Prefect 对比 Dagster

Python 输入，Python 输出

工程师们选择 Prefect 是因为其 Python 优先的简洁性、60-70% 的成本节省以及极短的价值实现周期——无需将代码重构为资产范式。您的工作流运行在您自己的基础设施中。

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来自 Dagster CEO 的评价

“Prefect 是目前市面上最好的工作流引擎”

— Pete Hunt，Dagster CEO

为何团队选择从 Dagster 迁移

简洁性、可预测性和灵活性

Prefect

原样编写 Python 代码

只需在现有 Python 函数上添加装饰器。无需资产重构，无需 IO 管理器。您的代码可立即在您的基础设施中运行。

Prefect

以天为单位实现价值，而非数月

团队可在数天内部署生产工作流。无需范式转换——只需在您的环境中进行 Python 编排。

Prefect

可预测的定价

透明的基于用户的定价。没有随数据量扩展的按资产收费。您的计算资源运行在您自己的基础设施中。

Dagster

基于“软件定义资产”（Software-Defined Assets）构建，要求团队将工作流重构为以资产为中心的范式。基于信用的定价导致随着资产数量增加，预算存在不确定性。团队报告称，适应资产优先模型需要数月的学习曲线。

开发者体验

无需资产包装

Dagster 通过 @asset 装饰器、IO 管理器和存储库重构，强制将每个工作流纳入其软件定义资产模型。Prefect 则让您的 Python 函数在您的基础设施中原样运行——添加一个 @flow 装饰器即可完成。

无需重构代码

以天为单位投入生产，而非数月

适用于您现有的基础设施

“Prefect 比 Dagster 易用得多。”

— Braun Reyes，Clearcover 高级数据工程师

Prefect

from prefect import flow, task
@task
def extract():
    return get_data()
@task
def transform(data):
    return clean(data)
@flow
def my_workflow():
    data = extract()
    result = transform(data)
    return result

Dagster

from dagster import asset, Definitions
from dagster import IOManager
@asset
def extract_data(context):
    return get_data()
@asset
def transform_data(context, extract_data):
    return clean(extract_data)
# Requires IO managers, repositories
defs = Definitions(
    assets=[extract_data, transform_data],
    resources={"io_manager": IOManager()}
)
Dagster 成本
Prefect 成本
定价模式按用户付费，而非按运行次数

定价透明度

无按资产收费

Dagster 基于信用的模型意味着每增加一个资产，您的账单就会增加。随着数据平台的增长，预算变得不可预测。Prefect 按照用户和工作区收费——您的工作流在您的基础设施中执行，且零边际成本。

通常可节省 60-70% 的成本

免费层级：2 个用户，5 个工作流

扩展基础设施而无需担心预算超支

查看定价详情

安全与控制

您的工作流运行在您的基础设施中

Prefect 和 Dagster 都提供云编排，但 Prefect 的混合架构将编排与执行分离。Worker 通过仅限出站的连接进行轮询——您的代码、数据和计算资源均保留在您的环境中。

部署在 Kubernetes, ECS, Docker 上

零代码或数据流出

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。

ETL 流水线
机器学习训练工作流
实时流处理
事件驱动自动化
基础设施配置

工作流类型多样

编排任何类型的工作流

Dagster 以资产为中心的模型在批量数据转换方面表现良好，但会强迫其他类型的工作流使用不自然的模式。Prefect 在编排 ETL、ML、流处理和自动化方面同样出色——且全部运行在您的基础设施中。

探索工作流模式

数据资产

数据资产，抛弃繁琐

两个平台都支持数据资产和血缘追踪。Dagster 要求将“软件定义资产”作为基础——每个工作流必须是带有 IO 管理器和存储库的资产。Prefect 采用任务优先的方法，资产是您在需要时通过 @materialize 装饰器进行追踪的结果。无论哪种方式，您的工作流都在您的基础设施中运行。

