Топ-5 инструментов оркестрации в 2023 году
У Вас еще никогда не было столько возможностей при выборе инструментов оркестрации данных, как сейчас! Ловите актуальный список на ближайшее время!
Работа с данными в 2023 году... мягко говоря, непростая. Для компаний стало нормой собирать огромные объемы данных из десятков источников, а это значит, что организация соответствующих рабочих процессов еще никогда не была такой важной (и сложной), как сегодня.
Цель этой статьи - помочь Вам лучше ориентироваться в мире современных возможностей, связанных с работой с данными. Существует не просто много, а очень много инструментов оркестрации данных, как платных, так и бесплатных. Прочитав данную статью, Вы сможете быстрее определиться с тем, какой инструмент оркестрации Вам лучше всего подходит.
Мы рассмотрим 5 лучших инструментов оркестрации в 2023 году (Airflow, Kestra, Azure Data Factory, Prefect и AWS Step Functions) и подробно изучим то, что именно делает каждый инструмент уникальным, для каких целей они лучше всего подходит, их плюсы, минусы и стоимость.
Прежде чем перейти к изучению инструментов, давайте вкратце обсудим, что такое инструменты оркестрации и зачем они нужны.
Что такое инструмент оркестрации и зачем он нужен
Компании, ориентированные на работу с данными, регулярно используют инструменты оркестрации в процессе своей деятельности и в значительной степени полагаются на них при принятии решений, основанных на данных. Для новичка реальная польза от таких инструментов может быть неочевидной, поэтому давайте рассмотрим их основные преимущества.
Что именно делает инструмент оркестрации
Итак, роль инструмента оркестрации заключается в координации и гармонизации потока данных в организации, обеспечении их плавного перемещение из одного места в другое.
Инструменты оркестрации используются для оптимизации многих процессов, связанных с данными: сбора, преобразования, хранения, доставки и так далее. Конечная цель? Упрощение принятия бизнес-решений и извлечение ценных сведений из имеющихся данных.
Если говорить о потенциальных возможностях, то практически все инструменты оркестрации предлагают следующее:
- Автоматизация рабочего процесса - Вы можете разработать рабочий процесс с помощью графического интерфейса пользователя или кода, и в итоге у Вас будет определенная последовательность задач и их зависимостей, которые обеспечат обработку данных в правильном порядке;
- Возможность подключения - эти инструменты обеспечивают интеграцию с десятками или даже сотнями источников данных и систем, позволяя собирать данные из различных мест, таких как API, базы данных, облачные сервисы и так далее;
- Трансформация данных - инструменты оркестрации содержат широкий набор средств для очистки, форматирования и преобразования данных перед их перемещением в конечный пункт назначения. Данная функция особенно полезна, если Вы собираете данные из разных источников в разных форматах;
- Мониторинг и управление — Вы можете отслеживать выполнение рабочих процессов с помощью графического интерфейса пользователя, запускать предупреждения при возникновении ошибок и следить за производительностью конвейеров данных;
- Масштабируемость — Инструменты оркестрации позволяют масштабировать операции с данными с помощью параллельной обработки и многократно используемых конвейеров, обеспечивая их надежную работу по мере роста объема данных.
Почему Вам необходим инструмент оркестрации
Основные функции, перечисленные выше, в целом объясняют, почему Вам нужен инструмент оркестрации. Тем не менее, есть еще несколько причин, по которым Вашей организации стоит задуматься о его внедрении:
- Сложность данных - прошли те времена, когда все данные хранились в структурированных базах данных. Сегодня данные поступают из облачных сервисов, устройств IoT, социальных сетей и так далее. Инструменты оркестрации призваны справиться с высокой степенью сложности данных, с которой сталкиваются современные компании;
- Повышение эффективности - инструменты оркестрации автоматизируют выполнения повторяющихся задач и ускоряют обработку данных. В результате Ваша компания сможет сосредоточиться на более важных задачах, а повторяющуюся работу поручить инструментам;
- Конкурентное преимущество - оптимизация процессов обработки данных обеспечит своевременный доступ к важной информации, что, в свою очередь, позволит Вам принимать решения, основанные на данных, быстрее, чем это могут сделать Ваши конкуренты.
