1️⃣ Apache Airflow – “Ông Hoàng” Orchestration

Đặc điểm chính:

• Mô hình DAG (Directed Acyclic Graph) rõ ràng, task phụ thuộc nhau dễ quản lý.
• Hỗ trợ scheduling mạnh mẽ, tích hợp nhiều operator (SQL, Python, Bash, GCP, AWS…).
• UI thân thiện để theo dõi task status, log, retry.

Điểm mạnh:
✅ Mở rộng tốt, cộng đồng lớn, tài liệu đầy đủ.
✅ Chuẩn industry, được nhiều doanh nghiệp sử dụng (Airbnb, Stripe…).

Điểm yếu:
⚠️ Cần triển khai server + scheduler → tốn effort setup ban đầu.
⚠️ DAG dạng code Python khá verbose cho pipeline nhỏ.

2️⃣ Prefect – Hiện Đại, Dễ Dùng

Đặc điểm chính:

• Sử dụng cú pháp Pythonic, code pipeline gọn gàng, dễ đọc.
• Hỗ trợ cả cloud & self-hosted, UI Prefect Cloud cài đặt nhanh.
• Flow chạy linh hoạt (có thể chạy local hoặc hybrid).

Điểm mạnh:
✅ Developer Experience tốt, dễ thử nghiệm.
✅ Quản lý lỗi, retry, parameter hóa flow đơn giản.

Điểm yếu:
⚠️ Cộng đồng nhỏ hơn Airflow.
⚠️ Tích hợp sẵn ít hơn, cần viết custom block cho một số connector.

3️⃣ Dagster – Hướng Data Asset & Observability

Đặc điểm chính:

• Định nghĩa pipeline dưới dạng data asset → dễ quản lý lineage.
• Hỗ trợ test, type-checking, và metadata tracking ngay trong core.
• UI hiện đại, quan sát toàn bộ dữ liệu qua asset graph.

Điểm mạnh:
✅ Rất phù hợp khi cần quản lý lineage, quality check tự động.
✅ Giúp team DataOps kiểm soát toàn bộ lifecycle dữ liệu.

Điểm yếu:
⚠️ Khá mới, chưa phổ biến bằng Airflow.
⚠️ Learning curve cao hơn cho người mới.

4️⃣ Kết Luận – Nên Chọn Công Cụ Nào?

• Airflow: Phù hợp cho team lớn, cần chuẩn industry, pipeline phức tạp.
• Prefect: Dành cho startup, cá nhân hoặc team nhỏ muốn triển khai nhanh.
• Dagster: Lý tưởng cho tổ chức chú trọng lineage & data quality, xây dựng Data Platform bài bản.

📌 Lời khuyên: Bắt đầu với Airflow hoặc Prefect để nắm concept orchestration, sau đó nghiên cứu Dagster khi cần quản trị phức tạp hơn.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com