Dagster vs Airflow: 2025 ರಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸ್ಟಾಕ್ಗೆ ಯಾವ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ?
ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ನ ಮೌನ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಗುಣಗುಟ್ಟಿದಾಗ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಹಾರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ML ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಪ್ರಯತ್ನವಿಲ್ಲದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತವೆ. ಅದು ತಡವರಿಸಿದಾಗ, ತಂಡಗಳು ಫ್ಲಾಕಿ DAG ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ದುರ್ಬಲ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುತ್ತವೆ. ನೀವು Dagster vs Airflow ಅನ್ನು ತೂಗುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ - ಡೇಟಾ ತಂಡವು ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಟೂಲಿಂಗ್ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಈ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ, ಪರಿಹಾರ ಆಧಾರಿತ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ, Dagster ಮತ್ತು Airflow ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ, ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವ, ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಮತ್ತು ದಿನ -2 ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ಕೇವಲ ಫೀಚರ್ ಚೆಕ್ಲಿಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಡೆಯುವುದಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಇಂದಿನ ನಿಮ್ಮ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು - ಮತ್ತು ನೀವು ಮುಂದೆ ಎಲ್ಲಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ತಿಳಿಯಬಹುದು.
ತೀರ್ಪು
- ನೀವು ಬಲವಾದ ಟೈಪಿಂಗ್, ಅಂತರ್ಗತ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳಿಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಫೂಟ್ಗನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಧುನಿಕ, ಆಸ್ತಿ-ಮೊದಲ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, Dagster ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ನೀವು ಬೃಹತ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಬುದ್ಧ, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡ ಶೆಡ್ಯೂಲರ್ ಅನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, ಬಲವಾದ Kubernetes ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡ್-ಆಸ್-DAG ಗಳು ಮತ್ತು Jinja-ಆಧಾರಿತ ಕಾನ್ಫಿಗ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಆರಾಮದಾಯಕರಾಗಿದ್ದರೆ, Airflow ಒಂದು ಘನ ಬೆಟ್ ಆಗಿದೆ.
Airflow ನ ಪ್ರಸಿದ್ಧ ನೋವು ಬಿಂದುಗಳನ್ನು (ಸ್ಥಿತಿ, ಡೇಟಾ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆ) ಪರಿಹರಿಸಲು Dagster ಅನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಮುದಾಯ ಮತ್ತು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸೆಟ್ ಇತ್ತೀಚಿನ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿದೆ. ಅನೇಕ ಅಭ್ಯಾಸಿಗಳು ಈ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಪುನರುಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಶ್ನೆ: ನೀವು ಏನು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ?
- ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು (ELT/ETL, dbt, ವೇರ್ಹೌಸ್-ಸೆಂಟ್ರಿಕ್): ಎರಡೂ ಟೂಲ್ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ; Dagster ನ ಆಸ್ತಿ ಮಾದರಿಯು ವಂಶಾವಳಿ/ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
- ML ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು (ಫೀಚರ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು, ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಪ್ರಚಾರ): Dagster ನ ಟೈಪ್ಡ್ IO, ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸರ್ ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು: Dagster ನ
Software-Defined Assets (SDAs) ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ; Airflow ಅದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಆದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಸ್ಟಮ್ ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ DAG ವಿನ್ಯಾಸದೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ವಿವಿಧ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳು (ಬ್ಯಾಚ್ + ಮೈಕ್ರೋ-ಬ್ಯಾಚ್ + ಬಾಹ್ಯ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳು): Airflow ಡೀಪ್ ಆಪರೇಟರ್ ಕವರೇಜ್ ಹೊಂದಿದೆ; Dagster ಸ್ವತ್ತುಗಳು, ಸೆನ್ಸರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತರವನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ.
ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ: DAG ಗಳು ವರ್ಸಸ್ ಸ್ವತ್ತುಗಳು
- Airflow: DAG-ಕೇಂದ್ರಿತ. DAG ನಲ್ಲಿನ ಕಾರ್ಯಗಳು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಚಲಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು ಸೂಚ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳ ನಡುವೆ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾವನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದನ್ನು ನಿರುತ್ಸಾಹಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ಮೆಟಾಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಸ್ಟೋರೇಜ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮತ್ತು XCom ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಈ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ ಆದರೆ DAG ಗಳು ದೊಡ್ಡದಾದಂತೆ ಅಪಾರದರ್ಶಕವಾಗಬಹುದು.
