Apache Airflow Bewertungen & Produktdetails

Für mich ist das herausragende Merkmal definitiv die Web-Benutzeroberfläche. Als Dateningenieur finde ich mich oft beim Troubleshooting wieder, und die Rasteransicht in Airflow macht es bemerkenswert einfach, genau zu identifizieren, wo eine Pipeline fehlgeschlagen ist. Ich kann schnell auf die Protokolle für jede spezifische Aufgabe zugreifen und innerhalb von Sekunden feststellen, was schiefgelaufen ist. Dieses Maß an Transparenz bieten traditionelle Cron-Jobs oder einfache Skripte einfach nicht. Ein zentrales Dashboard für alle Ihre Workflows zu haben, bietet wirklich Seelenfrieden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Hauptherausforderung ist die einfache Implementierung für Anfänger. Das Einrichten der Infrastruktur (wie den Webserver, Scheduler und die Datenbank) erfordert ein gutes Maß an DevOps-Wissen, was für ein kleines Team ein Hindernis sein kann.

Da es sich um Open-Source handelt, gibt es keinen traditionellen Kundensupport, sodass man stark auf die Community angewiesen ist. Obwohl die Community aktiv ist, kann die Dokumentation manchmal etwas überwältigend sein, wenn man versucht, ein sehr spezifisches Konfigurationsproblem zu beheben. Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug, aber die Benutzerfreundlichkeit aus der Perspektive der Einrichtung könnte definitiv verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die klaren DAGs von Apache Airflow, da sie Workflows leicht verständlich und wartbar machen. Die Planungsfunktion stellt sicher, dass Pipelines automatisch ohne manuellen Aufwand ausgeführt werden, was wirklich hilfreich ist. Ich schätze auch die Wiederholungsversuche und die Überwachung, da sie helfen, Fehler schnell zu erkennen und zu beheben. Darüber hinaus ist die Skalierbarkeit ein bedeutender Vorteil, da sie es mir ermöglicht, wachsende Datenlasten zuverlässig zu bewältigen, was Airflow für Produktionspipelines zuverlässig macht. Insgesamt verbessern diese Funktionen wirklich meine Erfahrung mit Apache Airflow. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Dinge in Apache Airflow funktionieren für mich nicht sehr gut. Die Einrichtung und anfängliche Konfiguration ist etwas komplex und zeitaufwändig. Die Benutzeroberfläche fühlt sich manchmal langsam an, wenn viele DAGs laufen. Das Debuggen fehlgeschlagener Aufgaben ist nicht immer klar, die Protokolle sind verstreut. Auch Versionsupgrades können bestehende DAGs beeinträchtigen, die Abwärtskompatibilität sollte besser sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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.

Ich verwende Apache Airflow für das Management und die Überwachung von Projektabläufen. Ich finde die webbasierte Benutzeroberfläche und die Python-Skriptfunktionen wertvoll, da sie die Entwicklung und Gestaltung von Prozessabläufen erleichtern. Python als Skriptsprache ist benutzerfreundlicher als andere komplexe Sprachen, was dabei hilft, komplexe Flussdiagramme besser zu schreiben als mit traditionellen Sprachen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Installationsprozess von Apache Airflow ist ziemlich komplex und stark von PIP abhängig, was es sehr schwierig macht, auf servern mit Cybersicherheitsblockaden zu handhaben. Die anfängliche Einrichtung ist besonders in einer Proxy-basierten Umgebung herausfordernd, da sie viele Berechtigungen und manuelle Installationen erfordert. 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.

Airflow verbessert die Beobachtbarkeit von Pipelines - sowohl Prozess als auch Daten - auf höchstem Niveau.

Es ermöglicht die Verteilung der Pipeline-Ausführung unter einem Team von Stakeholdern mit unterschiedlichen technischen Hintergründen in einer sicheren und benutzerfreundlichen Umgebung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Installation, Einrichtung und Ausführung sind nicht einfach, und es ist eine Feinabstimmung erforderlich. 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.

Das Einrichten von ETL-Pipelines und das Orchestrieren von Workflows ist dank der breiten Palette an Integrationen, die mit nahezu jeder Datenquelle und Unternehmensanwendung verfügbar sind, unkompliziert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während es eine Vielzahl von möglichen Integrationen gibt, ist der eingebaute Scheduler nicht besonders fortschrittlich, wenn es darum geht, komplexe Planungsanforderungen zu verwalten. 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.