· PYO Tecnologia · Engenharia de Dados · 2 min de leitura
A Batalha dos Orquestradores: Airflow, Prefect ou Dagster em 2025?
Airflow ainda é o rei? Prefect é mais moderno? Dagster é o futuro? Comparamos as três principais ferramentas de orquestração de dados.
A escolha do orquestrador define a “saúde mental” do time de engenharia de dados. Escolha errado e você passará mais tempo debugando DAGs quebradas do que entregando valor.
Existem três grandes players no mercado. Aqui está uma visão honesta sobre o estado atual de cada um.
Apache Airflow: O Gigante Estabelecido
O Airflow é o padrão da indústria. Se você contratar um engenheiro de dados sênior, ele sabe Airflow.
Prós:
- Ecossistema gigantesco (providers para tudo).
- Comunidade massiva.
- Versão 2.x resolveu muitos problemas de performance do scheduler.
Contras:
- Desenvolver localmente ainda é chato (embora o Astro CLI ajude).
- Passagem de dados entre tasks (XComs) é limitada e não ideal para grandes volumes.
- “Scheduler loop” pode ser um gargalo em escalas massivas.
Veredito: A escolha segura para grandes empresas que querem estabilidade e facilidade de contratação.
Prefect: O “Pythonic” Moderno
O Prefect nasceu para corrigir as dores do Airflow. Sua filosofia é “negative engineering” - o framework deve lidar com falhas para você não precisar codar isso.
Prós:
- Experiência de desenvolvimento incrível (parece Python puro).
- Híbrido por design (seu código roda na sua infra, o controle fica na nuvem deles - ou tudo local).
- Dynamic mapping (criar tasks dinamicamente) é muito superior ao do Airflow.
Contras:
- Mudança brusca da v1 para a v2 (e agora v3) deixou alguns usuários receosos.
- Menos plugins “out of the box” que o Airflow (mas fácil de escrever os seus).
Veredito: Excelente para times ágeis e startups que querem velocidade de desenvolvimento.
Dagster: O “Data Aware”
O Dagster pensa diferente. Ele não orquestra apenas “tarefas”, ele orquestra “ativos de dados” (Software-Defined Assets).
Prós:
- Contexto de dados: Ele sabe o que é uma tabela, um modelo dbt, um arquivo parquet.
- Integração com dbt é de outro mundo (primeira classe).
- Testabilidade: É muito fácil escrever testes unitários para pipelines Dagster.
Contras:
- Curva de aprendizado mais íngreme (novos conceitos como Ops, Jobs, Assets, Resources).
- UI pode ser intimidante no início.
Veredito: A melhor escolha técnica para plataformas de dados complexas e modernas, especialmente se você usa dbt pesado.
Qual Escolher?
- Legado/Corporativo/Padrão: Airflow.
- Dev Experience/Simplicidade: Prefect.
- Engenharia Robusta/Data Platform: Dagster.
Muitos times têm migrado para Dagster quando o foco é qualidade de dados e governança, e mantido Airflow onde a infraestrutura já é muito acoplada a ele.
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