG ಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ವತ್ತು ಗ್ರಾಫ್ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು, ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ AI ಪರಿಕರಗಳಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Sider.AI ನೀವು ವಲಸೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ರನ್ಬುಕ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವಾಗ ಸಂಶೋಧನೆ, ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ವಿವರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೊಸ ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರಿಗೆ ಆನ್ಬೋರ್ಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. Sider.AI ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಪ್ರಮುಖ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳು
- Airflow ವಿಶಾಲವಾದ, ಟಾಸ್ಕ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಷನ್ಗೆ ಸಾಟಿಯಿಲ್ಲದ ಆಪರೇಟರ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಪಕ್ವವಾದ ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಮಾರ್ಗಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಆಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.
- Dagster ನ ಸ್ವತ್ತು-ಮೊದಲ ವಿಧಾನವು ಡೆವಲಪರ್ ಉತ್ಪಾದಕತೆ, ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ - ಏಕೀಕರಣ-ಭಾರೀ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ Airflow, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸ್ವತ್ತುಗಳಿಗಾಗಿ Dagster.
- ಮಾದರಿ ಆದ್ಯತೆ, ತಂಡದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಗೋಚರತೆ/ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
FAQ
Q1: ಡೇಟಾ ಸ್ವತ್ತುಗಳಿಗೆ Airflow ಗಿಂತ Dagster ಉತ್ತಮವೇ?
Dagster ಅನ್ನು ಸ್ವತ್ತುಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಂತರ್ಗತ ವಂಶಾವಳಿ, ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಪುನಃ-ಸಾಕಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. Airflow ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದರ ಕೋರ್ ಇನ್ನೂ ಟಾಸ್ಕ್-ಆಧಾರಿತ DAG ಗಳು, ಆದ್ದರಿಂದ Dagster ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸ್ವತ್ತು-ಕೇಂದ್ರಿತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನೈಸರ್ಗಿಕವಾಗಿದೆ.
Q2: ನಾನು ಯಾವಾಗ Dagster ಗಿಂತ Airflow ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು?
ನಿಮಗೆ ವಿಶಾಲವಾದ ಆಪರೇಟರ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್-ಸಿದ್ಧ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಆರ್ಗ್ ಈಗಾಗಲೇ ಅದರಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ Airflow ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಇದು ಸಾಬೀತಾದ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನೇಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
Q3: ನಾನು Airflow ಮತ್ತು Dagster ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಏಕೀಕರಣ-ಭಾರೀ ಅಥವಾ ಪರಂಪರೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ Airflow ಅನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗಾಗಿ Dagster ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವು Airflow ನ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು Dagster ನ ಸ್ವತ್ತು-ಮೊದಲ ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಿಮಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
Q4: Airflow vs Dagster ನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಹೇಗೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ?
Dagster ನ ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಗರ್ಭಿತ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. Airflow ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಮನ್ವಯವು ಹೆಚ್ಚು ಕೈಪಿಡಿಯಾಗಿರಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಪುನಃ-ಸಾಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಾಗ.
Q5: Airflow ಮತ್ತು Dagster ಗಾಗಿ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಏನು?
ಎರಡೂ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ/ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಕೊಡುಗೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಆಗಿವೆ. Airflow ಬಲವಾದ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ಉದಾ., ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು), ಆದರೆ Dagster ಕ್ಲೌಡ್ ಮತ್ತು ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚವು ಇನ್ಫ್ರಾ, ops ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಸಮಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ-Dagster ಉತ್ತಮ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ಗಳ ಮೂಲಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ Airflow ಆಳವಾದ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪರಿಪಕ್ವತೆಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