Таким образом, инструменты оркестрации позволяют полностью или частично автоматизировать сложные процессы извлечения данных из различных источников и их пребразования и помогают пользователям принимать исключительно обоснованные решения. В ближайшие годы объем обрабатываемых данных будет только расти, поэтому добавление инструмента оркестрации в Ваш арсенал средств управления данными уже не является "приятной мелочью", а представляет собой необходимое условие успеха.
Какой инструмент оркестрации подходит именно Вам?
Итак, представляем Вашему вниманию топ-5 инструментов оркестрации на ближайшее время
В данном разделе мы рассмотрим 5 наиболее популярных инструментов оркестрации и обсудим их плюсы и минусы исходя из основных потребностей бизнес-пользователей.
1. Apache Airflow
Airflow - это инструмент оркестрации с открытым исходным кодом на базе Python, который используют многие крупные компании. Он позволяет создавать DAG (Directed Acyclic Graphs), отвечающие за реализацию конвейеров данных. В первую очередь Airflow предназначен для планирования пакетных ETL-конвейеров для озер и хранилищ данных.
Airflow относится к категории FOSS (бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом). Тем не менее, Вам все-таки придется понести определенные расходы, связанные с эксплуатацией Airflow и его вычислительной средой. Кроме того, Вам понадобится кто-то, кто настроит данный инструмент и будет управлять им для Вас. Есть еще один вариант – Вы можете использовать облачный экземпляр Airflow с оплатой по факту использования. Он его у всех основных облачных провайдеров (AWS, Azure, GCP), конечная стоимость будет зависеть от множества факторов, как это обычно бывает с всеми облачными средами.
Также стоит отметить, что существуют способы запуска Airflow с наименьшими накладными расходами или вообще без них. Например, Astronomer, управляемый сервис Airflow, который позволяет оркестровать рабочие процессы в облачной среде. Есть еще один аналогичный вариант под названием Cloud Composer, который стоит попробовать, если Вы используете Google Cloud. В целом, оба варианта хороши, но последний более целесообразен в том случае, если Ваша компания уже использует GCP.
Вот несколько основных причин, по которым люди выбирают Airflow:
- Хорошо известен на рынке - это самый «старый» и самый известный из всех инструментов оркестрации, упомянутых в данной статье;
- Олдскульный, но предоставляет достаточно удобный пользовательский интерфейс - Airflow способен действительно на многое, но при всем при этом его пользовательский интерфейс не выглядит перегруженным. Он интуитивно понятен, позволяет отслеживать запланированные группы DAG и дает возможность хранить переменные и учетные данные, что значительно облегчает Вам жизнь;
- Богатая экосистема - данный инструмент имеет широкий набор готовых коннекторов и плагинов, которые значительно упрощают интеграцию практически с любым источником данных, который Вы только можете себе представить. С его помощью Вы сможете легко взаимодействовать с REST API, любыми базами данных, облачными платформами, системами обмена сообщениями и т.д.;
- Гибкость — с помощью Airflow можно обрабатывать все: от простых bash-скриптов до повторяющихся задач, конвейеров ETL и даже некоторых процессов машинного обучения;
- Масштабируемость — в данном случае речь идет о горизонтальном масштабировании, , что позволяет запускать параллельные процессы оркестрации данных.
- Поддержка сообщества - Airflow является open-source инструментом и может похвастаться активным сообществом. Это означает, что Вы всегда сможете найти нужную Вам документацию, статьи, видео и даже полноценные курсы, которые помогут Вам быстрее освоиться и начать работу;
Тем не менее, даже у идеального на первый взгляд Airflow есть свои недостаки. Вот некоторые из них, которые могут Вас огорчить:
- Исключительно Python - написание рабочих процессов осуществляется только на Python. Конечно, это означает, что Вы можете использовать все библиотеки для работы с данными, которые может предложить Python, но многие компании не хотят «замыкаться» только на одном языке программирования. Это создаст большие проблемы, если в Вашей команде инженеров предпочитают другие языки и технологии;
- Развертывание могло бы быть и попроще - для обеспечения бесперебойной работы Airflow Вам потребуются профессиональные навыки владения DevOps. Кроме того, Airflow не работает в среде Windows, что может стать настоящей проблемой для Вас, если Вы тестируете его локально. В этом случае лучше всего использовать Docker. Если же и у Вас нет специалиста по DevOps, Вы можете воспользоваться «услугами» Astronomer или Cloud Composer;
- Не самые широкие возможности планирования - для запуска задачи Airflow можно использовать только планировщики данных и ручные триггеры;
- Необходимо большое количество ресурсов - Airflow достаточно ресурсоемкий с точки зрения использования памяти и возможностей процессора. Это может стать одной из причиной для беспокойства в том случае, если Вы обладаете ограниченными вычислительными ресурсами, при этом ожидается, что степень сложность рабочего процесса будет только расти.
