Apache Airflow Bewertungen & Produktdetails

Apache Airflow macht es unglaublich einfach, komplexe Workflows mit Python zu entwerfen, zu planen und zu überwachen. Ich mag, wie es ermöglicht, DAGs auf eine sehr lesbare und modulare Weise zu erstellen, was bei der Verwaltung von groß angelegten Datenpipelines hilft. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv und bietet volle Sichtbarkeit in die Ausführung von Aufgaben, Wiederholungen und Protokolle. Seine Fähigkeit, sich nahtlos mit Datenbanken, Cloud-Anbietern und externen Diensten zu integrieren, macht es sehr flexibel für reale Anwendungsfälle. Der Community-Support und die verfügbaren Plugins machen es auch einfach, die Funktionalität bei Bedarf zu erweitern. Der Kundensupport ist ebenfalls gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Airflow kann anfangs etwas herausfordernd sein, einzurichten und zu konfigurieren, insbesondere bei der Bereitstellung in der Produktion mit mehreren Workern und Planern. Ressourcenmanagement und Skalierung erfordern manchmal zusätzliche Anpassungen, und das Debuggen kann für neue Benutzer schwierig sein. Die Lernkurve ist steiler im Vergleich zu einigen anderen Orchestrierungstools, und die Benutzeroberfläche, obwohl nützlich, könnte moderner und reaktionsschneller sein. Sobald es jedoch eingerichtet ist, wird es stabil und sehr zuverlässig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Apache Airflow am besten gefällt, ist seine Flexibilität und die leistungsstarken Planungsfunktionen. Als Entwickler kann ich komplexe Workflows als Code mit Python entwerfen, was die Versionskontrolle und die Zusammenarbeit mit Teamkollegen erleichtert. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv für die Überwachung von DAG-Ausführungen und die Fehlerbehebung, und das große Ökosystem von Integrationen von Airflow ermöglicht es mir, fast jedes Tool oder jede Datenbank zu verbinden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Lernkurve ist ziemlich steil, insbesondere beim Konfigurieren des Schedulers und beim Verwalten von Aufgabenabhängigkeiten. Manchmal fühlt sich die Web-Benutzeroberfläche von Airflow träge an, und das Beheben von Problemen kann bei komplexen DAGs kompliziert werden. Außerdem, obwohl es viele Integrationen gibt, ist das Halten der Abhängigkeiten kompatibel während der Upgrades nicht immer reibungslos. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Apache Airflow am besten gefällt, ist, wie es mir ermöglicht, komplexe Datenpipelines auf sehr strukturierte Weise zu orchestrieren. Im Bereich der Bedarfsplanung in der Lieferkette haben wir es mit mehreren Datenquellen zu tun – Verkäufe, Bestände, Produktion, sogar externe Signale wie Feiertage oder Wetter. Airflow erleichtert es, diese Workflows zu planen, zu überwachen und erneut auszuführen, ohne zu viel manuellen Aufwand. Ich mag auch die Sichtbarkeit, die es durch die Benutzeroberfläche bietet, da es hilft, schnell zu erkennen, wann eine Aufgabe fehlschlägt und warum. Für mich spart das im Vergleich zum Schreiben von Ad-hoc-Skripten und Cron-Jobs viel Zeit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Manchmal kann sich Airflow etwas schwerfällig anfühlen, besonders beim ersten Einrichten. Für kleinere Workflows fühlt es sich fast wie übertrieben an, aber bei größeren Projekten zur Lieferkettenplanung zahlt es sich aus. Die Benutzeroberfläche ist gut, kann aber langsam sein, wenn zu viele DAGs laufen. Auch die Lernkurve ist nicht trivial – es dauert eine Weile, bis man sich mit Operatoren, Verbindungen und dem Umgang mit Backfills vertraut gemacht hat. Ich wünschte auch, die Dokumentation hätte mehr praxisnahe Anwendungsfälle für Lieferketten anstelle von nur generischen ETL-Beispielen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Airflow ist sehr hilfreich bei der Orchestrierung komplexer Arbeitsabläufe. Ich liebe die DAG-basierte Workflow-Orchestrierung wirklich, das hat mir geholfen, große Aufgaben in kleinere Aufgaben zu unterteilen, was das Debuggen erleichtert hat. Das Beste an Airflow ist meiner Meinung nach der Wiederholungsmechanismus. Wenn ich eine bestimmte Aufgabe eines DAGs ausführen möchte oder ein DAG bei einer bestimmten Aufgabe fehlgeschlagen ist, kann ich einfach die spezifische Aufgabe wiederholen, anstatt den gesamten DAG von Anfang an auszuführen, was wirklich viel Zeit gespart hat. Ein weiteres großartiges Merkmal von Airflow ist der dynamische DAG-Ansatz. Wenn es erforderlich ist, mehrere ähnliche DAGs zu erstellen, können wir eine spezifische Vorlage erstellen und diese Vorlage für alle ähnlichen DAGs verwenden, was wirklich eine erstaunliche Funktion ist. Das hat mir sehr geholfen und das manuelle Schreiben reduziert. Ich benutze Airflow seit einem Jahr und ich finde, dass Airflow die beste Plattform für die Orchestrierung von Workflows ist. Der Kundensupport ist sehr reaktionsschnell und hilfsbereit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt keine ordnungsgemäße Dokumentation für einige Operatoren, was es neuen Benutzern erschwert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Open Source, UI zur Verfolgung fast jedes Aspekts jedes Jobs, Python-freundlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl Apache Airflow leistungsstark ist, verkompliziert es oft einfache Aufgaben mit zusätzlichen Abstraktionen wie benutzerdefinierten Direktiven und der Kommunikation zwischen Aufgaben. Die Job-Planung ist nicht intuitiv – sie erfordert Aufmerksamkeit für Intervallenden – und das Laden von Protokollen kann träge sein. Auch wenn die Meinungen variieren können, finde ich persönlich traditionelle Cronjobs eine einfachere und effektivere Lösung zur Verwaltung einer großen Anzahl von Jobs. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat eine schöne Benutzeroberfläche zur Anzeige des Status von DAGs, die zu einem Industriestandard geworden ist. Außerdem sind die Protokolle sehr hilfreich, um nachzuvollziehen, was schiefgelaufen ist, wenn Jobs fehlschlagen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Setups wirken veraltet und unnötig komplex. Im Vergleich dazu haben Werkzeuge wie dbt und insbesondere Databricks kürzlich bedeutende Verbesserungen erzielt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Airflow bietet hervorragende Flexibilität bei der Definition, Planung und Überwachung komplexer Workflows. Der auf DAGs basierende Ansatz ist für Dateningenieure intuitiv, und das umfangreiche Operator-Ökosystem ermöglicht eine einfache Integration mit verschiedenen Systemen. Die Benutzeroberfläche erleichtert das Verfolgen und Debuggen von Workflows, und die Skalierbarkeit sorgt für einen reibungslosen Betrieb auch bei großen Pipelines. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die anfängliche Einrichtung und Konfiguration kann besonders für Anfänger herausfordernd sein. Das Verwalten von Abhängigkeiten und das Skalieren in der Produktion erfordert fundiertes Infrastrukturwissen. Einige Aufgaben können benutzerdefinierte Operatoren oder Plugins erfordern, deren Entwicklung zeitaufwändig sein kann. Die Web-Benutzeroberfläche, obwohl funktional, könnte von moderneren UX-Verbesserungen profitieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Apache Airflow glänzt darin, komplexe Workflows mühelos zu orchestrieren. Sein auf DAGs basierender Ansatz macht Aufgabenabhängigkeiten klar und überschaubar. Die Web-Benutzeroberfläche ist intuitiv für die Überwachung und Fehlersuche von Jobs, und die Integrationsmöglichkeiten mit Cloud-Diensten und Datenbanken sind umfangreich. Als Open-Source-Software hat es starke Unterstützung aus der Community und häufige Updates, was es anpassungsfähig an sich entwickelnde Bedürfnisse macht. Skalierbarkeit ist ein weiterer Pluspunkt — es kann alles von kleinen Pipelines bis hin zu unternehmensweiten Workloads effizient bewältigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die anfängliche Einrichtung und Konfiguration kann für Anfänger herausfordernd sein, insbesondere bei der Bereitstellung in einer verteilten Umgebung. Die Dokumentation, obwohl umfangreich, kann manchmal überwältigend oder veraltet sein. Der Ressourcenverbrauch kann bei sehr großen DAGs hoch werden, was eine sorgfältige Optimierung erfordert. Darüber hinaus kann die Lernkurve für benutzerdefinierte Operatoren und Plugins für neue Entwickler steil sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Apache Airflow am besten gefällt, ist seine Fähigkeit, komplexe Workflows mit klarer Sichtbarkeit und Kontrolle zu orchestrieren. Die auf DAGs basierende Struktur macht es einfach, Datenpipelines zu entwerfen, zu überwachen und zu ändern, während der Scheduler dafür sorgt, dass Aufgaben zuverlässig und in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden. Seine Modularität und Integrationsmöglichkeiten mit verschiedenen Datenquellen und Tools machen es extrem vielseitig. Die Web-Benutzeroberfläche ist ebenfalls ein großer Pluspunkt, da sie Echtzeitüberwachung und schnelles Debugging bietet, was während der Entwicklung und Produktion Zeit spart. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl Apache Airflow leistungsstark ist, geht es für Anfänger mit einer steilen Lernkurve einher, insbesondere bei der erstmaligen Einrichtung und Konfiguration. Die Bereitstellungen können komplex sein, und das Verwalten von Abhängigkeiten über verschiedene Umgebungen hinweg erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit. Darüber hinaus kann bei kleineren Projekten der Aufwand für den Betrieb und die Wartung von Airflow im Vergleich zu leichteren Alternativen schwerer erscheinen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sehr einfach zu verstehen und zu verwenden

Es ist sehr gut geeignet, um komplexe Workflows als Code zu definieren

hat sehr gute Überwachungs-/Beobachtungsfunktionen

Der beste Teil ist, dass wir keine Infrastruktur verwalten müssen, wenn wir Dienste wie AWS MWAA für Apache Airflow nutzen. Sehr einfach zu implementieren.

Hat guten Kundensupport per E-Mail oder Support-Tickets

Wir verwenden es täglich in einigen Projekten, um Workflows für Bedrock zur Nutzung von KI-Integrationen, Databricks und EMR zu verwalten.

Wir verwenden es zusammen mit AWS S3, Bedrock und Postgres SQL und Github. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es hat keinen Tracking-Mechanismus und macht es schwierig, Änderungen nachzuverfolgen oder eine Version des Codes zurückzusetzen. Unterstützt keine Live-Streaming-Verarbeitung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.