10 alternativer til Apache Airflow til datapipelines i 2026

For teams, der kører arbejdsbelastninger på Kubernetes, tilbyder Argo Workflows en platform til automatisering af arbejdsforløb, der er designet specifikt til cloud-native-miljøer. Platformingeniører og DevOps-teams bruger Argo Workflows til at definere, planlægge og administrere komplekse pipelines som Kubernetes-ressourcer. I modsætning til Apache Airflow er Argo Workflows bygget til at udnytte Kubernetes-native funktioner som containerorkestrering, skalerbarhed og deklarativ konfiguration.

Hvorfor Argo Workflows er et godt alternativ til Apache Airflow

Hvis du har brug for en platform til automatisering af arbejdsforløb, der er specialbygget til Kubernetes, er Argo Workflows et stærkt valg. Jeg valgte Argo Workflows, fordi det lader dig definere arbejdsforløb som brugerdefinerede Kubernetes-ressourcer, så dine pipelines kører naturligt i din klynge. 

Den containerfokuserede tilgang betyder, at hvert trin i dit arbejdsforløb er isoleret, reproducerbart og skalerbart ved hjælp af Kubernetes-primitiver. For teams, der allerede bruger Kubernetes, tilbyder Argo Workflows orkestrering, der føles naturlig og udnytter hele styrken i din skyinfrastruktur.

Vigtige funktioner i Argo Workflows

Nogle andre funktioner i Argo Workflows, der er værd at fremhæve, omfatter:

• Understøttelse af DAG- og trinbaserede arbejdsforløb: Definer arbejdsforløb ved hjælp af enten rettede acykliske grafer eller trinbaserede skabeloner til fleksibelt pipelinedesign.
• Arkivering af arbejdsforløb: Gem og hent historik over kørsler af arbejdsforløb til revision og fejlfinding.
• Parametrisering og overførsel af artefakter: Overfør parametre og artefakter mellem trin i arbejdsforløb for at understøtte dynamiske og datadrevne pipelines.
• Webbaseret brugergrænseflade: Overvåg, administrer og visualiser kørsler af arbejdsforløb via en dedikeret webbrugergrænseflade.

Integrationer med Argo Workflows

Integrationer omfatter Argo Events, Couler, Hera, Katib, Kedro, Kubeflow Pipelines, Netflix Metaflow, Onepanel, Orchest og Seldon.

Prefect er udviklet til teams, der har brug for fleksibel automatisering af arbejdsgange på tværs af både sky- og lokale miljøer.

Hvorfor Prefect er et godt alternativ til Apache Airflow

Det, der adskiller Prefect, er den stærke understøttelse af hybrid skyorkestrering, hvilket gør det til et praktisk valg for teams, der administrerer arbejdsgange på tværs af flere miljøer. Jeg valgte Prefect, fordi det giver dig mulighed for at implementere og køre arbejdsgange lokalt, i skyen eller begge steder uden at ændre din kodebase. 

Den agentbaserede arkitektur giver dig kontrol over, hvor og hvordan opgaver udføres, hvilket især er nyttigt for organisationer med strenge krav til dataopbevaringssted eller sikkerhed. Prefect tilbyder også dynamisk konfiguration af arbejdsgange, så du kan tilpasse datapipelines til ændrede infrastrukturbehov i realtid.

Vigtige funktioner i Prefect

Andre funktioner i Prefect, der er nyttige til automatisering af arbejdsgange, omfatter:

• Planlægning af arbejdsgangskørsler: Planlæg og udløs arbejdsgangskørsler baseret på tid, hændelser eller tilpassede betingelser.
• Opgavemapping: Parallelisér automatisk opgaver på tværs af flere input for at fremskynde databehandlingen.
• Muligheder for lagring af resultater: Gem resultater fra arbejdsgange i forskellige lagringssystemer, herunder S3, Google Cloud Storage og Azure Blob Storage.
• Indbyggede notifikationer: Opsæt alarmer og notifikationer for fejl i arbejdsgange, gentagelser eller fuldførelser via e-mail, Slack eller andre kanaler.

Integrationer til Prefect

Integrationerne omfatter Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, Databricks, Snowflake, Slack, Kubernetes, Docker, GitHub og Twilio.

