Reseñas y detalles del producto de Prefect

Prefect es una de las herramientas de orquestación de bajo costo y mejor en el mercado. Podemos integrar muchas plataformas con Prefect. Los trabajos de Databricks y Snowflake se pueden ejecutar a través de Prefect. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se necesita conocimiento de Python para trabajar en Prefect y se necesita tener algunas características más donde Airflow está por delante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Prefect es una de las mejores herramientas de orquestación. Usando el repositorio git de origen, podemos personalizar la integración a nuestra manera. Fácil de usar incluso para principiantes con una configuración local. El conocimiento de Python es suficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Otro competidor importante de Prefect tiene ganchos y conectores preconstruidos, mientras que Prefect está rezagado porque debemos desarrollar los conectores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The UI is the best part. All of our production processes, prefect or not, send error messages to slack. Our team members rotate being on call, so if an error message persists in slack, whoever is on call has to investigate. With most of our processes, the on call person has to get out their laptop, track down logs, etc. If they are in the middle of something, such as dinner, friends, etc, they have to go back to their laptop to handle things. With prefect, I am easily able to go on my phone when a prefect error comes in, log into prefect, and take care of everything I need to right there. An ios app for prefect would make this even better than it already is. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Documentation is terrible. Not enough examples, especially with the more complicated things like work pools and blocks. Any examples that are there are way to simple to actually help you implement it on something real. The great design of the UI give you better clues as to how things work than the documentation does. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Marco y conceptos fáciles de entender para la nueva posición de DataOps, en comparación con Airflow

Apoyo y ayuda a través del canal de Slack, generalmente se obtiene respuesta en una hora Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada hasta ahora, estamos contentos con las versiones gratuitas de Prefect. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que nuestro equipo ha disfrutado más sobre el prefect es lo fácil que es convertir cualquier código de Python en una tubería funcional y automatizada a través de los decoradores de prefect. Pudimos migrar nuestros flujos de trabajo de funciones en la nube a prefect en solo un par de días. El archivo yaml de implementaciones declarativas también es fácil de entender y cuando se utiliza en nuestras tuberías de CI/CD. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Deseo que Prefect tuviera más integraciones, pero entiendo que está creciendo y el equipo está trabajando arduamente para expandir esta área. Una cosa que desearía es que Prefect Cloud tuviera una integración nativa con Kafka e integraciones con DataHub. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Prefect is all about taking the idea of having scheduled Python scripts and easily and expertly tacking on all the things that make an engineer's life easier: UI-based scheduling, parameterization, flow visualization, detailed logging, exception handling, notifications, webhooks, containerization and easy deployments, concurrency. It's like a pure (and massive) value-add system with almost no need to make concessions in how you like to connect to data, transform data, or deliver data. As such I think it's especially powerful when you have a lot of non-standard ETL pipelines going in all directions (i.e. a mountain of tech debt) and you want to clean things up without being forced into restrictive design decisions.

Prefect is really flexible, not just in terms of how you deploy the execution agents, but also in terms of how you want to structure your code and what Prefect features you want to use heavily or lightly. There's no limitation on data sources or integrations: it just fits into whatever you're already doing with Python. It doesn't force you into any mold beyond just using Python, although the concepts of tasks, and the way Prefect handles concurrency, is super helpful if you want to make use of these things. It makes it easy to containerize Python scripts and make every aspect of a data flow deployment modular and flexible. And once you have your settings the way you like them, deploying changes or new flows is easy.

We run about 200 scheduled Prefect flows a day, sending and receiving data between over 50 different systems at our university. Prefect has been a lifesaver. Documentation, support, and the Prefect Slack space have all been super helpful. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I can't complain hardly at all about Prefect. Having said that, I'm an experienced engineer who likes a lot of control. If you're already writing scheduled Python scripts to move data, Prefect will be a great fit, I think. But it isn't designed to address questions like how to extract data from X system or load it into Y system or how to transform data. It's about simplifying all the scaffolding around the guts of your Python code so you can focus on doing what you need to do. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es pythonic y, por lo tanto, fácil de implementar. La versión 2.0 tiene grandes características, como el despliegue. Esto nos permite desarrollar de forma remota, colaborativa pero de manera ordenada y sencilla.

Una vez que entiendes lo esencial, es decir, flujos, tareas, grupo de trabajo, trabajadores y despliegue, todo se vuelve muy simple.

Tiene una gran comunidad, muy activa. En general, los problemas que he tenido ya tienen varios comentarios y soluciones en Slack. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Tuvimos que leer y probar durante un par de días para poner en marcha el entorno de desarrollo y conectarnos a la nube.

En la documentación, faltan más ejemplos, como la conexión con Gitlab (solo hay ejemplos con Github) y hay un par de diferencias que resolvimos con la comunidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He seguido Prefect desde la versión 1 y he observado con satisfacción cómo mis sugerencias en su canal de Slack (muy receptivo) han llegado a producción. Se requiere muy poco código inicial para registrar un flujo, subflujos y subtareas, pero las opciones son vastas. Hago trabajos de ETL relativamente simples, pero me encuentro eliminando muchas de las verificaciones manuales ya que puedo activar flujos basados en eventos en otros.

La API está decentemente documentada.

Reintentos elegantes, nombrado de flujos y opciones para ejecutores de tareas.

Si eres como yo y encontraste Airflow abrumador, esta es una muy buena opción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Está en desarrollo rápido, así que presta atención a los registros de lanzamiento. Como ejemplo, solía implementar usando objetos de Python, pero ahora la opción preferida es el archivo prefect.yaml.

Parte del desarrollo no siempre se refleja en la documentación, pero se están poniendo al día.

La vista de flujo puede estar un poco desordenada si tienes algunos trabajos que se ejecutan durante unos minutos y otros durante horas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es bastante fácil anotar el código existente de Python y convertirlo en un flujo de Prefect sin cambiar mucho el código. La arquitectura híbrida que utiliza agentes o trabajadores te permite tener mucha flexibilidad sobre dónde y cómo se ejecuta el código. Esto también te permite tener entornos aislados para cada flujo de una manera más limpia que algo como Airflow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Prefect 2 es todavía un marco joven y aún está en construcción, por lo que se espera que tenga muchas actualizaciones constantes y posibles cambios que rompan la compatibilidad. Su comunidad no es tan grande como algo como "Airflow", por lo que carece de muchos conectores y algunos de ellos no se actualizan con frecuencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I recently had the opportunity to adopt a Prefect centric ETL orchestration pattern and I have to say, it has been a game-changer. It was perfect for our situation where we had multiple locations with different setups, but wanted a common logging and deployment pattern.

What impressed me the most was how user-friendly Prefect is. It's much more straightforward compared to complex solutions like Argo Events, and or relatively mature products like Airflow. If youre in the python space working on ETL, you should be using this product.

But what really got me excited was Prefect's recent introduction of their AI tool called Marvin. It's fantastic for small "AI functions" and it allows us to leverage chatGPT results as a structured object type. This has added a whole new level of efficiency to our ETL processes cleaning up free text fields into structured categories.

Overall, I can confidently say that Prefect has exceeded our expectations. It's been a breeze to use and has greatly improved our ETL workflow. I highly recommend it to anyone in need of a reliable ETL orchestrator. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

There have been several breaking changes pushed over minor releases. Additionally they seem to have siliently stopped fixing bugs related to the "agents" in favor of the "workers" approach. The fact that there are known bugs with agents that will not be fixed in favor of the user adopting an entirely new pattern does get frustrating as a paying customer. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.