Airflow vs Prefect: что выбрать в 2024

Для чего создавался каждый

Airflow появился в Airbnb как платформа для чётко определённых, регулярно запускаемых ETL-пайплайнов, где структура графа задач известна заранее и редко меняется. Prefect с самого начала проектировался для более гибкой и динамичной оркестрации любых рабочих процессов в Python, где зависимости и параметры могут вычисляться во время исполнения.

В чём реально отличаются

Различия кроются в фундаментальных концепциях и архитектуре. Airflow оперирует статическими DAG (Directed Acyclic Graph). Весь граф задач должен быть определён в коде до запуска и загружен в базу данных метаданных. Это порождает «эффект двойного компилирования»: чтобы добавить даже одну задачу в цикл, нужно пересобрать и перезагрузить весь DAG. Prefect 2.x отказался от концепции статического DAG в пользу динамических workflow. Граф задач строится в момент выполнения кода, что позволяет создавать задачи в циклах, на основе результатов предыдущих задач или внешних условий.

Второе ключевое различие — управление состоянием. В Airflow состояние (success, failed, running) хранится в центральной базе данных, а шедулер постоянно опрашивает её, чтобы решить, какую задачу запустить следующей. Это создаёт нагрузку на БД и может стать узким местом. Prefect использует агентную модель: оркестратор (Prefect server или облачный API) отдаёт агентам команды на выполнение задач, а те самостоятельно сообщают о результатах. Это более масштабируемая, event-driven архитектура.

Третье отличие — в подходе к коду. Airflow требует оборачивания логики в операторы, которые являются тяжёлыми объектами, привязанными к метаданным DAG. Prefect использует простые декораторы @flow и @task, превращающие любые Python-функции в элементы workflow. Это снижает порог входа и упрощает тестирование.

Наконец, деплой. Классический Airflow требует развёртывания нескольких компонентов (webserver, scheduler, worker, БД, брокер), что нетривиально. Prefect 2.x спроектирован как cloud-native: оркестратор может быть облачным сервисом, а для запуска задач достаточно установить lightweight-агент или даже использовать встроенный механизм без внешних компонентов.

Когда выбрать первый

Выбирайте Apache Airflow, если:

• Ваша команда уже имеет экспертизу по Airflow, а переобучение и миграция стоят дороже, чем потенциальные выгоды от нового инструмента.
• Вы работаете в среде с жёсткими требованиями к безопасности и изоляции, где развёртывание только on-premise решения — обязательное условие, и у вас есть ресурсы на поддержку его инфраструктуры.
• Ваши пайплайны в подавляющем большинстве статичны, и вы активно используете готовые операторы и хуки из богатейшего сообщества Airflow (например, для работы со специфичными системами вроде Teradata или старых версий Hadoop).
• Вы полагаетесь на готовые интеграции с другими экосистемами (например, OpenLineage для Data Lineage) или вам критически важна детальная, многовекторная настройка прав доступа через RBAC.

Когда выбрать второй

Выбирайте Prefect, если:

• Ваши workflow по своей природе динамические: количество задач, их параметры или зависимости определяются входными данными или результатами предыдущих шагов.
• Вы хотите быстро начать, не тратя время на настройку инфраструктуры оркестратора. Prefect Cloud имеет бесплатный тариф, а Prefect server развернуть проще, чем Airflow.
• Ваша команда мыслит на Python, и вы хотите, чтобы код пайплайнов выглядел как обычный Python-код, который легко писать, тестировать и отлаживать с помощью стандартных инструментов.
• Вы строите event-driven системы, где workflows должны запускаться по событию (например, появлению файла в S3 или сообщения в Kafka), а не строго по расписанию. Prefect имеет для этого встроенные механизмы (деплои с триггерами).

Могут ли работать вместе

Да, могут, и это нередкая практика. Часто это выглядит как «мирное сосуществование»: Airflow остаётся как legacy-оркестратор для стабильных, критических ETL-задач, а для новых, динамичных или исследовательских проектов выбирают Prefect. Более глубокая интеграция также возможна. Например, можно использовать Airflow для запуска Prefect flow как единой задачи через оператор BashOperator или DockerOperator. Обратная ситуация, когда Prefect оркестрирует запуск DAG Airflow через его REST API, также технически осуществима, но менее осмысленна, так как создаёт избыточную сложность. Гибридный подход оправдан на этапе постепенной миграции или в крупных организациях, где разные команды имеют разные требования и предпочтения.