Prefect, Dagster, Mage: чим вони кращі (або простіші) за Airflow?

Update: 2025-06-08

Description

Airflow — це круто, але іноді занадто важко. У цьому випуску розбираємо, які ще інструменти керують пайплайнами: що обрати, якщо ти тільки починаєш, чим різняться стилі, і де Mage кращий за Airflow. Просто, по суті й з прикладами.

Comments

In Channel

Data Engineering Testing: від unit-тестів до інтеграції з dbt

2025-09-3018:01

Avro та Protobuf у Data Engineering: схеми для якісних даних

2025-09-1620:20

Якість даних для Data Engineering: що міряти і як тримати SLA

2025-09-0112:15

Data Orchestration: від cron до DAG — глибше за Airflow

2025-08-2207:52

SQL: Query, DDL vs DML та життєвий цикл запиту (Query Life Cycle)

2025-08-1106:12

Steps of Dimensional Modeling: 4 кроки на прикладі оренди e-самокатів

2025-08-0606:33

Dimensional Modeling: OLTP vs OLAP, освоюємо Kimball’s Star Schema (Зіркова схема Кімбела) та Slowly Changing Dimension (SCD, повільно змінювана розмірність)

2025-08-0110:32

Вступ до Data Modeling: Як перетворити бізнес-вимоги на таблиці

2025-07-2608:15

Ingest with Python — pandas та PySpark у data pipelines

2025-07-2306:58

Real-Time Ingestion без магії — CDC та Streaming Explained (Kafka)

2025-07-2206:31

SFTP vs API vs Object Storage: Битва ingestion-методів

2025-07-1507:29

Push чи Pull: як обрати правильну стратегію для data ingestion

2025-07-1507:55

Stream Ingestion — нова ера Data Ingestion

2025-07-0806:59

Data Ingestion по-старому: батч, snapshot і BigQuery

2025-07-0808:27

Принципи хорошої Cloud Data Architecture

2025-06-1106:34