Hvis dit team har brug for præcis kontrol over komplekse opgaveafhængigheder, tilbyder Luigi en Python-baseret ramme, der er udviklet til netop dette formål. Dataingeniører og analyseteams vælger ofte Luigi til at håndtere batcharbejdsgange, hvor opgavernes rækkefølge og løsning af afhængigheder er afgørende. I modsætning til Apache Airflow er Luigis tilgang til afhængighedsbaseret planlægning enkel og kodecentreret, hvilket gør den velegnet til teams, der ønsker at definere arbejdsgange programmatisk.

Hvorfor Luigi er et godt alternativ til Apache Airflow

Luigi skiller sig ud for teams, der har brug for detaljeret, kodebaseret kontrol over opgaveafhængigheder i deres arbejdsgange. Jeg valgte Luigi, fordi det giver dig mulighed for at definere komplekse afhængighedskæder direkte i Python, hvilket er ideelt til datateknik- og ETL-scenarier, hvor opgavernes rækkefølge er afgørende. Planlæggeren løser automatisk afhængigheder og kører kun opgaver, når deres forudsætninger er opfyldt, hvilket reducerer behovet for manuel orkestrering. Hvis dine projekter kræver eksplicit, programmatisk håndtering af afhængigheder, tilbyder Luigi et fokuseret alternativ til Airflows bredere DAG-baserede tilgang.

Luigis vigtigste funktioner

Nogle andre funktioner, der gør Luigi nyttig til automatisering af arbejdsgange, omfatter:

• Centraliseret planlægningsbrugerflade: Overvåg og administrer kørende opgaver via et webbaseret kontrolpanel.
• Udvideligt opgavebibliotek: Brug indbyggede opgaveskabeloner til almindelige dataoperationer, og udvid dem til brugerdefinerede behov.
• Håndtering af gentagelser og fejl: Konfigurer automatiske gentagelser og brugerdefineret fejllogik for individuelle opgaver.
• Filsystem- og databasemål: Brug indbygget understøttelse til at spore opgaveoutput i lokale filsystemer, HDFS eller databaser.

Luigi-integrationer

Integrationer omfatter Hadoop, Hive, Pig, HDFS, Spark, PostgreSQL, MySQL, Redshift, Kubernetes, Prometheus og Datadog.

Hvis du ønsker at opbygge og videreudvikle dataarbejdsgange hurtigt i Python, er Metaflow designet til dig. Dataforskere og maskinlæringsingeniører bruger Metaflow til at prototype, implementere og administrere arbejdsgange uden at forlade deres Python-miljø. I modsætning til Apache Airflow lægger Metaflow vægt på hurtig udvikling og versionsstyring, hvilket gør det lettere at eksperimentere og skalere fra notebooks til produktion.

Hvorfor Metaflow er et godt alternativ til Apache Airflow

For teams, der ønsker at arbejde hurtigt med Python-baserede arbejdsgange, skiller Metaflow sig ud med hurtig prototyping. Jeg valgte Metaflow, fordi det lader dig definere, teste og videreudvikle arbejdsgange direkte i Python, så du kan gå fra notebook til produktion uden at skifte værktøj.

De indbyggede funktioner til versionsstyring og dataafstamning hjælper dig med at holde styr på eksperimenter og ændringer, mens du forbedrer dine pipelines. Hvis du har brug for hurtigt at prototype og skalere dataarbejdsgange, tilbyder Metaflows Python-først-tilgang et fleksibelt alternativ til Apache Airflows mere konfigurationskrævende model.

Vigtige funktioner i Metaflow

Nogle andre funktioner i Metaflow, der er værd at bemærke, omfatter:

• Integreret datalagring: Gem og hent dataartefakter direkte i dine arbejdsgange ved hjælp af indbygget datahåndtering.
• Understøttelse af AWS Step Functions: Kør og skaler arbejdsgange på AWS Step Functions med minimal konfiguration.
• Automatisk genforsøgslogik: Forsøg automatisk at køre mislykkede trin i arbejdsgangen igen for at forbedre pålideligheden.
• Integration med CLI og notebooks: Interagér med arbejdsgange gennem både kommandolinjeværktøjer og Jupyter-notebooks.

Metaflow-integrationer

Integrationer omfatter AWS S3, AWS Batch, AWS Step Functions, Azure Blob Storage, Azure Kubernetes Service, Google Cloud Storage, Google Kubernetes Engine, Kubernetes, Jupyter og Python.