- Dagster: ಆಸ್ತಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ. ನೀವು ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು (ಟೇಬಲ್ಗಳು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಸೆಟ್ಗಳು, ಫೈಲ್ಗಳು) ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತೀರಿ. ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು (ಉದ್ಯೋಗಗಳು) ಈ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಸಾಕಾರಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ವೀಕ್ಷಣೆ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ - ಫ್ರೆಶ್ನೆಸ್, ವಿಭಾಗಗಳು, ಅಪ್ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ವಂಶಾವಳಿ - ಕೇವಲ ಕಾರ್ಯ ಚಾಲನೆಗಳಲ್ಲ. ಇದು ಅರಿವಿನ ಹೊರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಏನನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ: Airflow ನಲ್ಲಿ, ನೀವು "ಯಾವ ಕಾರ್ಯಗಳು ವಿಫಲವಾದವು?" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ. Dagster ನಲ್ಲಿ, ನೀವು "ಯಾವ ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಹಳೆಯದಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ?" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತೀರಿ. ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಯೋಚಿಸುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ/ML ತಂಡಗಳಿಗೆ ಇದು ಉತ್ತಮ ಫಿಟ್ ಆಗಿದೆ.
ಡೆವಲಪರ್ ಅನುಭವ: ಟೈಪ್ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಡೆವ್
- Airflow: Python ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಮತ್ತು DAG ಗಳು; ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ರನ್ಟೈಮ್ ಆಗಿದೆ. ನೀವು ಬಲವಾದ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- Dagster: ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವತ್ತುಗಳಿಗಾಗಿ ಟೈಪ್ಡ್ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು/ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತದೆ. ಕರಾರುಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ, ಇದು ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ರಿಫ್ಯಾಕ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ರನ್ನರ್ಗಳು
- Airflow: ನೀವು Python ಕಾಲ್ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಯುನಿಟ್ ಟೆಸ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು
airflow test CLI ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಆದರೆ ಪೂರ್ಣ-DAG ಸ್ಥಳೀಯ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- Dagster: ಸ್ಥಳೀಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯದು. ನೀವು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು/ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ I/O ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಮಾಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು.
- Airflow: ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಆಪರೇಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ YAML/Jinja ಅಥವಾ Python-ಸ್ಥಳೀಯ DAG ಗಳು. ಸಂರಚನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೋಡ್, ಕನೆಕ್ಷನ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡುತ್ತದೆ.
- Dagster: ಸ್ಪಷ್ಟ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳೊಂದಿಗೆ Python-ಮೊದಲ ಸಂರಚನೆ; ಪರಿಸರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಡೆವಲಪರ್ ಟೇಕವೇ: Dagster ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಅಂಟು ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. Airflow ನ DX ಅದರ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಳಸಿದ ಅನುಭವಿ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಸೆನ್ಸರ್ಗಳು, ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳು
- Airflow: ಪ್ರಬುದ್ಧ ಕ್ರೋನ್-ಆಧಾರಿತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಈವೆಂಟ್ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳು, SLAs ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಚ್ಅಪ್. ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಆದರೆ DAG ಬದಲಾವಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಫಿಡ್ಲಿಯಾಗಿರಬಹುದು.
- Dagster: ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳು, ಸೆನ್ಸರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ-ಚಾಲಿತ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳನ್ನು ವಿಭಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವತ್ತುಗಳು/ವಿಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮರು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಸರಳ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ನಿಮ್ಮ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಬಹಳಷ್ಟು ಇನ್ಕ್ರಿಮೆಂಟಲ್ ಡೇಟಾ (ದೈನಂದಿನ ವಿಭಾಗಗಳು, GDPR ಮರುಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ತಡವಾಗಿ ಬರುವ ಡೇಟಾ) ಇದ್ದರೆ, Dagster ನ ವಿಭಾಗ-ಅರಿವುಳ್ಳ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತವೆ.
ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿ: ಇಡೀ ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡುವುದು
- Airflow: ಗ್ರಾಫ್ ವೀಕ್ಷಣೆಯು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನಲ್ಲ. ನೀವು OpenLineage ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಟೂಲಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳು ಕಾರ್ಯ-ಮಟ್ಟದ ಲಾಗ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅವಧಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
- Dagster: ಅಂತರ್ಗತ ಆಸ್ತಿ ವಂಶಾವಳಿ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು, ಮೆಟೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್ ಮೆಟಾಡೇಟಾ, ಆಸ್ತಿ ತಪಾಸಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಫ್ರೆಶ್ನೆಸ್ ಪಾಲಿಸಿಗಳು. UI ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಏನು ಬದಲಾಗಿದೆ, ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ML ಗಾಗಿ, ಈ ಡೇಟಾ-ಮೊದಲ ಲೆನ್ಸ್ ವೇಗವಾಗಿ ಘಟನೆಗಳ ವಿಂಗಡಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳು
- Airflow ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ: ಬೃಹತ್ ಆಪರೇಟರ್ ಲೈಬ್ರರಿ (Snowflake, BigQuery, Databricks, EMR, KubernetesPodOperator, ಇತ್ಯಾದಿ), ವರ್ಷಗಳ ಯುದ್ಧ-ಪರೀಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ.
- Dagster ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳು: dbt, Spark, BigQuery, Snowflake, DuckDB, Pandas, PySpark, ML ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ ಬೆಂಬಲ, ಜೊತೆಗೆ ಆಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆಸ್ತಿ ಸೆನ್ಸರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಸ್ವತ್ತುಗಳು.
ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಗೂಡು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಆಪರೇಟರ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, Airflow ಬಹುಶಃ ಒಂದನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. Dagster ನ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು I/O ಮ್ಯಾನೇಜರ್ಗಳು ಅನೇಕ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಮುಚ್ಚುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.
Kubernetes, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರನ್ಟೈಮ್
- Airflow: ಪ್ರಬುದ್ಧ Kubernetes ನಿಯೋಜನೆಗಳು (Celery, KubernetesExecutor, KubernetesPodOperator), ಬಲವಾದ ಕ್ಯೂಯಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಕರ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಸಿದ್ಧ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮಾದರಿಗಳು.
- Dagster:
dagster-k8s, ರನ್ ಲಾಂಚರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಬ್ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಟರ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಘನ Kubernetes ಕಥೆ. ಆಸ್ತಿ ಮೆಟೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್ಗಳು ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ; ಇದು ವೇರ್ಹೌಸ್-ಹೆವಿ ELT ಮತ್ತು ML ಫೀಚರ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ Airflow ಅನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಸಮುದಾಯದ ಜ್ಞಾನದ ದೀರ್ಘ ಬಾಲದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ. Dagster ನ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಬಲವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವೇರ್ಹೌಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ಗಾಗಿ.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ಐಡೆಂಪೋಟೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು
- Airflow: ಐಡೆಂಪೋಟೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸುತ್ತದೆ; ಮರುಪ್ರಯತ್ನಗಳು, SLAs ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯದ ಮೇಲಿನ ಕಾಲ್ಬ್ಯಾಕ್ಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿವೆ. ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ DAG ಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕೀಮಾಗಳಾದ್ಯಂತ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳಿಗೆ ಕಾಳಜಿ ಬೇಕು.
- Dagster: ಐಡೆಂಪೋಟೆನ್ಸಿಯನ್ನು ಆಸ್ತಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯ ಮೂಲಕ ಬಲಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಭಾಗಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟಲಾದ ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಲೈಸ್ಗಳನ್ನು ಮರು-ವಸ್ತುರೂಪಿಸುವುದನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ತಂಡದ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ
- Airflow: ಪಾತ್ರಗಳು, ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಸೀಕ್ರೆಟ್ಸ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಂಡ ಮಾದರಿಗಳು. ಅನೇಕ ಉದ್ಯಮಗಳು ಅದರ ಸುತ್ತಲೂ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಿವೆ.
