Airflow vs Dagster vs Prefect — Vergleich der Orchestrierungswerkzeuge

Airflow, Dagster und Prefect sind die drei wichtigsten Orchestrierungswerkzeuge für Datenpipelines. Jedes verfolgt einen anderen Ansatz — wir vergleichen Architektur, Stärken und ideale Anwendungsfälle.

Drei Ansätze zur Orchestrierung¶

Apache Airflow¶

• Ansatz: task-orientierte DAGs in Python
• Ökosystem: 1000+ Operatoren und Provider
• Community: größte, meiste Stack Overflow-Antworten
• Ideal für: Enterprise, große Teams, komplexe Workflows

Dagster¶

• Ansatz: asset-orientiert, Software-defined Assets
• Type System: integrierte Validierung zwischen Assets
• UI: beste Asset-Lineage-Visualisierung
• Ideal für: Datenplattformen, Analytics Engineering

Prefect¶

• Ansatz: Pythonic Decorators, minimaler Boilerplate
• Cloud-nativ: verwaltete Prefect Cloud
• Flexibilität: keine DAG-Anforderung
• Ideal für: kleine Teams, ML-Pipelines, schnelles Prototyping

# Airflow vs Dagster vs Prefect — Vergleich der Orchestrierungswerkzeuge

# Airflow:
with DAG('pipeline') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='extract', ...)
    t2 = PythonOperator(task_id='transform', ...)
    t1 >> t2

# Dagster:
@asset
def raw_data(): return extract()
@asset
def clean_data(raw_data): return transform(raw_data)

# Prefect:
@flow
def pipeline():
    raw = extract()
    clean = transform(raw)

Zusammenfassung¶

Airflow für Enterprise, Dagster für asset-orientierte Plattformen, Prefect für schnellen Start. Alle drei sind produktionsbereit.