Mage AI giver dataingeniører og udviklere en kodeorienteret platform til opbygning og administration af dataarbejdsgange. Den er designet til teams, der ønsker at arbejde direkte i Python og har brug for fleksibilitet til at tilpasse datapipelines uden at være afhængige af en visuel grænseflade. Hvis du leder efter en løsning til automatisering af arbejdsgange, der prioriterer udviklerkontrol og muligheden for at skrive scripts frem for træk-og-slip-værktøjer som Apache Airflow, er Mage AI bygget til denne tilgang.

Hvorfor Mage AI er et godt alternativ til Apache Airflow

Mage AI skiller sig ud for teams, der ønsker en kodeorienteret oplevelse ved oprettelse af arbejdsgange, hvilket gør det til et stærkt alternativ til Apache Airflow. Jeg valgte Mage AI, fordi det lader dig definere, teste og implementere datapipelines direkte i Python, så udviklere får fuld kontrol over logik og afhængigheder. 

Dens grænseflade i notebook-stil understøtter iterativ udvikling og fejlfinding, hvilket især er nyttigt til datateknik- og analyseprojekter. For teams, der foretrækker scripts frem for visuelle DAG-redigeringsværktøjer, tilbyder Mage AIs tilgang en mere fleksibel og udviklercentreret platform til automatisering af arbejdsgange.

Vigtige funktioner i Mage AI

Nogle andre funktioner i Mage AI, der er værd at fremhæve, omfatter:

• Pipelineovervågning i realtid: Følg pipelinekørslen, og se logfiler, mens opgaverne udføres, for at få øjeblikkelig feedback.
• Indbygget datavalidering: Opsæt valideringskontroller for at sikre datakvaliteten ved hvert trin i pipelinen.
• Integration med versionsstyring: Opret forbindelse til Git for at administrere ændringer i pipelinekoden og samarbejde med dit team.
• Udvideligt pluginsystem: Tilføj brugerdefinerede moduler, eller integrer med eksterne værktøjer ved hjælp af Mage AIs pluginarkitektur.

Integrationer i Mage AI

Integrationerne omfatter dbt Cloud, Algolia, Athena, Azure Blob Storage, BigQuery, ClickHouse, Databricks, Google Sheets, MongoDB, Snowflake og Spark.

Dagster er en platform til automatisering af arbejdsgange, udviklet til teams, der har brug for modulære, testbare datapipelines. Den appellerer til dataingeniører og analyseteams, som ønsker stærk pipeline-observabilitet og genanvendelige komponenter. Hvis du leder efter en kodebaseret løsning, der lægger vægt på pipelinestruktur og vedligeholdelse, tilbyder Dagster et tydeligt alternativ til Apache Airflows DAG-centrerede tilgang.

Hvorfor Dagster er et godt alternativ til Apache Airflow

Det, der adskiller Dagster, er fokusset på modulært design af datapipelines, hvilket giver teams større fleksibilitet ved opbygning og vedligeholdelse af arbejdsgange. Jeg valgte Dagster, fordi det lader dig opdele pipelines i genanvendelige, testbare komponenter kaldet byggesten og operationer, hvilket gør det lettere at håndtere komplekse projekter. 

Dets typesystem håndhæver datakontrakter mellem pipeline-trin, hvilket reducerer fejl og forbedrer pålideligheden. For teams, der ønsker at iterere hurtigt og holde pipelines organiserede, giver Dagsters modulære tilgang en klar fordel i forhold til Airflows monolitiske DAG-struktur.

Vigtige funktioner i Dagster

Nogle andre funktioner i Dagster, der skiller sig ud for teams, som automatiserer arbejdsgange, omfatter:

• GraphQL-API: Få programmatisk adgang til og styr pipelinekørsler, tidsplaner og logfiler ved hjælp af en robust GraphQL-grænseflade.
• Indbygget planlægger: Planlæg pipelinekørsler med cron-lignende udtryk, og administrer tilbagevendende jobs direkte fra Dagster-brugerfladen.
• Aktivkatalog: Spor, visualiser og administrer dataaktiver, der produceres af dine pipelines, for at opnå bedre dataafstamning og sporbarhed.
• Integrerede testværktøjer: Brug indbyggede hjælpeværktøjer til at teste pipelinekomponenter isoleret, før de implementeres i produktion.

Dagster-integrationer

Integrationer omfatter dbt, Fivetran, Snowflake, Databricks, AWS S3, GCP BigQuery, Airbyte, Looker, Slack og Kubernetes.