- Dagster: ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಕಾಫೋಲ್ಡಿಂಗ್, ಸ್ವತ್ತುಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಗಡಿಗಳು. ಆಸ್ತಿ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಆಡಳಿತದ ಕೋನ: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ತಂಡವು ಟೇಬಲ್ಗಳು, ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳ ಉತ್ಪನ್ನ ತರಹದ ಮಾಲೀಕತ್ವವನ್ನು ಬಯಸಿದರೆ, Dagster ನ ಆಸ್ತಿ ವೀಕ್ಷಣೆ ಆ ಮನಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಬಾಕ್ಸ್ನಿಂದ ಹೊರಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ.
ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆ ಪರಿಗಣನೆಗಳು
- Airflow: ಚಲಾಯಿಸಲು ಉಚಿತ; ಅಪ್ಗ್ರೇಡ್ಗಳು, ಪ್ಲಗಿನ್ಗಳು ಮತ್ತು DevOps ಗಾಗಿ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.
- Dagster: ಇದು ಸಹ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆಗಿದೆ; ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮಾದರಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ. ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಅಂಟು ಕೋಡ್ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆಸ್ತಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತದೆ.
- Airflow: ಬಹು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಪೂರೈಕೆದಾರರು (Astronomer, Cloud Composer, MWAA) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
- Dagster: ನಿರ್ವಹಿಸಿದ Dagster ಕೊಡುಗೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ; ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಬಳಕೆಯು ಬೆಳೆದಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ಲೇನ್ಗೆ ಹೋಗುತ್ತವೆ.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು: ಯಾವ ಟೂಲ್ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ?
- ವೇರ್ಹೌಸ್-ಮೊದಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (dbt + Snowflake/BigQuery): Dagster ನ ಸ್ವತ್ತುಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ; ಫ್ರೆಶ್ನೆಸ್ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿವೆ. ವಿಜೇತರು: Dagster.
- ಅನೇಕ ಬಾಹ್ಯ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು/ಆಪರೇಟರ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಉದ್ಯಮ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳು: Airflow ನ ಆಪರೇಟರ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಪರಿಚಿತತೆ ಪ್ರಕಾಶಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಜೇತರು: Airflow.
- ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ML ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿ: Dagster ನ ವಿಭಜನೆ, ಸೆನ್ಸರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಟೈಪ್ಡ್ ಕರಾರುಗಳು ಕಷ್ಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಿಜೇತರು: Dagster.
- ಸಂಕೀರ್ಣ ಪಾಡ್ ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೆವಿ Kubernetes-ಸ್ಥಳೀಯ ಬ್ಯಾಚ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು: Airflow ನ Kubernetes ಆಪರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಯುದ್ಧ-ಪರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಜೇತರು: Airflow.
ವಲಸೆ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಬಾಳ್ವೆ
ನೀವು ಕಿತ್ತುಹಾಕಿ ಬದಲಾಯಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ Dagster ಅನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ; ಲೆಗಸಿ ಅಥವಾ ಭಾರೀ ಆಪರೇಟರ್-ಚಾಲಿತ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗಾಗಿ Airflow ಅನ್ನು ಇರಿಸಿ. API ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ ಮಾಡಿ.
- ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು ಆಸ್ತಿ-ಮೊದಲ ಮಾದರಿಯ ಕಡೆಗೆ ಸಾಗುತ್ತಿದ್ದರೆ Airflow ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು Dagster ops ನೊಂದಿಗೆ ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ಸುತ್ತಿಕೊಳ್ಳಿ.
- ವ್ಯಾಪಕ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳಿಗಾಗಿ Airflow ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ; ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಪ್ರಬುದ್ಧವಾದಂತೆ dbt ಮತ್ತು ವೇರ್ಹೌಸ್ ಸ್ವತ್ತುಗಳಿಗಾಗಿ Dagster ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
Dagster ತಂಡವು ತಮ್ಮ ವಿಧಾನವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಬದಲಿಸುವ ಬದಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ Airflow ನೋವು ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಂತೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಒಂದು ನೋಟದಲ್ಲಿ ಸಾಧಕ-ಬಾಧಕಗಳು
- ಸಾಧಕ: ಆಸ್ತಿ-ಮೊದಲು, ಬಲವಾದ ಟೈಪಿಂಗ್, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು, ಅಂತರ್ಗತ ವಂಶಾವಳಿ/ಫ್ರೆಶ್ನೆಸ್, ಡೆವಲಪರ್ ಸ್ನೇಹಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾಲೀಕತ್ವ.