编写任务，在需要时添加物化

从任务图中自动推断依赖关系

无需重构即可追踪外部资产

了解 Prefect 资产

Prefect：任务优先，可选物化

灵活
from prefect import flow, task
from prefect.assets import materialize
@task
def process_data():
    # Just a task - works perfectly
    return transform(data)
# Add materialization when you need lineage
@materialize("s3://lake/processed.csv")
def tracked_process():
    return transform(data)
@flow
def my_flow():
    # Mix materialized and regular tasks
    result = process_data()
    tracked_process()

Dagster：以资产为中心的基础

强制性
from dagster import asset, Definitions
@asset  # Everything must be an asset
def process_data(context):
    # Requires asset paradigm
    # Must define IO managers
    return transform(data)
# Needs repository structure
defs = Definitions(
    assets=[process_data],
    resources={"io_manager": io_manager}
)

为什么 Prefect 胜出

在不牺牲能力的前提下保持简洁

任务共享内存

任务间原生数据传递，运行在您的基础设施中。Dagster 像 Airflow 一样将步骤隔离，需要 IO 管理器。

测试您的逻辑，而非框架

直接测试函数。Dagster 需要 50 多行样板代码来模拟框架概念。

适配您工作流的基础设施

无需控制平面。轻量级 Worker 或在您的环境中托管执行——任您选择。

默认支持动态

基于数据在运行时构建图。Dagster 在导入时冻结图，导致动态工作流中断。

无需资产包装

可选的资产追踪。Dagster 强制每个工作流采用软件定义资产模型。

Python 输入，Python 输出

编写标准 Python 代码，运行在您的基础设施中。无需 DSL 副本或特定于框架的模式。

功能对比

查看 Prefect 在关键功能上的表现

开发体验

功能PrefectDagster
无需重写
极简学习曲线数月
无需框架模拟即可测试
处理大型内存数据隔离

工作流能力

功能PrefectDagster
运行时动态 DAG导入时冻结
支持所有工作流类型仅限以资产为中心

数据资产与血缘

功能PrefectDagster
数据资产与血缘
资产追踪方式任务优先，可选以资产为中心，强制

团队信赖 Prefect 用于生产工作负载

从快速成长的初创公司到财富 500 强企业

Clearcover客户评价

Prefect 比 Dagster 易用得多。

BR
Braun Reyes
高级数据工程师
Endpoint

73.78% 的基础设施成本降低

在大幅降低支出的同时，通过基础设施控制使生产力翻了三倍

阅读案例 →
不断增长的社区

Prefect 社区势头

GitHub 星标20.1k
月度下载量750万
Slack 成员3.1万
增长率 (同比)+500%
Dagster客户评价

Prefect 是目前市面上最好的工作流引擎。

PH
Pete Hunt
首席执行官
Kraft Analytics Group客户评价

Prefect 为我们提供了精细的灵活性，使我们能够构建一个适合整个组织的定制平台，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

我们的职责是为数据分析师和科学家提供所需的数据，以创建能够驱动商业价值的数据产品。此外，我们专注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，使他们的工作更轻松。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 作业以及其他数据工具。它为我们的整个流水线带来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 的理由：

  • Python 优先开发，无需重构代码，运行在您的基础设施中
  • 以天为单位的价值实现，而非数月的学习曲线
  • 透明的按用户定价，计算资源在您的环境中
  • 支持所有工作流类型：ETL、ML、流处理、自动化
  • 免费层级（2 个用户，5 个工作流），运行在您的基础设施中
以资产为中心

选择 Dagster 的理由：

  • 您的团队致力于软件定义资产范式
  • 您主要构建批量数据转换流水线
  • 您可以投入数月时间来适应范式并跨越学习曲线
  • 基于信用的定价模型符合您的预算规划

今天就开始在您的基础设施中进行编排

免费开始，支持 2 个用户和 5 个工作流。无需资产重构。您的代码和数据保留在您的环境中。

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