Argo Workflows Устарел? Почему Dagster — Новый Лидер в Оркестрации Данных (И Как Сюда Попасть)

В современном мире данных, оркестрация data pipeline играет критическую роль. Argo Workflows был одним из популярных инструментов, но сейчас ему на смену приходит Dagster. В этой статье мы рассмотрим, почему Dagster становится лидером в оркестрации данных, сравним его с Argo Workflows, предоставим руководство по миграции и определим, когда какой инструмент лучше использовать.

Что Такое Argo Workflows и Почему Он Был Популярен?

Обзор Argo Workflows: основные принципы и возможности.

Argo Workflows – это open-source платформа оркестрации, основанная на Kubernetes. Она позволяет определять рабочие процессы как DAG (Directed Acyclic Graph) контейнеров. Argo Workflows хорошо подходит для CI/CD, ETL/ELT задач и автоматизации инфраструктуры. Основные компоненты включают в себя workflow templates, workflow controllers и CLI.

Преимущества Argo Workflows: гибкость и интеграция с Kubernetes.

Основные преимущества Argo Workflows:

• Kubernetes-native: Полная интеграция с Kubernetes.

• Гибкость: Поддержка сложных DAG.

• Масштабируемость: Легко масштабируется в Kubernetes.

• Декларативный подход: Определение workflows в YAML.

Dagster: Новый Взгляд на Оркестрацию Данных

Dagster – это оркестратор data pipeline, ориентированный на разработку, тестирование и поддержку конвейеров данных. Он предоставляет инструменты для определения, планирования и мониторинга конвейеров, а также для отслеживания происхождения данных (data lineage).

Основные концепции Dagster: Assets, Pipelines, Ops и Resources.

• Assets: Представляют собой материализованные данные (таблицы, файлы, отчеты и т.д.). Dagster отслеживает зависимости между assets.

• Pipelines: Состоят из ops и определяют порядок их выполнения.

• Ops: Отдельные операции в pipeline (например, чтение данных, трансформация, запись).

• Resources: Общие ресурсы, необходимые для ops (например, подключения к базам данных).

Преимущества Dagster: фокус на данных, data lineage и тестирование.

Основные преимущества Dagster:

• Data-Aware Orchestration: Dagster ориентирован на данные, что упрощает разработку и отладку data pipeline.

• Data Lineage: Автоматическое отслеживание происхождения данных.

• Тестирование: Интегрированные инструменты для тестирования ops и pipelines.

• Software-Defined Assets: Декларативное определение assets и зависимостей.

Argo Workflows vs Dagster: Сравнение Функциональности

Архитектура и модель данных: чем отличаются подходы.

Argo Workflows ориентирован на оркестрацию контейнеров в Kubernetes, в то время как Dagster сфокусирован на данных и предоставляет инструменты для управления data lineage и тестирования. Argo использует YAML для определения workflows, в то время как Dagster использует Python.

Особенности работы с зависимостями, повторными запусками и мониторингом в Dagster и Argo Workflows.

Миграция с Argo Workflows на Dagster: Пошаговое Руководство

Подготовка к миграции: оценка текущего pipeline и планирование.

1. Оцените текущий pipeline: Определите все шаги, зависимости и ресурсы, используемые в вашем Argo Workflow.

2. Спланируйте миграцию: Разбейте миграцию на этапы. Начните с простых workflows и постепенно переходите к более сложным.

3. Определите assets и ops: Определите, какие части вашего workflow станут assets, а какие – ops в Dagster.

Реализация миграции: примеры кода и best practices.

Пример миграции:

Argo Workflow (YAML):

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: my-workflow-
spec:
  entrypoint: main
  templates:

  - name: main
    steps:

    - - name: download-data
        template: download

    - - name: transform-data
        template: transform

  - name: download
    container:
      image: busybox:latest
      command: [sh, -c, 'wget https://example.com/data.csv -O /data/data.csv']

  - name: transform
    container:
      image: python:3.9
      command: [python, /app/transform.py]
      volumeMounts:

      - name: data-volume
        mountPath: /data
  volumes:

  - name: data-volume
    emptyDir: {}

Dagster (Python):

from dagster import asset, op, pipeline, ResourceDefinition
import pandas as pd

@asset
def raw_data():
    # Emulate data download
    import requests
    url = 'https://example.com/data.csv'
    response = requests.get(url)
    with open('data.csv', 'wb') as f:
        f.write(response.content)
    return 'data.csv'

@asset
def transformed_data(raw_data):
    df = pd.read_csv(raw_data)
    # Perform transformation
    df['new_column'] = df['existing_column'] * 2
    df.to_csv('transformed_data.csv', index=False)
    return 'transformed_data.csv'

@pipeline
def my_pipeline():
    transformed_data(raw_data())

Best Practices:

• Используйте Dagster CLI: Для управления и мониторинга pipelines.

• Пишите тесты: Для ops и assets.

• Используйте ресурсы: Для общих зависимостей (например, подключение к БД).

Когда Выбрать Dagster, а Когда Argo Workflows (Или Как Их Использовать Вместе)

Сценарии использования Dagster: когда он лучше всего подходит.

Dagster идеально подходит для:

• Data pipeline, требующих data lineage.

• Проектов, где важна надежность и тестирование.

• Команд, использующих Python.

• Ситуаций, где нужно отслеживать активы данных.

Возможности интеграции Dagster с Argo Workflows для гибридных решений.

Хотя Dagster и Argo Workflows имеют разные цели, их можно использовать вместе. Например, Argo Workflows может использоваться для оркестрации инфраструктуры, а Dagster – для оркестрации data pipeline внутри этих инфраструктур. Dagster может запускать Argo Workflows как часть pipeline.

Заключение

Dagster представляет собой мощный инструмент для оркестрации данных, ориентированный на надежность, data lineage и тестирование. В то время как Argo Workflows остается отличным решением для оркестрации контейнеров в Kubernetes, Dagster предлагает более специализированный подход для data pipeline. Выбор между ними зависит от ваших конкретных потребностей и приоритетов. В некоторых случаях, интеграция обоих инструментов может предоставить наилучшее решение.