2. Kestra
Kestra - это универсальная платформа оркестрации данных с открытым исходным кодом и декларативным интерфейсом. В первую очередь она предназначена для инженеров-программистов, но при этом достаточно проста для того, чтобы ее мог использовать любой сотрудник Вашей организации. Для получения дополнительной информации о Kestra ознакомьтесь с официальной Документацией.
Версия Kestra с открытым исходным кодом бесплатна и рекомендована для для использования только одним специалистом. Если Вы хотите внедрить Kestra в команде специалистов, тогда Вам лучше выбрать версию Enterprise, которая предлагает функции корпоративного уровня, такие как SSO, RBAC, управление переменными на уровне пространства имен, задачи по умолчанию, рабочие группы и многое другое.
Вот список пунктов, по которым Kestra явно обходит своих конкурентов:
- Работа с несколькими языками программирования - Для проектирования потоков данных Kestra использует YAML, который не является языком программирования. Данный формат сериализации данных достаточно прост в освоении и гораздо легче воспринимается пользователями, не имеющими технического образования. В результате сотрудники из всех подразделений организации смогут участвовать в процессе создания потоков данных;
- Подход на основе API - для разработки и мониторинга рабочих процессов Вы можете использовать пользовательский интерфейс Kestra UI, при этом Вы сможете добиться тех же результатов, используя только API Kestra. Это означает, что Вы сможете с легкостью интегрировать функциональные возможности Kestra в существующие корпоративные системы и сделать платформу оркестрации данных более удобной для использования в Вашей организации;
- Огромное количество плагинов - подключайтесь практически к любым источникам данных: базам данных, API, Git, облачным провайдерам, OpenAI ChatGPT и т.д.;
- Масштабируемая архитектура — архитектура построена на базе таких проверенных временем технологий, как Postgres, Kafka и Elasticsearch, поэтому Вы можете быть уверены на все 100 процентов, что масштабируемость не будет для Вас проблемой;
- «Живая» документация - как только Вы определите тип плагина, используемого при проектировании потока данных, Вы сразу же сможете разделить экран редактора так, чтобы соответствующая документация отображалась с правой стороны;
- Отличная документация и чертежи - Kestra предлагает не только обширную документацию, но и более 100 чертежей, показывающих, как именно нужно проектировать потоки данных для решения той или иной задачи.
3. Azure Data Factory
Azure Data Factory - это облачный ETL инструмент, принадлежащий Microsoft Azure. В отличие от двух инструментов оркестрации, описанных выше, данный инструмент работает только в облаке и является хорошим кандидатом, если Ваша организация уже использует несколько сервисов Azure. ADF предлагает около 90 коннекторов для построения конвейеров данных. На первый взгляд, это огромная цифра, но на самом деле не так уж это и много по сравнению с другими инструментами, представленными данной статье.
Зачастую бывает довольно сложно определить, во сколько обойдется облачный инструмент, и Azure Data Factory не является исключением. Стоимость ADF зависит от сервера интеграции во время выполнения и конкретных операций. За организацию, перемещение данных, работу конвейера и многие другие действия взимается отдельная плата. Окончательную стоимость определить очень сложно, поэтому мы даже и не будем пытаться это сделать. Для того, чтобы получить примерную ежемесячную стоимость, Вы можете изучить возможные опции .
Тем не менее, Azure Data Factory обладает несколькими уникальными преимуществами:
- Платформа без кода - ADF обладает интуитивно понятным пользовательским интерфейсом drag-and-drop, который позволяет специалистам по доменам легко создавать собственные потоки данных - никаких особых знаний программирования не требуется;
- Масштабируемость — данный инструмент оркестрации данных работает в облаке и, соответственно, может задействовать абсолютно все облачные технологии масштабирования, которые Вы только можете себе представить;
- Безопасность и соответствие нормативным требованиям - ADF создан с учетом строгих требований по безопасности и полностью соответствует высоким стандартам Azure. Данное решение идеально подходит для организаций со строгими требованиями к безопасности данных;
- Отличная интеграция с экосистемой Azure - если Ваша организация в значительной степени полагается на сервисы Azure, ADF будет работать и интегрироваться с ними просто замечательно. Вы получите бесшовную интеграцию с источниками данных Azure, что значительно снижает сложность перемещения данных.
