Comparar Apache Airflow vs. python celery

Apache Airflow

Calificación Estelar

(121)4.4 de 5

Segmentos de Mercado

Mercado medio (44.8% de las reseñas)

Pros & Cons

Facilidad de uso (33) Interfaz de usuario (16) Configuración difícil (13) Curva de aprendizaje (9)

Precios de Nivel de Entrada

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python celery

Calificación Estelar

(14)4.6 de 5

Segmentos de Mercado

Pequeña empresa (57.1% de las reseñas)

Pros & Cons

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Resumen

Resumen generado por IA

Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.

Los usuarios informan que Apache Airflow sobresale en su capacidad para manejar flujos de trabajo complejos con su característica de Grafo Acíclico Dirigido (DAG), lo que permite una visualización clara y gestión de las dependencias de tareas, mientras que Python Celery es a menudo destacado por su simplicidad en el manejo de colas de tareas sencillas.
Los revisores mencionan que las capacidades de programación de Apache Airflow son robustas, con características como la generación dinámica de pipelines, lo cual es particularmente beneficioso para tareas de ingeniería de datos, mientras que los usuarios dicen que Python Celery brilla en su facilidad de uso para el procesamiento de tareas en segundo plano, convirtiéndolo en una opción preferida para aplicaciones más pequeñas.
Los usuarios de G2 destacan que Apache Airflow tiene una curva de aprendizaje más pronunciada debido a sus extensas características y configuraciones, con algunos revisores señalando que el proceso de configuración puede ser desafiante, mientras que los usuarios en G2 informan que Python Celery ofrece una experiencia de configuración más amigable, haciéndolo accesible para desarrolladores nuevos en la gestión de tareas.
Los revisores mencionan que el soporte comunitario para Apache Airflow es fuerte, con una gran cantidad de plugins e integraciones disponibles, lo que mejora su funcionalidad, mientras que los usuarios informan que Python Celery, aunque tiene una comunidad más pequeña, proporciona una excelente documentación que ayuda a los usuarios a resolver problemas de manera efectiva.
Los usuarios dicen que el rendimiento de Apache Airflow en el manejo de flujos de trabajo de datos a gran escala es impresionante, con muchos revisores elogiando su escalabilidad, mientras que los usuarios en G2 indican que Python Celery es más adecuado para aplicaciones más pequeñas y menos complejas, lo que puede limitar su escalabilidad en entornos más grandes.
Los revisores mencionan que la dirección del producto de Apache Airflow está altamente valorada, con una perspectiva positiva sobre futuras actualizaciones y características, mientras que los usuarios informan que el ritmo de desarrollo de Python Celery es más lento, lo que puede afectar su viabilidad a largo plazo para los usuarios que buscan mejoras continuas.

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