Prefect 2.0 vs Airflow vs Dagster: So sánh 3 nền tảng Data Orchestration hàng đầu và khi nào dùng thay n8n cho Data Pipeline

Tóm tắt nội dung chính
– So sánh chi tiết 3 nền tảng Data Orchestration đang “lên ngôi” – Prefect 2.0, Airflow, Dagster – và lý do tại sao chúng thường được chọn thay cho n8n khi xây dựng Data Pipeline.
– Khắc phục các vấn đề thực tiễn mà mình và khách hàng gặp hằng ngày (retry, versioning, scaling).
– Hướng dẫn cài đặt, cấu hình, triển khai từng bước, kèm template quy trình, bảng so sánh, sơ đồ workflow và công thức ROI.
– Những lỗi phổ biến, cách sửa, chi phí thực tế, số liệu “trước – sau” khi chuyển nền tảng.
– FAQ nhanh và lời kêu gọi hành động cuối bài.

1. Vấn đề thật mà mình và khách hay gặp mỗi ngày

🛡️ Bảo mật & độ tin cậy – Khi một pipeline chạy qua nhiều service (Kafka → Spark → BigQuery), bất kỳ một bước nào “đổ” cũng có thể làm dữ liệu bị mất hoặc trễ.
⚡ Hiệu năng – Các job chạy tuần tự, không có cơ chế parallelism, dẫn tới thời gian xử lý kéo dài.
🐛 Quản lý phiên bản & audit – Khi thay đổi DAG, không có lịch sử, khó truy vết nguyên nhân lỗi.

Câu chuyện 1: “Retry” mất tích khiến khách hàng mất 2 GB dữ liệu

Một công ty fintech ở Hà Nội đang dùng n8n để kéo dữ liệu giao dịch từ API ngân hàng vào Snowflake. Khi API trả về lỗi 502, n8n không thực hiện retry và dừng pipeline. Kết quả: 2 GB giao dịch bị bỏ lỡ, gây mất uy tín và phải trả phạt 150 mil VND.

Câu chuyện 2: Chi phí “điên” vì schedule không tối ưu

Một startup quảng cáo dùng Airflow phiên bản 1.x, schedule mỗi 5 phút dù chỉ có 200 k bản ghi mới. CPU trên GCP Cloud Composer tăng 3‑4×, chi phí hàng tháng lên tới ≈ 2 triệu VND so với nhu cầu thực tế.

Câu chuyện 3: Khi pipeline “bùng” khi traffic tăng

Trong dự án phân tích log cho một công ty logistics, lượng log tăng từ 5 GB/ngày lên 30 GB/ngày trong mùa cao điểm. Với Dagster đang chạy trên một node duy nhất, job kéo dài từ 30 phút lên > 3 giờ, dẫn tới backlog và mất SLA.

2. Giải pháp tổng quan (text art)

+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+
|   Data Sources    | ---> |   Orchestrator    | ---> |   Data Targets    |
| (API, DB, Kafka) |      | (Prefect/Airflow) |      | (BigQuery, S3)   |
+-------------------+      +-------------------+      +-------------------+

               ^                     ^                     ^
               |                     |                     |
               |   Retry / Alert    |   Monitoring       |
               +---------------------+---------------------+

• Prefect 2.0 – “Flow‑as‑code”, native Python, mạnh về dynamic mapping, parameterized retries, và low‑code UI.
• Airflow – Đã “cổ truyền”, hỗ trợ cron‑like scheduling, extensive plugin ecosystem, nhưng cần cấu hình phức tạp khi scale.
• Dagster – Tập trung vào type‑system, asset‑centric pipelines, thích hợp cho môi trường data‑driven và testing‑first.

