Prefect 对比 Airflow

现代工作流需要现代化的工具

工程师选择 Prefect 是因为其能加速开发、降低 60-70% 的成本,并拥有可将代码和数据保留在您基础设施内的混合架构。

提供迁移支持

从 Astronomer 或自托管 Airflow 迁移的团队报告称基础设施成本降低了 70% 以上

已完成迁移的团队

Cash App
Washington Nationals
WHOOP
Cisco
1Password
Dutch
NASA
CoinList
Ashby
Square
Meta
Eight Sleep

架构优势

为现代团队的工作方式而生

Prefect

现代 Python 优先平台

使用简单的装饰器将工作流编写为纯 Python 函数。通过混合编排,您的代码可以在您的基础设施中直接运行。

Prefect

运行时的动态工作流

根据数据和条件创建任务。无需静态 DAG。您的流水线可以适应现实情况。

Prefect

混合执行模型

编排与执行分离。您的工作流在您的基础设施(Kubernetes、ECS 或任何计算环境)中运行。

Airflow

围绕静态 DAG 构建的传统平台,使用框架特定的算子。集中式调度器架构导致性能瓶颈,并需要复杂的部署模式和专门的基础设施。

成本效益

将基础设施成本降低 60-70%

Airflow 的集中式调度器和多组件架构需要专门的基础设施。Prefect 的混合模型将编排与执行分离——只有在您的基础设施中运行工作流时才消耗计算资源。

Endpoint:成本降低 73.78%

Rent The Runway:节省 70%

无调度器基础设施开销

阅读 Endpoint 的案例
Astronomer 账单
Prefect 账单
定价模式用户付费,而非按运行次数

开发人员体验

您的流水线即代码

Prefect 通过简单的装饰器运行您的原始 Python 代码。Airflow 则需要将其重构为 DAG 对象、算子和用于数据传递的 XCom。在您的基础设施中减少样板代码。

查看 Python 示例

Prefect

from prefect import flow, task
@task
def extract_data():
return fetch_from_api()
@task
def transform(data):
return clean(data)
@flow
def etl_pipeline():
data = extract_data()
return transform(data)

Airflow

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime
def extract_data(**context):
data = fetch_from_api()
context['ti'].xcom_push(key='data', value=data)
def transform(**context):
data = context['ti'].xcom_pull(key='data')
return clean(data)
dag = DAG('etl_pipeline',
start_date=datetime(2024, 1, 1))
extract = PythonOperator(
task_id='extract',
python_callable=extract_data,
dag=dag)
transform_task = PythonOperator(
task_id='transform',
python_callable=transform,
dag=dag)
extract >> transform_task

安全与控制

您的数据永远不会离开您的基础设施

Prefect Cloud 提供编排,而工作流在您的环境中执行。Worker 通过仅限出站的连接进行轮询——无需对您的网络进行入站访问。您的代码、数据和密钥始终保留在您的基础设施中。

部署在 Kubernetes、ECS、Docker 上

无数据流出,零代码传输

符合 SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA 标准

了解混合架构
Prefect Cloud
您的网络
控制平面
元数据
Worker
数据

Prefect Cloud托管控制平面和元数据。您托管执行和数据。

超越 ETL

专为 ML、AI 和数据科学团队打造

Airflow 是为传统 ETL 设计的。Prefect 支持数据工程、机器学习训练、AI 推理流水线和现代数据工作负载,所有这些都在您的基础设施中运行,并具备灵活的编排能力。

“Airflow 不再适用于 ML 工作流。我们需要安全性并易于采用。”

— Wendy Tang,机器学习工程师,Cash App

阅读 Cash App 的案例
模型训练
特征流水线
动态工作流

为何 Prefect 胜出

面向现代团队的现代化编排

内置可观测性

包含全面的监控和实时仪表板。Airflow 需要 Prometheus 和 Grafana 等外部工具。

事件驱动的自动化

实时响应事件。Airflow 依赖轮询,这增加了您基础设施中工作流的延迟。

事务性语义

内置缓存,支持失败时自动回滚。无需人工干预即可干净地恢复。

本地开发与测试

在部署到基础设施之前进行本地开发和测试。无需复杂的设置。

即时部署到任何地方

在任何运行 Python 的地方均可工作。Airflow 需要带有专用服务器的多组件基础设施。

卓越的性能与扩展性

去中心化架构可在您的基础设施中独立扩展工作流,无瓶颈。

功能对比

查看 Prefect 在关键能力上的对比

开发体验

功能PrefectAirflow
纯 Python 工作流
本地开发与测试
极简学习曲线
轻松调试和组织代码

工作流能力

功能PrefectAirflow
运行时动态 DAG
条件逻辑与循环
事件驱动触发器仅限轮询

性能与可靠性

功能PrefectAirflow
去中心化架构集中式
事务性语义与回滚
内置缓存

各界团队信赖 Prefect 处理敏感工作负载

从财富 500 强企业到高增长初创公司

Endpoint案例研究

数据工程和 MLOps 团队对消除了繁琐的改造需求感到印象深刻。仅从 Astronomer 切换到 Prefect,发票成本就减少了 73.78%。

SP
Sunny Pachunuri
数据工程与平台经理
Kraft Analytics Group客户评价

Prefect 赋予我们粒度化的灵活性,让我们能够为整个组织构建一个定制平台,而无需臃肿的基础设施架构。

DE
数据平台工程师
EF Education Tours客户评价

我们的工作是为数据分析师和数据科学家提供他们所需的数据,以创建能够驱动商业价值的数据产品。此外,我们致力于通过消除障碍并提供功能强大的工具来赋能我们的数据科学家。Prefect 正在帮助我们实现这些目标。

MG
Mike Grabbe
首席数据工程师
dbt Labs客户评价

我们使用 Prefect 来编排 dbt Cloud 任务以及其他数据工具。它为我们的整个流水线提供了可见性,并简化了部署。

AW
Alex Welch
数据负责人

我该如何选择?

推荐

选择 Prefect,如果您需要

  • 在您的基础设施中以 Python 优先的工作流实现更快的开发
  • 相比 Airflow/Astronomer 基础设施节省 60-70% 的成本
  • 机器学习、AI、数据工程和动态工作负载
  • 具有完整数据控制权的混合架构
  • 在您的基础设施中免费使用(2 个用户,5 个工作流)
传统方案

仅在以下情况下选择 Airflow

  • 您已深度投入 Airflow 生态系统并拥有大量自定义算子
  • 您拥有专门的平台工程团队负责基础设施管理
  • 特定的集成需求能够证明高昂的运维开销和基础设施成本的合理性
  • 传统的 ETL 和批处理是您唯一的用例

被 Astronomer 困住了?

我们将为您提供专门的支持,帮助您迁移到 Prefect。加入那些在节省 70% 以上基础设施成本的同时获得更好性能的团队吧。

  • 迁移协助与最佳实践
  • 您的工作流在您的基础设施中运行
  • 透明、无意外的定价

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