Отход от Airflow: почему Dagster — это оркестратор данных следующего поколения Dagster позволяет создавать сложные конвейеры обработки данных, управлять зависимостями между задачами и обеспечивать выполнение этих конвейеров. Это может быть полезно для разработчиков и исследователей, работающих с большими объёмами данных. Dagster и Airflow — это инструменты для управления рабочими процессами и оркестрации задач, но они имеют разные подходы и особенности. Dagster: - Ориентирован на управление данными и машинное обучение. - Позволяет создавать сложные конвейеры обработки данных и управлять зависимостями между задачами. - Обеспечивает выполнение этих конвейеров. - Поддерживает воспроизводимость экспериментов и исследований. - Подходит для разработчиков и исследователей, работающих с большими объёмами данных. Airflow: - Более универсальный инструмент, который может использоваться в различных областях. - Имеет широкий спектр функций для управления задачами и рабочими процессами. - Предоставляет возможности для планирования, мониторинга и управления задачами. - Может использоваться для автоматизации рабочих процессов в разных областях, включая данные, DevOps и другие. Выбор между Dagster и Airflow зависит от конкретных потребностей и целей проекта. Читать подробнее