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Apache Airflow und python celery vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.0% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (57.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Apache Airflow
Sternebewertung
(118)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (46.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Apache Airflowpython celery
Sternebewertung
(14)4.6 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (57.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über python celeryZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Apache Airflow in der Lage ist, komplexe Workflows mit seiner Directed Acyclic Graph (DAG)-Funktion zu bewältigen, was eine klare Visualisierung und Verwaltung von Aufgabenabhängigkeiten ermöglicht, während Python Celery oft für seine Einfachheit bei der Handhabung einfacher Aufgabenwarteschlangen gelobt wird.
- Rezensenten erwähnen, dass die Planungsfähigkeiten von Apache Airflow robust sind, mit Funktionen wie der dynamischen Pipeline-Generierung, die besonders für Aufgaben im Bereich der Datenverarbeitung von Vorteil ist, während Benutzer sagen, dass Python Celery durch seine Benutzerfreundlichkeit bei der Verarbeitung von Hintergrundaufgaben glänzt, was es zu einer bevorzugten Wahl für kleinere Anwendungen macht.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Apache Airflow aufgrund seiner umfangreichen Funktionen und Konfigurationen eine steilere Lernkurve hat, wobei einige Rezensenten anmerken, dass der Einrichtungsprozess herausfordernd sein kann, während Benutzer auf G2 berichten, dass Python Celery ein benutzerfreundlicheres Einrichtungserlebnis bietet, was es Entwicklern, die neu im Aufgabenmanagement sind, zugänglich macht.
- Rezensenten erwähnen, dass die Community-Unterstützung für Apache Airflow stark ist, mit einer Fülle von Plugins und Integrationen, die seine Funktionalität erweitern, während Benutzer berichten, dass Python Celery, obwohl es eine kleinere Community hat, eine ausgezeichnete Dokumentation bietet, die Benutzern hilft, effektiv Probleme zu beheben.
- Benutzer sagen, dass die Leistung von Apache Airflow bei der Handhabung von groß angelegten Daten-Workflows beeindruckend ist, wobei viele Rezensenten seine Skalierbarkeit loben, während Benutzer auf G2 angeben, dass Python Celery besser für kleinere, weniger komplexe Anwendungen geeignet ist, was seine Skalierbarkeit in größeren Umgebungen einschränken könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass die Produktentwicklung von Apache Airflow hoch bewertet wird, mit einem positiven Ausblick auf zukünftige Updates und Funktionen, während Benutzer berichten, dass das Entwicklungstempo von Python Celery langsamer ist, was seine langfristige Lebensfähigkeit für Benutzer, die kontinuierliche Verbesserungen suchen, beeinträchtigen könnte.
Apache Airflow vs python celery
- Die Gutachter waren der Meinung, dass python celery den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Apache Airflow.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter python celery.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Apache Airflow gegenüber python celery.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Apache Airflow
Keine Preisinformationen verfügbarpython celery
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Apache Airflow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarpython celery
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
87
9.5
13
Einfache Bedienung
8.4
87
8.7
13
Einfache Einrichtung
7.6
51
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.3
30
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.1
79
8.8
10
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
29
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.4
81
8.1
12
Funktionen
Einsatz
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Workflow-Design & Integration - KI-Orchestrierung
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
16
Nicht genügend Daten verfügbar
Leistungsoptimierung & Analytik - KI-Orchestrierung
7.8
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Governance & Compliance Controls - KI-Orchestrierung
7.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Apache Airflow und python celery haben keine gemeinsamen Kategorien
Einzigartige Kategorien
Apache Airflow ist kategorisiert als KI-Orchestrierung und MLOps-Plattformen
python celery ist kategorisiert als Andere Entwicklung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Apache Airflow
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
python celery
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
22.1%
Computersoftware
15.9%
Finanzdienstleistungen
11.5%
Banking
4.4%
Einzelhandel
3.5%
Andere
42.5%
Internet
35.7%
Computersoftware
35.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
21.4%
Finanzdienstleistungen
7.1%
‐
Andere
0.0%
Diskussionen
Wer verwendet Apache Airflow?
1 Kommentar
FE
To send custom metadata to AtlanMehr erfahren
Is Apache airflow an ETL tool?
1 Kommentar
BM
Ja, wir können es verwenden, um ETL-Jobs zu planen und auszulösen und sie in einen logischen Arbeitsablauf zu orchestrieren.Mehr erfahren
Ist Airflow ein Framework?
1 Kommentar
YG
Ja, es ist ein Framework, das für die Orchestrierung von Arbeitsabläufen verwendet wird.Mehr erfahren
python celery hat keine Diskussionen mit Antworten
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