Avaliações e Detalhes do Produto Apache Airflow

Gosto dos DAGs claros do Apache Airflow, pois eles tornam os fluxos de trabalho fáceis de entender e manter. O recurso de agendamento garante que os pipelines sejam executados automaticamente sem esforço manual, o que é realmente útil. Também aprecio as tentativas de repetição e o monitoramento, pois ajudam a detectar e recuperar rapidamente de falhas. Além disso, sua escalabilidade é uma vantagem significativa, permitindo-me lidar com cargas de trabalho de dados crescentes de forma confiável, tornando o Airflow confiável para pipelines de produção. No geral, esses recursos realmente melhoram minha experiência com o Apache Airflow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas coisas no Apache Airflow não funcionam muito bem para mim. A configuração e a configuração inicial são um pouco complexas e demoram. A interface do usuário às vezes parece lenta quando muitos DAGs estão em execução. Depurar tarefas com falha nem sempre é claro, os logs estão espalhados. Além disso, as atualizações de versão podem quebrar DAGs existentes, a compatibilidade retroativa deveria ser melhor. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Apache Airflow torna incrivelmente fácil projetar, agendar e monitorar fluxos de trabalho complexos usando Python. Eu gosto de como ele permite construir DAGs de uma maneira muito legível e modular, o que ajuda a gerenciar pipelines de dados em grande escala. A interface é intuitiva e oferece total visibilidade sobre a execução de tarefas, tentativas de repetição e logs. Sua capacidade de integrar-se perfeitamente com bancos de dados, provedores de nuvem e serviços externos o torna muito flexível para casos de uso do mundo real. O suporte da comunidade e os plugins disponíveis também facilitam a extensão da funcionalidade conforme necessário. O suporte ao cliente também é bom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Airflow pode ser um pouco desafiador para configurar e ajustar inicialmente, especialmente ao implantar em produção com múltiplos trabalhadores e agendadores. O gerenciamento de recursos e o dimensionamento às vezes exigem ajustes adicionais, e a depuração pode ser complicada para novos usuários. A curva de aprendizado é mais acentuada em comparação com algumas outras ferramentas de orquestração, e a interface, embora útil, poderia ser mais moderna e responsiva. No entanto, uma vez configurado, torna-se estável e muito confiável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu uso o Apache Airflow para gerenciamento e monitoramento de fluxo de projetos. Acho sua interface web e os recursos de script em Python valiosos, tornando fácil desenvolver e projetar fluxos de processos. O Python como linguagem de script é mais amigável do que outras linguagens complexas, o que ajuda a escrever fluxogramas complexos melhor do que com linguagens tradicionais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O processo de instalação do Apache Airflow é bastante complexo e altamente dependente do PIP, tornando-o muito difícil de lidar em servidores bloqueados por segurança cibernética. A configuração inicial é desafiadora, especialmente em um ambiente baseado em proxy, pois requer muitas permissões e instalações manuais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Apache Airflow é sua flexibilidade e poderosas capacidades de agendamento. Como desenvolvedor, posso projetar fluxos de trabalho complexos como código usando Python, o que facilita o controle de versão e a colaboração com colegas de equipe. A interface é intuitiva para monitorar execuções de DAG e solucionar problemas, e o grande ecossistema de integrações do Airflow me permite conectar com quase qualquer ferramenta ou banco de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A curva de aprendizado é bastante íngreme, especialmente ao configurar o agendador e gerenciar dependências de tarefas. Às vezes, a interface web do Airflow parece lenta, e resolver problemas pode se tornar complicado com DAGs complexos. Além disso, embora haja muitas integrações, manter as dependências compatíveis durante as atualizações nem sempre é fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Airflow melhora a observabilidade do pipeline - tanto do processo quanto dos dados - ao mais alto nível.

Ele permite a distribuição da execução do pipeline entre uma equipe de partes interessadas com diferentes níveis de conhecimento técnico em um ambiente seguro e fácil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A instalação, configuração e execução não são diretas, e alguns ajustes finos são necessários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Apache Airflow é como ele me permite orquestrar pipelines de dados complexos de uma maneira muito estruturada. No planejamento de demanda da cadeia de suprimentos, lidamos com múltiplas fontes de dados – vendas, inventário, produção, até mesmo sinais externos como feriados ou clima. O Airflow facilita o agendamento, monitoramento e reexecução desses fluxos de trabalho sem muito esforço manual. Também gosto da visibilidade que ele oferece através da interface de usuário, ajuda a identificar rapidamente quando uma tarefa está falhando e por quê. Para mim, isso economiza muito tempo em comparação com a escrita de scripts ad hoc e cron jobs. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, o Airflow pode parecer um pouco pesado, especialmente ao configurá-lo pela primeira vez. Para fluxos de trabalho menores, quase parece um exagero, mas em projetos maiores de planejamento de cadeia de suprimentos, vale a pena. A interface do usuário é boa, mas pode ser lenta quando você tem muitos DAGs em execução. Além disso, a curva de aprendizado não é trivial – leva algum tempo para se sentir confortável com operadores, conexões e lidar com backfills. Eu também gostaria que a documentação tivesse mais casos de uso reais de cadeia de suprimentos em vez de apenas exemplos genéricos de ETL. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Configurar pipelines de ETL e orquestrar fluxos de trabalho é simples, graças à ampla gama de integrações disponíveis com quase todas as fontes de dados e aplicativos empresariais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora haja uma ampla gama de possíveis integrações, o agendador embutido não é particularmente avançado quando se trata de gerenciar requisitos de agendamento complexos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Apache Airflow é muito útil na orquestração de fluxos de trabalho complexos. Eu realmente adoro a orquestração de fluxo de trabalho baseada em DAG, isso me ajudou a dividir grandes tarefas em tarefas menores, o que facilitou a depuração. A melhor coisa que eu gosto no Airflow é seu mecanismo de repetição. Se eu quiser executar uma tarefa específica de um DAG ou se o DAG falhar em uma tarefa específica, então eu posso simplesmente repetir a tarefa específica em vez de executar todo o DAG desde o início, o que realmente economizou muito tempo. Outra coisa excelente sobre o Airflow é sua abordagem de DAG Dinâmico. Quando há necessidade de criar múltiplos DAGs semelhantes, podemos criar um modelo específico e usar esse modelo para todos os DAGs semelhantes, o que é realmente um recurso incrível, isso me ajudou muito e reduziu a escrita manual. Eu tenho usado o Airflow por 1 ano e sinto que o Airflow é a melhor plataforma para Orquestração de Fluxos de Trabalho. O suporte ao cliente é muito responsivo e útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há documentação adequada para alguns Operadores, o que dificulta para novos usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Código aberto, interface de usuário para rastrear quase todos os aspectos de cada trabalho, compatível com Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Apache Airflow seja poderoso, ele frequentemente complica tarefas simples com abstrações adicionais, como diretivas personalizadas e comunicação entre tarefas. O agendamento de tarefas não é intuitivo — exigindo atenção aos intervalos finais — e o carregamento de logs pode ser lento. Embora as opiniões possam variar, pessoalmente acho que cronjobs tradicionais são uma solução mais simples e eficaz para gerenciar um grande número de tarefas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele tem uma interface de usuário agradável para visualizar o status dos DAGs, o que se tornou um padrão da indústria. Além disso, quando os trabalhos falham, os logs são muito úteis para rastrear o que deu errado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As configurações parecem desatualizadas e desnecessariamente complexas. Em comparação, ferramentas como dbt, e especialmente Databricks, fizeram melhorias significativas recentemente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.