Однако есть и несколько минусов, о которых Вам следует знать:
- Далеко не самое оптимальное решение, если Вы не используете Azure - данный инструмент оркестрации работает безукоризненно, только если Вы используете Azure. Однако если Вы работаете AWS или GCP, рекомендуем рассмотреть AWS Step Functions или Google Cloud Functions;
- Расходы — запуск чего-либо в облаке в больших масштабах предполагает значительные расходы. Это особенно актуально для ADF, поскольку данный инструмент опирается на другие сервисы Azure и взимает отдельную плату за различные виды деятельности;
- Ограниченные возможности интеграции данных - мы считаем, что возможности интеграции и плагины ADF немного ограничены и чересчур ориентированы на технологии Microsoft.
4. Prefect
Prefect - еще один инструмент оркестрации с открытым исходным кодом, ориентированный на Python. Данный инструмент оркестрации данных особенно хорош в плане гибкости и адаптивности. Конечно, он не так широко известен, как Airflow, но за последние пару лет все же стал достаточно популярным среди самых различных пользователей. В дополнение к вышесказанному хотелось бы также отметить, что Prefect позволяет легко использовать возможности логирования, динамического отображения, кэшированияЮ а также настраивать уведомления о сбоях в рабочих процессах.
Prefect является open-source инструментом, но при этом предлагает на выбор 2 ценовые опции. Вы можете использовать бесплатную не имеющую срока действия версию с ограниченным набором функций либо перейти на платную версию Prefect Cloud, которая обойдется Вам почти в 500 долларов в месяц.
У Prefect достаточно много достоинств, в частности:
- Динамические рабочие процессы - параметризация в Prefect позволяет реализовать динамические рабочие процессы, или рабочие процессы, которые с легкостью адаптируются к изменяющимся условиям. Это позволяет Prefect быть одним из самых гибких инструментов оркестрации данных;
- Масштабираемость — Вы можете легко распараллелить выполнение потоков с помощью Kubernetes, что позволяет легко масштабировать Prefect при увеличении количества потоков данных или при обработке больших объемов данных;
- Prefect API - Вы можете оркестровать рабочие процессы данных через API, что делает возможными пользовательские интеграции. Безусловно, данный инструмент оркестрации еще далек от таких решений, как Kestra, но нельзя не отметить тот факт, что он находится на правильном пути;
- Задачи как функции - если у Вас есть опыт работы с Python, Вы можете «украсить» функции Python и превратить их в задачи.
Конечно, и у Prefect есть определенные недостатки:
- Опять только Python и ничего больше — все задачи и потоки данных пишутся исключительно на Python, как и в случае с Airflow. Python - не самый быстрый язык программирования, поэтому проблемы с производительностью могут стать решающим фактором для опытных пользователей;
- Необходимость обучения - функция динамических групп DAG превосходна и уникальна для Prefect, но пользователям, не знакомым с этим подходом, потребуется некоторое время, чтобы освоить Prefect. Это дополнительная сложность, на которую Вам стоит обратить свое внимание;.
- Документация не на самом высоком уровне—у Prefect не такое активное сообщество, как у Airflow, а это значит, что доступ к документации, руководствам и видеоматериалам, позволяющим всесторонне изучить данный инструмент, несколько ограничен. Основы Вы можете изучить из официальных источников, остальное же зависит только от Вас и от того, каким количеством времени Вы располагаете;
- Стоимость - для использования Prefect большим командам придется изрядно потратится, особенно если Вы предъявляете особые требования к безопасности данных и Вам необходимо длительное хранение данных.
5. AWS Step Functions
По аналогии с Azure Data Factory AWS Step Functions представляет собой визуальный инструмент оркестрации данных, позволяющий организовывать сервисы в облачной экосистеме AWS. В данном случае речь идет о бессерверном предложении, являющимся масштабируемым по своей природе. Данное решение особенно актуально для тех компаний, которые уже инвестировали значительные средства в экосистему AWS.