- ಬಾಧಕ: ಸಣ್ಣ (ಆದರೆ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ) ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ; ತಂಡಗಳು ಹೊಸ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಬಹುದು.
- ಸಾಧಕ: ಸರ್ವತ್ರತೆ, ಬೃಹತ್ ಆಪರೇಟರ್ ಲೈಬ್ರರಿ, ಪ್ರಬುದ್ಧ Kubernetes ಕಥೆ, ಅನೇಕ ಇಂಜಿನಿಯರ್ಗಳಿಗೆ ಪರಿಚಿತ, ಅನೇಕ ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಆಯ್ಕೆಗಳು.
- ಬಾಧಕ: DAG/ಕಾರ್ಯ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನದ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಬಹುದು; ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಡಿಪೆಂಡೆನ್ಸಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ; ಪರೀಕ್ಷೆ/ಘೋಷಣಾತ್ಮಕ ಕರಾರುಗಳು ಕಡಿಮೆ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿವೆ.
ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು: ಒಂದು ಸಣ್ಣ ನಿರ್ಧಾರ ಚೌಕಟ್ಟು
ಈ ಐದು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ:
- ನಾವು ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳನ್ನು ಫ್ರೆಶ್ನೆಸ್ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯೊಂದಿಗೆ (Dagster) ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳೆಂದು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯ ಗ್ರಾಫ್ಗಳು ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳೆಂದು (Airflow) ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆಯೇ?
- ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ತಡವಾಗಿ ಬರುವ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, Dagster.
- ನಮಗೆ ಮೊದಲ ದಿನದಿಂದ ಅಪರೂಪದ ಆಪರೇಟರ್ಗಳು ಬೇಕೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, Airflow ಬಹುಶಃ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- ಡೆವಲಪರ್ ದಕ್ಷತಾಶಾಸ್ತ್ರ (ಟೈಪಿಂಗ್, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪರೀಕ್ಷೆ) ಉನ್ನತ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿದೆಯೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, Dagster.
- ನಾವು Kubernetes-ಹೆವಿ, ಆಪರೇಟರ್-ಸಮೃದ್ಧ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆಯೇ? ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, Airflow.
ಸಮುದಾಯದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಟಿಪ್ಪಣಿ
ಅಭ್ಯಾಸಿಗಳ ಥ್ರೆಡ್ಗಳು Dagster ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ಕಾರಣಗಳಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ/ML ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ. ಅಧಿಕೃತ ವಸ್ತುಗಳು Dagster ಸಾಮಾನ್ಯ Airflow ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು - ಡೇಟಾ ಕರಾರುಗಳು, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವಂಶಾವಳಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳುತ್ತವೆ.
Sider.AI ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಬರವಣಿಗೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತಗೊಳಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ
ಮೂಲಕ, ನೀವು ಬಹು ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಟರ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ಗಳು, ಸಾಧಕ/ಬಾಧಕಗಳು ಮತ್ತು ವಲಸೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. Sider.AI ನಂತಹ ಸಹಾಯಕರನು ಆನ್-ಪುಟ ಓದುವಿಕೆ, ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಆ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು - RFC ಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಮೆಮೊಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. Sider.AI ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಿರಿ. ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು
- ನಿಮ್ಮ ಉತ್ತರ ನಕ್ಷತ್ರವು ಆಸ್ತಿ ಆರೋಗ್ಯ, ವಂಶಾವಳಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ, ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಾಗಿದ್ದರೆ Dagster ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.
- ನೀವು ಅದರ ಆಪರೇಟರ್ ಕವರೇಜ್, Kubernetes ಪ್ರಬುದ್ಧತೆ ಮತ್ತು ಸಮುದಾಯದ ಪರಿಚಿತತೆಗೆ ಮೌಲ್ಯ ನೀಡಿದರೆ Airflow ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ.
