Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Comparer Apache Airflowetpython celery 
En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (46.0% des avis)
Petite entreprise (57.1% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Apache Airflow
Note
(117)4.4 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (46.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Apache Airflowpython celery
Note
(14)4.6 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (57.1% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur python celeryRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Apache Airflow excelle dans sa capacité à gérer des flux de travail complexes grâce à sa fonctionnalité de graphe orienté acyclique (DAG), permettant une visualisation claire et une gestion des dépendances des tâches, tandis que Python Celery est souvent noté pour sa simplicité dans la gestion de files d'attente de tâches simples.
- Les critiques mentionnent que les capacités de planification d'Apache Airflow sont robustes, avec des fonctionnalités comme la génération dynamique de pipelines, ce qui est particulièrement bénéfique pour les tâches d'ingénierie des données, alors que les utilisateurs disent que Python Celery brille par sa facilité d'utilisation pour le traitement des tâches en arrière-plan, en faisant un choix privilégié pour les petites applications.
- Les utilisateurs de G2 soulignent qu'Apache Airflow a une courbe d'apprentissage plus raide en raison de ses nombreuses fonctionnalités et configurations, certains critiques notant que le processus d'installation peut être difficile, tandis que les utilisateurs sur G2 rapportent que Python Celery offre une expérience d'installation plus conviviale, le rendant accessible aux développeurs novices en gestion de tâches.
- Les critiques mentionnent que le support communautaire pour Apache Airflow est fort, avec une richesse de plugins et d'intégrations disponibles, ce qui améliore sa fonctionnalité, tandis que les utilisateurs rapportent que Python Celery, bien que disposant d'une communauté plus petite, fournit une excellente documentation qui aide les utilisateurs à résoudre efficacement les problèmes.
- Les utilisateurs disent que la performance d'Apache Airflow dans la gestion de flux de données à grande échelle est impressionnante, avec de nombreux critiques louant sa scalabilité, tandis que les utilisateurs sur G2 indiquent que Python Celery est plus adapté aux applications plus petites et moins complexes, ce qui peut limiter sa scalabilité dans des environnements plus grands.
- Les critiques mentionnent que la direction du produit Apache Airflow est très bien notée, avec une perspective positive sur les futures mises à jour et fonctionnalités, tandis que les utilisateurs rapportent que le rythme de développement de Python Celery est plus lent, ce qui peut affecter sa viabilité à long terme pour les utilisateurs recherchant des améliorations continues.
Apache Airflow vs python celery
- Les évaluateurs ont estimé que python celery répond mieux aux besoins de leur entreprise que Apache Airflow.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que python celery est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Apache Airflow à python celery.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Apache Airflow
Aucun tarif disponiblepython celery
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Apache Airflow
Aucune information sur l'essai disponiblepython celery
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
9.0
87
9.5
13
Facilité d’utilisation
8.4
87
8.7
13
Facilité d’installation
7.6
51
Pas assez de données
Facilité d’administration
8.3
30
Pas assez de données
Qualité du service client
8.1
79
8.8
10
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
29
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.4
81
8.1
12
Fonctionnalités
déploiement
8.5
8
Pas assez de données disponibles
8.5
9
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
8.3
9
Pas assez de données disponibles
8.9
9
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.5
9
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
8.3
9
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
management
8.5
8
Pas assez de données disponibles
8.3
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
Opérations
8.1
9
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
management
8.8
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
8.8
8
Pas assez de données disponibles
IA générative
7.7
8
Pas assez de données disponibles
7.9
8
Pas assez de données disponibles
Conception et intégration de flux de travail - Orchestration de l'IA
8.1
18
Pas assez de données disponibles
8.1
18
Pas assez de données disponibles
8.0
17
Pas assez de données disponibles
8.4
18
Pas assez de données disponibles
8.4
17
Pas assez de données disponibles
7.7
16
Pas assez de données disponibles
Optimisation des performances et analyse - Orchestration de l'IA
7.8
16
Pas assez de données disponibles
7.7
16
Pas assez de données disponibles
8.6
16
Pas assez de données disponibles
7.2
16
Pas assez de données disponibles
7.9
15
Pas assez de données disponibles
8.2
15
Pas assez de données disponibles
Gouvernance et contrôles de conformité - Orchestration de l'IA
7.7
15
Pas assez de données disponibles
7.4
15
Pas assez de données disponibles
7.9
15
Pas assez de données disponibles
8.4
15
Pas assez de données disponibles
8.1
15
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Apache Airflowetpython celery ne partage aucune catégorie
Catégories uniques
Apache Airflow est catégorisé comme Orchestration de l'IAetPlateformes MLOps
python celery est catégorisé comme Autre développement
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Apache Airflow
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
python celery
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
22.1%
Logiciels informatiques
15.9%
Services financiers
11.5%
Bancaire
4.4%
vente au détail
3.5%
Autre
42.5%
internet
35.7%
Logiciels informatiques
35.7%
Technologies et services d’information
21.4%
Services financiers
7.1%
‐
Autre
0.0%
Meilleures alternatives
Discussions
Qui utilise Apache Airflow ?
1 commentaire
FE
To send custom metadata to AtlanLire la suite
Is Apache airflow an ETL tool?
1 commentaire
BM
Oui, nous pouvons l'utiliser pour planifier et déclencher des tâches ETL et les orchestrer dans un flux de travail logique.Lire la suite
Airflow est-il un framework ?
1 commentaire
YG
Oui, c'est un cadre utilisé pour l'orchestration des flux de travail.Lire la suite
python celery n'a aucune discussion avec des réponses
À la recherche de informations sur les logiciels ?
Avec plus de 3 millions d'avis, nous pouvons fournir les détails spécifiques qui vous aident à prendre une décision éclairée d'achat de logiciel pour votre entreprise. Trouver le bon produit est important, laissez-nous vous aider.
ou continuer avec
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation et Politique de confidentialité
