Apache Airflow ile Prefect karşılaştırması: veri akışlarını hangisiyle yönetmeli?

İki araç da aynı problemi çözer: Python ile iş akışı orkestrasyonu

Apache Airflow ve Prefect, bir veri ekibinin her gün çalışan işlerini (kaynak sistemden veri çekmek, dönüştürmek, ambara yüklemek, rapor ya da model tetiklemek) sıraya koyan, zamanlayan, hata olduğunda yeniden deneyen ve izleyen orkestrasyon araçlarıdır. İkisinde de iş akışları Python ile kod olarak yazılır, sürüm kontrolünde tutulur ve bir web arayüzünden izlenir.

Airflow kendini zamanlanmış toplu (batch) iş akışlarını geliştirmek, zamanlamak ve izlemek için açık kaynak bir platform olarak tanımlar. Prefect ise sıradan Python fonksiyonlarını en az sürtünmeyle üretim düzeyinde veri hatlarına dönüştüren açık kaynak bir orkestrasyon motoru olarak konumlanır. Bu iki tanım, araçların tasarım felsefesindeki farkı da özetler.

Kod yazma deneyimi: DAG dosyası ile dekore edilmiş fonksiyon

Airflow'da bir iş akışı Dag olarak tanımlanır: zamanlama, görevler, görevler arası bağımlılıklar ve geri çağrılar tek bir yapı içinde toplanır. Görevler BashOperator gibi hazır operatörlerle ya da @task dekoratörüyle yazılır, bağımlılıklar >> işleciyle bağlanır. Airflow Dag dosyasını ayrıştırır, görevleri zamanlar ve bağımlılık sırasına göre çalıştırır. Görevler arasında küçük meta veriler XCom ile taşınır.

Prefect'te neredeyse her Python fonksiyonu @flow dekoratörüyle bir akışa, @task ile de yeniden denenebilir ve önbelleklenebilir bir göreve dönüşür. Akış içinde sıradan if blokları, döngüler ve fonksiyon çağrıları kullanılır; görev listesinin önceden sabit bir grafik olarak tanımlanması gerekmez. Bu yaklaşım, çalışma anında girdiye göre şekil değiştiren akışlarda (örneğin gelen dosya sayısına göre paralel görev açmak) kodu daha doğal kılar. Airflow'da benzer dinamiklik dinamik görev eşleme (dynamic task mapping) gibi özel yapılarla sağlanır.

Mimari ve işletim: ne kurulur, ne yönetilir?

• Ölçüt, bileşenler: Airflow'da zamanlayıcı, Dag işlemcisi, API sunucusu ve arayüz, meta veri veritabanı (genellikle PostgreSQL ya da MySQL) ve isteğe bağlı çalışanlar ile ertelenmiş görevler için tetikleyici (triggerer) bulunur / Prefect'te bir sunucu (kendi barındırdığınız Prefect sunucusu ya da Prefect Cloud) ve akışların çalıştığı altyapıya bağlanan iş havuzları (work pools) vardır.
• Ölçüt, yürütme altyapısı: Airflow'da yürütücü (executor) zamanlayıcının bir yapılandırmasıdır ve görevleri yerel süreçlere, Celery çalışanlarına ya da Kubernetes pod'larına dağıtır / Prefect'te iş havuzu türü belirleyicidir: süreç, Docker, Kubernetes, sunucusuz itme (push) havuzları ve Prefect'in yönettiği altyapı. Bazı havuz türleri çalışan (worker) süreci gerektirir, bazıları gerektirmez.
• Ölçüt, barındırma: Airflow açık kaynak olarak kendi altyapınızda kurulur; bulut sağlayıcılarının ve üçüncü tarafların yönetilen Airflow hizmetleri de vardır / Prefect'te açık kaynak sunucu ya da üreticinin yönettiği Prefect Cloud seçilebilir.
• Ölçüt, topluluk ve entegrasyon: Airflow'un sağlayıcı paketleri (providers) çok geniş bir veritabanı, bulut ve SaaS yelpazesini kapsar / Prefect'in entegrasyon kütüphaneleri daha yeni ama yaygın bulut ve veri araçlarını karşılar.