- ನೀವು ಎರಡನ್ನೂ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು - ಪ್ರತಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಟೂಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳಿ.
ಮುಂದಿನ ಕ್ರಮಗಳು
- ಆಸ್ತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಒಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಡೊಮೇನ್ಗಾಗಿ (ಉದಾ., ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್ಗಳು + dbt) ಪೈಲಟ್ Dagster.
- ನಿಮ್ಮ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ಗೆ ಅದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದ್ದರೆ ಬಾಹ್ಯ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಷನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪಾಡ್ ಸ್ಪೆಕ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಸ್ಟ್ರೆಸ್-ಟೆಸ್ಟ್ Airflow.
- ಟೂಲ್ಗಳ ನಡುವೆ ವಲಸೆ ಪ್ಲೇಬುಕ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ಗಳು, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಮಾಲೀಕತ್ವದ ಗಡಿಗಳು.
FAQ
Q1: ELT ಮತ್ತು dbt ಗೆ Dagster Airflow ಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೇ?
dbt ನೊಂದಿಗೆ ವೇರ್ಹೌಸ್-ಮೊದಲ ELT ಗಾಗಿ, Dagster ನ ಆಸ್ತಿ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಫ್ರೆಶ್ನೆಸ್ ತಪಾಸಣೆಗಳು ಟೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಗಳಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. Airflow dbt ಅನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ Dagster ನ ಸ್ಥಳೀಯ ಆಸ್ತಿ ವಂಶಾವಳಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ವರ್ಕ್ಲೋಡ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Q2: ನಾನು ಯಾವಾಗ Dagster ಗಿಂತ Airflow ಅನ್ನು ಆರಿಸಬೇಕು?
ನಿಮಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪ್ರಬುದ್ಧ ಆಪರೇಟರ್ಗಳು, ಪರಿಚಿತ DAG-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ Kubernetes-ಹೆವಿ ಕಾರ್ಯ ಕಸ್ಟಮೈಸೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ Airflow ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಇದರ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ಕೊಡುಗೆಗಳು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಉದ್ಯಮ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗಳಿಗೆ ಬಲವಾದ ಫಿಟ್ ಆಗಿರುತ್ತವೆ.
Q3: Dagster ಮತ್ತು Airflow ಒಟ್ಟಿಗೆ ಚಲಾಯಿಸಬಹುದೇ?
ಹೌದು. ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ಆಸ್ತಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳಿಗಾಗಿ Dagster ಅನ್ನು ಮತ್ತು ಲೆಗಸಿ ಅಥವಾ ಆಪರೇಟರ್-ಹೆವಿ ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗಾಗಿ Airflow ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ನೀವು API ಗಳ ಮೂಲಕ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಚಾಲನೆಗಳನ್ನು ಟ್ರಿಗ್ಗರ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ವಲಸೆ ಹೋಗಬಹುದು.
Q4: ಯಾವ ಟೂಲ್ ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ?
ವಿಭಾಗಗಳು ಪ್ರಥಮ ದರ್ಜೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಮತ್ತು ಸ್ವತ್ತುಗಳಿಗೆ ಕಟ್ಟಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ ವಿಭಾಗಿಸಲಾದ ಸ್ವತ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳಿಗಾಗಿ Dagster ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ. Airflow ಬ್ಯಾಕ್ಫಿಲ್ಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು, ಆದರೆ ಇದಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಸ್ಟಮ್ ತರ್ಕದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
Q5: MLOps ಬಗ್ಗೆ ಏನು - ನಾನು Dagster ಅಥವಾ Airflow ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೇ?
ML ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಪೈಪ್ಲೈನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಮರುತರಬೇತಿಗಾಗಿ, Dagster ನ ಟೈಪ್ಡ್ IO, ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಆಸ್ತಿ-ಕೇಂದ್ರಿತ ವೀಕ್ಷಣೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಘರ್ಷಣೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. Airflow ಇನ್ನೂ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ML ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅದರ ಆಪರೇಟರ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲೆ ಒಲವು ತೋರಿದರೆ.