Как и в случае с Azure Data Factory, определить конечную стоимость пользования инструментом не представляется возможным. В конце концов, это облачная среда, поэтому ежемесячная стоимость будет зависеть от таких факторов, как регион использования, тип рабочего процесса, количество запросов, количество переходов в рабочем процессе и так далее. В общем, Вы поняли, что здесь слишком много вариантов. Хорошая новость заключается в том, что для определения размера ежемесячных платежей AWS предоставляет своим пользователям калькулятор стоимости. Плохая новость - прежде чем начать использовать инструмент, Вам нужно точно определиться со своими требованиями, а это гораздо легче сказать, чем сделать.
Итак, список основных преимуществ AWS Step Functions:
- Бессерверность и масштабируемость - это бессерверный сервис, что означает, что Вам не нужно беспокоиться о создании или управлении инфраструктурой, что, в свою очередь, значительно упрощает процесс оркестрации рабочих процессов и снижает операционные накладные расходы. Кроме того, функции AWS step разработаны таким образом, чтобы их можно было легко распараллелить, что позволяет обрабатывать огромные массивы данных без какого-либо ущерба для производительности;
- Потоковая передача данных в режиме реального времени - Вы можете с легкостью запускать рабочие процессы, передающие данные в режиме реального времени;
- Платформа без кода - как и в случае с Azure Data Factory, Вы получаете в свое распоряжение простой визуальный конструктор с функциями drag-and-drop - никаких особых знаний в области программирования не требуется. Это сильно упрощает процесс создания или, по крайней мере, участие в создании конвейеров данных для нетехнических специалистов;
- Потрясающая интеграция с AWS - если Ваша компания уже использует AWS, то Step Functions не будет лишним, поскольку Вы сможете запросто интегрировать его с широким спектром сервисов AWS;
- Безопасность и соответствие нормативным требованиям - данный сервис гарантирует соблюдение мер безопасности, а также соответствие нормативным требованиям AWS, что делает его идеальным решением для организаций, предъявляющих высокие требования к безопасности данных.
Но, как и у любого другого инструмента, у AWS Step Functions есть свои недостатки, которые принять во внимание:
- Ограниченные возможности преобразования данных - в первую очередь AWS Step Functions предназначен для оркестрации данных, поэтому, если Ваши рабочие процессы в значительной степени зависят от дополнительных шагов по преобразованию данных, Вам, скорее всего, придется использовать дополнительные службы AWS,;
- Стоимость—это облачный сервис, и Вы будете платить за него исходя из того, насколько часто и много Вы его используете. Стратегия ценообразования не совсем ясна, и нет возможности приобрести месячную или годовую подписку;
- Нет единого наиболее оптимального способа разработки рабочих процессов – разнообразные функции обеспечивают большую гибкость инструмента, что, с одной стороны, замечательно. Но, с другой стороны, фактическое отсутствие "оптимального" способа выполнения некоторых задач может попросту поставить некоторых пользователей в тупик;
- Ориентация на AWS - нет смысла использовать Step Function, если Ваша компания не работает с AWS или использует сразу несколько облачных провайдеров. Step Functions «заточен» на AWS, для многооблачных сред существуют более оптимальные варианты.
Заключение
Итак, теперь Вы знаете о пяти лучших инструментов оркестрации данных в 2023 году. Выбор, на самом деле, достаточно большой. Вы можете выбирать между инструментами оркестрации с открытым исходным кодом, облачными решениями с тарифным планом "плати, как хочешь" и так далее.
Универсального решения не существует. Некоторые компании вкладывают огромные средства в различных облачных провайдеров, таких как AWS или Azure, и не ищут инструментов и услуг в других местах. Многие стартапы ищут способы минимизировать или даже полностью исключить расходы на оркестрацию данных, поэтому open-source решения - единственный способ двигаться вперед.
Если Вы решили использовать инструменты оркестрации с открытым исходным кодом, у Вас есть, из чего выбрать. Если Вы - небольшая компания, специализирующаяся на Python, тогда имеет смысл придерживаться того, что Вы знаете лучше всего, и выбрать Airflow или Prefect.
Если же Вам нужен и открытый исходный код, и максимальная гибкость, обратите внимание на Kestra. Это единственная платформа оркестрации данных, которая не зависит от конкретного языка программирования и при этом обладает широким набором коннекторов. Кроме того, доступная документация и чертежи делают ее более простой в освоении по сравнению с другими open-source решениями.
Имейте в виду, что нам было сложно ограничить эту статью только 5 инструментами оркестрации данных. Существуют и другие достаточно хорошие решения, такие как Dagster and Temporal, так что обязательно ознакомьтесь и с ними.