Bir senaryo üzerinden fark

Örneğin bir e-ticaret şirketinin veri ekibi her gece sipariş veritabanından veriyi çekip veri ambarına yüklüyor, ardından bir dbt dönüşümünü ve satış raporunu tetikliyor olsun. Bu iş sabit bir takvime bağlı, adımları belli ve her gece aynı şekilde çalışıyor. Airflow burada çok doğal oturur: tek bir Dag, zamanlama ifadesi, sağlayıcı paketlerindeki hazır operatörler ve geçmiş çalışmaları yeniden doldurma (backfill) imkânı.

Aynı ekip bir de pazarlama ekibinden gelen, saatleri belirsiz CSV dosyalarını işliyor, her dosya için ayrı doğrulama ve yükleme yapıyor ve bazı dosyalarda ek bir zenginleştirme adımı gerekiyor olsun. Akışın şekli girdiye göre değişiyor, tetikleme olay temelli. Prefect'te bu akış birkaç dekore edilmiş fonksiyon ve sıradan Python kontrol yapısıyla yazılabilir; dağıtım (deployment) bir olay ya da API çağrısıyla tetiklenir. Airflow'da da çözülebilir, ancak dinamik görev eşleme ve sensör ya da olay tabanlı tetikleme kurgusu daha fazla tasarım gerektirir.

Hangi durumda Airflow, hangi durumda Prefect?

Airflow'u öne çıkaran durumlar: • Takvime bağlı, adımları önceden bilinen toplu ETL ve ELT işleri. • Çok sayıda farklı sisteme hazır bağlayıcı ihtiyacı ve olgun sağlayıcı paketlerine güven. • Kurumda zaten Airflow bilen ekip, yönetilen Airflow hizmeti ya da mevcut Dag kütüphanesi. • Geniş topluluk, iş ilanlarında yaygın bilinirlik ve kapsamlı dokümantasyon beklentisi.

Prefect'i öne çıkaran durumlar: • Akışın şekli çalışma anında belirleniyor; olay, API ya da kullanıcı tetiklemeli işler ağırlıkta. • Veri bilimciler ve analistler mevcut Python betiklerini az değişiklikle üretime almak istiyor. • Altyapı esnekliği önemli; bazı akışlar yerel süreçte, bazıları Kubernetes'te ya da sunucusuz ortamda çalışacak. • Orkestrasyon sunucusunu işletmek yerine yönetilen bir kontrol düzlemi tercih ediliyor.

Sık yapılan hata, aracı yalnız arayüz beğenisine göre seçmektir. Asıl belirleyiciler; işlerin takvim mi olay mı ağırlıklı olduğu, ekibin işletim kapasitesi ve mevcut entegrasyon ihtiyacıdır.

Geçiş ve birlikte kullanım

Airflow'dan Prefect'e ya da tersine geçiş genellikle iş akışı mantığını orkestrasyon kodundan ayırmakla başlar. Veri çekme, dönüştürme ve yükleme kodu sade Python modüllerinde tutulursa, Airflow görevi ya da Prefect görevi bu modülleri çağıran ince bir sarmalayıcıya dönüşür ve geçiş akış akış yapılabilir.

Geçiş döneminde iki araç yan yana çalışabilir: kritik gecelik yüklemeler Airflow'da kalırken yeni olay tabanlı akışlar Prefect'te açılır. Bu durumda tek bir izleme ve uyarı kanalı (örneğin ortak bir olay yönetimi aracı) kurulması, ekibin iki ayrı arayüzde hata kovalamasını önler.

Mindset programlarında Airflow ve Prefect

Airflow ile Veri Pipeline'ları eğitimi Dag tasarımı, zamanlama ve bağımlılıklar, XCom ile veri akışı ve hata yönetimi gibi başlıklarla veri mühendislerinin günlük işine odaklanır. Mevcut Airflow kurulumunu derinleştirmek isteyen ekipler için Airflow İleri Seviye: Dinamik DAG ve Operatör Geliştirme eğitimi özel operatör ve dinamik görev üretimini ele alır.

Prefect ile Modern İş Akışı Orkestrasyonu eğitimi görev tasarımı, dayanıklılık ve hata yönetimi, iş havuzları ve çalışanlarla dağıtım konularını içerir. Python betiklerini üretime taşımak isteyen veri bilimi ve analitik ekipleri için uygun bir başlangıçtır.