Avaliações e Detalhes do Produto Apache Airflow

O Apache Airflow é extremamente poderoso para orquestrar fluxos de trabalho complexos e agendar tarefas em vários sistemas. Sua abordagem baseada em DAG oferece excelente visibilidade e controle sobre as dependências. A ampla gama de integrações e plugins o torna altamente adaptável, enquanto a ativa comunidade de código aberto garante melhorias contínuas e recursos para resolução de problemas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A configuração inicial e a configuração podem ser complexas, especialmente para iniciantes. A curva de aprendizado é acentuada, e o ajuste de desempenho para fluxos de trabalho em larga escala muitas vezes requer uma expertise significativa. A interface do usuário, embora funcional, às vezes pode parecer desatualizada e menos intuitiva em comparação com ferramentas de fluxo de trabalho modernas. Além disso, a atualização para versões mais recentes pode exigir um planejamento cuidadoso de migração para evitar mudanças que possam quebrar o sistema. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Apache Airflow torna a gestão de tarefas de dados complicadas muito mais fácil. Poder codificar fluxos de trabalho em Python é ótimo, e a interface do usuário me ajuda a identificar problemas rapidamente. Adoro como ele se conecta com tudo e as ferramentas integradas economizam tempo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A configuração avançada (escalonamento, segurança) pode ser complicada

A interface do usuário fica desordenada com muitos fluxos de trabalho Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Agendar relatórios de dados diários/semanal/mensal. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Pode ser exigente em CPU/memória para grandes implantações Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Apache Airflow é sua flexibilidade e escalabilidade na orquestração de fluxos de trabalho complexos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma aversão comum ao Apache Airflow é que ele tem uma curva de aprendizado acentuada e requer configuração e manutenção significativas para uso em produção. Leva tempo para dominá-lo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Plataformas como AWS e GCP cobram pelos fluxos de trabalho ETL, enquanto o Apache Airflow é fácil de usar e hospedar em um servidor independente ou até mesmo no Kubernetes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quando hospedado no Kubernetes, ele desacelera, pois os agendadores de pods do Kubernetes não são projetados para operações intensivas em memória. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usamos o Apache Airflow para processar dados em tempo real em nosso data lake e para executar trabalhos em lote em um fluxo de trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, torna-se um pouco complicado executar ETL para aplicativos de dados em tempo real. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A capacidade de agendar múltiplos fluxos automatizados de diferentes ferramentas como nessus, open vas e obter os resultados em um só lugar Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface do usuário poderia ser melhor. Com guia detalhado ausente Análise coletada por e hospedada no G2.com.

capacidade de gerenciar dependências, lidar com tentativas de repetição e fornecer insights detalhados sobre a execução do fluxo de trabalho por meio de capacidades robustas de monitoramento e registro. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Difícil de instalar no sistema operacional Windows Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A principal vantagem do Airflow é que ele é fácil de entender e trabalhar, mesmo com conhecimento básico. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há muito lá, as mudanças levam tempo para refletir no fluxo de ar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Muitas funcionalidades para usar e muito útil para processar dados em lote. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há uma curva de aprendizado, é necessário conhecimento de Python e DAG. Análise coletada por e hospedada no G2.com.