Avaliações e Detalhes do Produto de Apache Airflow

O Airflow oferece inúmeras integrações multiplataforma com quase todas as tecnologias necessárias. Ele possui um vasto número de recursos ao criar DAGs. Eu realmente adorei as ideias do novo lançamento em relação ao armazenamento de objetos, plataforma facilmente gerenciável, novos operadores como FTP, FTPs e operadores personalizados. A interface do usuário é um pouco confusa, mas, no geral, o Airflow é muito fácil de usar e implementar pipelines de ETL. Tenho usado o Airflow há 1 ano e a melhoria que eles mostram é muito promissora. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface do usuário é desajeitada. Para ver a tarefa na interface, tenho que voltar a todos os DAGs quando reativamos pela segunda vez. Pode ser melhor, mas compensa com o recurso que possui. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- Integration

- Scalability

- Performance

- Data Pipeline Management

- Data Pipeline RCA

- Alert System

- Esay Installation

- Use more than 5 hours in a day Análise coletada por e hospedada no G2.com.

- Airflow UI/ User Experience

- Pipeline Execution grid view

- Dag Graph Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre o Apache Airflow é que ele oferece integração com vários serviços como BigQuery, AWS, GCP, etc. Além disso, está disponível como serviço em todos os provedores de nuvem, o que proporciona uma experiência perfeita. A experiência do usuário é perfeita. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, enfrentamos problemas quando há muitas tarefas em uma única instância do Airflow, o que requer um maior número de executores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I like how simple it is to setup and get started with Apache Airflow. As it is backed by Python as a programming language ETLs and other kind of Jobs are very easy and quick to code and deploy. It's tedious otherwise to setup these things and takes much experience. But with Apache Airflow one can spin up new jobs quickly with tools that help with troubleshooting and fast debugging. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

One thing that I would love Apache Airflow to have would be some improvements to scale the ETLs and provide tools that can help with smooth api integration in an enterprise level ecosystem. With increasing business requirements its kind of get tricky to manage. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Tem muitas integrações com n número de plataformas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Deveria haver mais trabalho feito na interface do usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ser capaz de usar Python para criar fluxos de trabalho que se integrem com nossos relatórios é tão fundamental para muitos de nossos processos Análise coletada por e hospedada no G2.com.

erros e correções de bugs ainda são manuais e demoram um pouco para solucionar problemas Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Airflow is the most intuitive interface for setting up daily workflow jobs that I've come across. The API's are mostly easy to learn/use and it's all I love that it's all in Python. There are a few people on my team who are not trained programmers but they have figured out how to create simple daily jobs. The web interface is can be a bit obtuse but it gets the job done. Using the workflow visualizer makes debugging complex jobs much easier. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I wish it were easier to set up jobs that can be manually triggered. It can technically be done but the interface is clunky and lacks some basic quality-of-life features.

The only complaint I have with the actual coding is that Jinja is hard to learn and debugging it can be a nightmare. That being said, if you stay within the straight-forward use cases, you shouldn't have any issues. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Suporte, operadores para quase todas as ferramentas / frameworks de engenharia de dados. Altamente escalável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Há muitas opções para observabilidade no Airflow. Se mais dashboards do Grafana da comunidade ou melhores práticas forem fornecidos, ajudarão ainda mais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1) Orquestração de Fluxo de Trabalho: Apache Airflow fornece uma estrutura poderosa para definir, agendar e executar fluxos de trabalho complexos.

2) Orquestração de Fluxo de Trabalho: Apache Airflow fornece uma estrutura poderosa para definir, agendar e executar fluxos de trabalho complexos.

3) Monitoramento e Alertas: Airflow fornece uma interface web amigável que permite aos usuários monitorar o status e o progresso de seus fluxos de trabalho.

4) Comunidade e Ecossistema Ativos: Apache Airflow tem uma comunidade de código aberto vibrante e ativa.

5) Maduro e Pronto para Produção Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1) Curva de Aprendizado: Apache Airflow tem uma curva de aprendizado acentuada, especialmente para usuários que são novos nos conceitos de orquestração de fluxo de trabalho ou programação em Python.

2) Complexidade para Casos de Uso Simples: A riqueza de recursos e flexibilidade do Airflow pode, às vezes, parecer excessiva para casos de uso simples. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A flexibilidade e a personalização quando se trata de criar e agendar pipelines de dados. Usa Python, que é a linguagem de programação mais popular do mundo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não é realmente destinado a aplicações de streaming, mas pode ser configurado para essas.

Tem uma curva de aprendizado um pouco maior em comparação com outras soluções.

Só suporta Python para criar DAGs. Análise coletada por e hospedada no G2.com.