I modsætning til de fleste platforme til automatisering af arbejdsgange er Orchestra designet til teams, der har brug for at designe, redigere og administrere arbejdsgange i fællesskab og i realtid. Produktchefer, driftsansvarlige og tværfunktionelle teams bruger Orchestra til visuelt at kortlægge og løbende tilpasse komplekse processer sammen. Funktionerne til redigering i realtid og versionsstyring adskiller Orchestra fra Apache Airflow og gør det til et stærkt valg for organisationer, hvor fælles design af arbejdsgange er en prioritet.

Hvorfor Orchestra er et godt alternativ til Apache Airflow

For teams, der har brug for at designe og tilpasse arbejdsgange sammen, tilbyder Orchestra fælles redigering af arbejdsgange, som Apache Airflow ikke understøtter direkte. Jeg valgte Orchestra, fordi det giver flere brugere mulighed for at redigere, kommentere og versionsstyre arbejdsgange i realtid, hvilket især er nyttigt for distribuerede eller tværfunktionelle teams. 

Platformens visuelle værktøj til opbygning af arbejdsgange og indbyggede versionsstyring gør det nemt at spore ændringer og bevare klarheden i processerne, mens teams samarbejder. Hvis din organisation værdsætter fælles ejerskab og redigering af arbejdsgangslogik i realtid, er Orchestra et stærkt alternativ til Airflows kodecentrerede tilgang.

Orchestras vigtigste funktioner

Nogle andre funktioner, der gør Orchestra attraktiv til automatisering af arbejdsgange, omfatter:

• Automatisk opgavetildeling: Tildel trin i arbejdsgangen til bestemte teammedlemmer baseret på roller eller tilgængelighed.
• Revisionslogning: Spor alle ændringer og handlinger i arbejdsgange af hensyn til overholdelse af regler og gennemsigtighed.
• Blokke med betinget logik: Opbyg arbejdsgange, der forgrener sig eller gentages baseret på tilpassede regler og udløsere.
• Værktøj til opbygning af API-integrationer: Forbind eksterne værktøjer og tjenester direkte til dine arbejdsgange via en visuel grænseflade.

Orchestra-integrationer

Integrationer omfatter Snowflake, Databricks, Fivetran, dbt, Coalesce, Iceberg, Estuary, Alteryx, Tableau og Google Cloud Dataflow.

Hvis du har brug for at sikre reproducerbarhed og modularitet i dine datavidenskabelige arbejdsgange, er Kedro bygget til netop dette formål. Det er især nyttigt for datateams og maskinlæringsingeniører, der ønsker at skabe vedligeholdelsesvenlige, produktionsklare pipelines ved hjælp af Python. I modsætning til Apache Airflow lægger Kedro vægt på projektstruktur, datakatalogisering og versionsstyring for at hjælpe dig med at levere ensartede, reviderbare resultater på tværs af projekter.

Hvorfor Kedro er et godt alternativ til Apache Airflow

Kedro er udviklet specifikt til teams, der har brug for reproducerbare datavidenskabelige projekter, hvilket adskiller det fra Apache Airflows bredere fokus på arbejdsgange. Jeg valgte Kedro, fordi det håndhæver en modulær projektstruktur og bruger et datakatalog til at holde styr på datasæt og deres versioner gennem hele din pipeline. 

Dets pipelineabstraktion giver dig mulighed for at definere, genbruge og teste pipelinekomponenter som selvstændige enheder, hvilket gør samarbejde og vedligeholdelse meget lettere. For datavidenskabs- og maskinlæringsteams imødekommer Kedros fokus på reproducerbarhed og kodekvalitet direkte udfordringerne ved at skalere og gøre analysearbejdsgange produktionsklare.

Kedros vigtigste funktioner

Nogle andre funktioner i Kedro, der er værd at bemærke, omfatter:

• Visuel pipelineeditor: Opret og rediger pipelines ved hjælp af en træk-og-slip-grænseflade.
• Jupyter Notebook-integration: Udvikl og test pipelineknudepunkter interaktivt i Jupyter-miljøer.
• Indbygget testramme: Skriv og kør enhedstests for pipelinekomponenter direkte i dit projekt.
• Omfattende pluginøkosystem: Udvid funktionaliteten med plugins til implementering, visualisering og cloudintegration.

Kedro-integrationer

Integrationer omfatter Amazon SageMaker, Apache Airflow, Apache Spark, Azure ML, Dask, Databricks, Docker, Jupyter Notebook, Kubeflow og MLflow.

