Какие инструменты оркестрации ETL вы использовали, кроме Airflow?

Помимо Apache Airflow, в индустрии широко используются и другие инструменты оркестрации ETL-процессов. Их выбор зависит от технических требований, объёма и частоты обработки данных, уровня автоматизации, совместимости с облачными платформами и предпочтений команды. Ниже представлены наиболее популярные альтернативы Airflow, которые я использовал или с которыми знаком на практике.

1. Luigi (от Spotify)

Описание:
Luigi — это Python-фреймворк для построения пайплайнов обработки данных с определением зависимостей между задачами.

Особенности:

  • Основан на определении Tasks и Targets.

  • Использует локальное или централизованное хранилище состояния (например, файловая система или базa).

  • Очень прост в установке и конфигурации.

  • Хорошо подходит для batch ETL.

  • Позволяет строить DAG-и, но визуализация примитивнее, чем в Airflow.

Недостатки:

  • Меньше возможностей для параллелизма.

  • Нет из коробки нативной поддержки распределённых окружений.

  • Интерфейс визуализации слабее, чем у Airflow.

2. Prefect

Описание:
Prefect — это современный инструмент для управления потоками данных (dataflow), с акцентом на отказоустойчивость, гибкую настройку и observability.

Особенности:

  • Поддержка как локального запуска, так и облачного (Prefect Cloud).

  • Позволяет строить DAG-и как в императивном (Python-код), так и в декларативном стиле.

  • Простая настройка, интеграция с Dask, Kubernetes, Docker, AWS и другими системами.

  • Удобный UI для мониторинга.

  • Автоматический retry, logging, SLA.

Примеры задач:

  • ETL по расписанию или по событиям.

  • Микросервисы обработки данных.

  • Поддержка async/await.

Преимущества:

  • Prefect 2.0 полностью асинхронен.

  • Гибкая архитектура — можно реализовать как DAG, так и динамический граф.

3. Dagster

Описание:
Dagster — это data orchestrator, ориентированный на типизацию данных, структуру и надёжность пайплайнов.

Особенности:

  • Использует "Ops" и "Graphs", аналогично задачам и графам зависимостей.

  • Явная декларация ввода/вывода задач.

  • Поддержка asset-ориентированной архитектуры.

  • Удобный Web UI с live-интерфейсом и rich-инспекцией пайплайна.

  • Возможность запускать пайплайны как локально, так и через Dagster Cloud.

Преимущества:

  • Лучше подходит для DataOps-команд.

  • Типобезопасность данных на этапе разработки.

  • Нативная интеграция с dbt, Pandas, Snowflake, BigQuery.

4. dbt (data build tool)

Описание:
Хотя dbt сам по себе не является оркестратором, его часто используют в качестве трансформационного слоя (Transform в ETL/ELT) и встраивают в пайплайны.

Особенности:

  • Основной язык: SQL + Jinja.

  • Явная зависимость между моделями (таблицами).

  • Возможность создания DAG-пайплайна SQL-моделей.

  • Расширяется через dbt Cloud или оркестраторы (Airflow, Dagster, Prefect).

Преимущества:

  • Отлично подходит для ELT, особенно в современном Data Warehouse стеке (Snowflake, BigQuery).

  • Автоматические тесты, документация и lineage.

5. Apache NiFi

Описание:
NiFi — инструмент визуального программирования потоков данных от Apache.

Особенности:

  • Drag-and-drop интерфейс.

  • Поддержка различных источников/приёмников: базы данных, файлы, Kafka, HTTP.

  • Подходит для потоковой обработки (streaming).

  • Встроенные Processors для маршрутизации, преобразования, фильтрации.

Преимущества:

  • Не требует программирования.

  • Хорош для прототипирования и быстрой интеграции источников.

  • Может использоваться как ingestion tool перед Spark/Hadoop.

Недостатки:

  • Менее гибок в программной логике.

  • Менее популярен в крупномасштабных аналитических системах по сравнению с Airflow.

6. Kedro (от QuantumBlack / McKinsey)

Описание:
Kedro — Python-фреймворк для построения модульных data science и data engineering проектов.

Особенности:

  • Следует принципам Clean Code и Clean Architecture.

  • Поддерживает модульность, повторное использование кода и тестируемость.

  • Имеет pipeline-ориентированную архитектуру.

  • Интеграция с Airflow, Prefect, MLflow.

Преимущества:

  • Отлично подходит для data science/ML pipeline.

  • Автоматическое создание pipeline диаграмм.

  • Сильная структурированность проекта (Nodes, Pipelines, Catalog).

7. AWS Step Functions / GCP Cloud Composer / Azure Data Factory

Описание:
Нативные инструменты оркестрации от облачных провайдеров.

AWS Step Functions:

  • Безсерверный сервис для управления задачами AWS Lambda, ECS и пр.

  • Визуальное создание workflow.

  • Хорошо интегрируется с S3, Glue, Redshift.

GCP Cloud Composer:

  • Managed Apache Airflow от Google.

  • Легко запускается, не требует инфраструктуры.

  • Интеграция с BigQuery, Cloud Functions и др.

Azure Data Factory (ADF):

  • GUI для построения ETL.

  • Поддержка копирования данных, Data Flow, Mapping, Azure Synapse.

  • Подходит для no-code/low-code решения.

8. Argo Workflows (для Kubernetes)

Описание:

  • Kubernetes-оркестратор для сложных data/ML pipeline.

  • Использует YAML для описания DAG.

  • Полная интеграция с контейнерами и Kubernetes.

  • Часто применяется в DevOps и MLops.

9. Nextflow (в основном в bioinformatics, но универсален)

Описание:

  • DSL-фреймворк для построения параллельных и распределённых пайплайнов.

  • Используется в научных и высоконагруженных задачах.

10. Temporal

Описание:

  • Фреймворк для управления жизненным циклом и статусами фоновых задач.

  • Основан на концепции workflow as code.

  • Очень надёжный, используется Uber, Netflix, Doordash.

Выбор подходящего инструмента зависит от особенностей задачи: требуются ли строгие зависимости, визуальная простота, поддержка облаков, интерактивность, повторяемость экспериментов и прочее. В проектах, где высока нагрузка и требуется гибкость, часто применяются Dagster и Prefect. В более enterprise-окружениях — AWS Step Functions или Azure Data Factory. Для Data Science-oriented проектов — Kedro или MLFlow в связке с Airflow.

31-07-2025
Medium 7 просмотров