किसी नए प्लेटफॉर्म के लिए Airflow, Dagster और किसी managed scheduler में से आप कैसे चुनेंगे?

टीम की स्किल, integration की जरूरतें, और आपको डेटा की समझ कितनी चाहिए, इन पर चुनें। Airflow का ecosystem और hiring pool सबसे बड़ा है और वह काम को tasks की तरह देखता है। Dagster assets और उनकी lineage को सीधे model करता है, जिससे यह पता रखना आसान होता है कि कौन सा डेटा मौजूद है और उसकी testing तथा observability बेहतर रहती है। managed schedulers ऑपरेशनल बोझ घटाते हैं पर आपको बांधते भी हैं। छोटी टीम के लिए वही जीतता है जिसका ऑपरेशनल खर्च सबसे कम हो और जिसे आपके लोग debug कर सकें।

मैं पहले मानदंड तय करूंगा: इसे संभालेगा कौन, इसे किन चीजों से जुड़ना है, और टीम को lineage तथा testing अंदर ही चाहिए या नहीं। Airflow सुरक्षित डिफॉल्ट है क्योंकि उसका ecosystem और hiring pool बहुत बड़ा है, और लगभग हर data engineer उसे रात तीन बजे debug कर सकता है, जो फीचर लिस्ट से ज्यादा कीमती है। उसका मॉडल task केंद्रित है, इसलिए वह जानता है कि task चला, पर यह नहीं कि अब कौन सा डेटा मौजूद है। Dagster इसे उल्टा कर देता है, software defined assets के साथ, इसलिए सिस्टम जानता है कि यह table पुरानी है और उन दो से बनी है, जिससे local testing और backfill की सोच सचमुच सुखद हो जाती है। अगर मैं ऐसी टीम के साथ नए सिरे से शुरू करता जिसे testing की कद्र है, तो मेरा झुकाव Dagster की तरफ होता। अगर मुझे मौजूदा Airflow DAGs और उन्हें जानने वाली टीम विरासत में मिली है, तो migrate करना शायद ही उस उथल पुथल के लायक होता है। और जब तक हमारे पास फालतू platform engineers न हों, हम जो भी चुनें उसका managed संस्करण लूंगा, क्योंकि scheduler चलाना वह जगह नहीं है जहां छोटी टीम कीमत बनाती है।