Når dit team har brug for at administrere komplekse, langvarige arbejdsgange med tilstandsbaseret logik, tilbyder Temporal en unik tilgang. Softwareingeniører og platformsteams bruger Temporal til at opbygge, køre og skalere distribuerede arbejdsgange, der kræver pålidelighed og præcis tilstandsstyring. I modsætning til Apache Airflow er Temporal udviklet til at håndtere høj samtidighed og hændelsesdrevne processer, hvor arbejdsgangens tilstand og udførelseshistorik skal bevares over tid.

Hvorfor Temporal er et godt alternativ til Apache Airflow

Hvis du leder efter en platform til automatisering af arbejdsgange, der kan håndtere komplekse processer med tilstand, er Temporal udviklet til netop denne udfordring. Jeg valgte Temporal, fordi platformen lader dig definere arbejdsgange som kode med indbygget understøttelse af styring af tilstand, genforsøg og langvarige opgaver, der kan strække sig over dage eller endda måneder. 

Temporals funktioner til hændelsesbaseret lagring og udførelseshistorik sikrer, at hvert trin i arbejdsgangen spores og kan gendannes, selv efter fejl eller genstarter. For teams, der arbejder med distribuerede systemer og arbejdsbelastninger med høj samtidighed, tilbyder Temporal et niveau af pålidelighed og tilstandsstyring, der går ud over det, Apache Airflow er udviklet til at levere.

Vigtige funktioner i Temporal

Nogle andre funktioner i Temporal, der er værd at fremhæve, omfatter:

• SDK'er til flere programmeringssprog: Opbyg arbejdsgange i Go, Java, TypeScript og Python ved hjælp af officielle SDK'er.
• Dynamisk skalering af arbejdsgange: Skaler udførelsen af arbejdsgange dynamisk baseret på systembelastning og efterspørgsel.
• API'er til synlighed: Forespørg programmatisk efter arbejdsgangens status og udførelseshistorik til overvågning og rapportering.
• Isolering af navneområder: Organiser og isoler arbejdsgange og ressourcer ved hjælp af navneområder i miljøer med flere teams eller lejere.

Integrationer med Temporal

Integrationer omfatter OpenAI, GitLab, Cloudflare, Salesforce, Twilio, NVIDIA, GoDaddy, Retool, Checkr og Descript.

Windmill gør det muligt for udviklingsteams at bygge, køre og administrere automatiserede arbejdsgange og interne værktøjer ved hjælp af en kombination af kode og grænseflader med minimal kodning. Det er udviklet til udviklere og driftsteams, der ønsker at orkestrere programmer, API'er og baggrundsjob uden omfattende infrastruktur. Som en platform med åben kildekode, der kan hostes selv, giver Windmill dig mulighed for at automatisere processer, oprette interne apps og eksponere arbejdsgange som API'er, samtidig med at du bevarer fuld kontrol over implementering og data.

Hvorfor Windmill er et godt alternativ til Apache Airflow

Windmill skiller sig ud for teams, der ønsker at automatisere arbejdsgange med minimal kodning. Jeg valgte Windmill, fordi det giver dig mulighed for at bygge og implementere automatiseringsprogrammer ved hjælp af et redigeringsværktøj med minimal kodning, så både tekniske og ikke-tekniske brugere kan bidrage. Platformen understøtter genanvendelige skabeloner til programmer og versionsstyring, hvilket gør det nemt at standardisere og opdatere automatiseringer på tværs af organisationen. For teams, der ønsker hurtigt at gå fra idé til automatisering, tilbyder Windmill en mere tilgængelig og samarbejdsorienteret tilgang end Apache Airflow.

Windmills vigtigste funktioner

Andre funktioner i Windmill, der er værd at bemærke, omfatter:

• Indbygget planlægningsmotor: Planlæg programmer og arbejdsgange til at køre på bestemte tidspunkter eller med bestemte intervaller.
• Rollebaseret adgangskontrol: Administrer brugertilladelser og adgang til programmer og arbejdsgange på et detaljeret niveau.
• Markedsplads for automatiseringsprogrammer: Få adgang til og del forudbyggede automatiseringsprogrammer med Windmill-fællesskabet.
• Logfiler og overvågning i realtid: Se kørselslogfiler og overvåg arbejdsgangskørsler i realtid med henblik på fejlfinding og revision.

Windmill-integrationer

Integrationer omfatter Airtable, Discord, GitHub, Google Sheets, HubSpot, Notion, OpenAI, Slack, Stripe og Supabase.