3. Hướng dẫn chi tiết từng bước

Bước 1: Chuẩn bị môi trường

# Ví dụ: khởi chạy Prefect server
docker run -d -p 4200:4200 -p 8000:8000 prefecthq/prefect:2-latest

Bước 2: Định nghĩa một pipeline đơn giản (ETL)

Prefect 2.0 (Python)

from prefect import flow, task
from prefect.tasks import task_input_hash
import pandas as pd
import hashlib
import time

@task(retries=3, retry_delay_seconds=60)
def extract():
    # Giả lập gọi API
    time.sleep(2)
    return pd.DataFrame({"id": [1,2,3], "value": [10,20,30]})

@task
def transform(df):
    df["value"] = df["value"] * 2
    return df

@task
def load(df):
    # Ghi vào BigQuery (mock)
    print("Loading:", df)

@flow(name="ETL_Prefect")
def etl_flow():
    raw = extract()
    processed = transform(raw)
    load(processed)

if __name__ == "__main__":
    etl_flow()

Airflow (DAG)

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    "owner": "airflow",
    "retries": 3,
    "retry_delay": timedelta(minutes=1),
}

def extract(**kwargs):
    # mock API
    return [{"id":1,"value":10}]

def transform(ti):
    data = ti.xcom_pull(task_ids='extract')
    for row in data:
        row["value"] *= 2
    ti.xcom_push(key='processed', value=data)

def load(ti):
    data = ti.xcom_pull(key='processed', task_ids='transform')
    print("Loading:", data)

with DAG(
    dag_id="etl_airflow",
    start_date=datetime(2024,1,1),
    schedule_interval="@hourly",
    default_args=default_args,
    catchup=False,
) as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id="extract", python_callable=extract)
    t2 = PythonOperator(task_id="transform", python_callable=transform)
    t3 = PythonOperator(task_id="load", python_callable=load)

    t1 >> t2 >> t3

Dagster (Asset‑centric)

from dagster import asset, Definitions, materialize

@asset
def raw_data():
    return [{"id":1,"value":10}]

@asset
def transformed_data(raw_data):
    return [{"id": r["id"], "value": r["value"]*2} for r in raw_data]

@asset
def load_data(transformed_data):
    print("Loading:", transformed_data)

defs = Definitions(assets=[raw_data, transformed_data, load_data])
if __name__ == "__main__":
    materialize(defs)

Bước 3: Deploy & Monitoring

• Prefect UI: `http://localhost:4200` – xem run history, logs, và parameter overrides.
• Airflow UI: `http://localhost:8080` – bật dagrun timeout, SLAs, và email alerts.
• Dagster UI (Dagit): `http://localhost:3000` – kiểm tra asset lineage, type‑checks.

⚠️ Lưu ý: Khi bật retry trên Prefect hoặc Airflow, luôn cấu hình max_retry_delay để tránh “thở dài” vô hạn.

4. Template qui trình tham khảo

Bạn có thể copy‑paste file pipeline_template.py (đính kèm trong repo) và tùy chỉnh các parameter cho môi trường production.

5. Những lỗi phổ biến & cách sửa

> Best Practice: Luôn version control file requirements.txt và lock file (poetry.lock), tránh “works on my machine”.

6. Khi muốn scale lớn thì làm sao

1. Prefect 2.0 – Chuyển từ Local Agent sang Kubernetes Agent. Mỗi flow chạy trong một pod riêng, tự động scale dựa trên Horizontal Pod Autoscaler (HPA).

2. Airflow – Dùng CeleryExecutor hoặc KubernetesExecutor. Đặt worker_concurrency phù hợp, và cấu hình RabbitMQ/Redis làm broker.

3. Dagster – Deploy Dagster Daemon + K8s Run Launcher. Sử dụng Dagster Cloud (managed) nếu không muốn tự quản lý infra.

Text diagram – Scaling architecture (Prefect)

+-------------------+          +-------------------+          +-------------------+
|   Prefect Server  | <------> |   K8s Agent Pool  | <------> |   Worker Pods     |
| (API + UI)        |          | (auto‑scale)      |          | (task execution) |
+-------------------+          +-------------------+          +-------------------+
        ^                               ^                               ^
        |                               |                               |
        +----------- External Triggers (Cron, API) ----------------------+

7. Chi phí thực tế

⚡ ROI tính toán
Khi chuyển từ n8n sang Prefect để giảm lỗi retry, doanh thu tránh mất 150 mil VND trong 3 tháng → ROI = (150 mil VND – 150 USD) / 150 USD × 100% ≈ 99 900 %.

Giải thích: Total_Benefits là giá trị kinh tế thu được (đơn vị VND), Investment_Cost là chi phí triển khai (đơn vị USD).

8. Số liệu trước – sau

9. FAQ hay gặp nhất

Q1: Prefect có hỗ trợ Windows không?
A: Prefect core là Python‑only, chạy trên Windows, macOS, Linux. Tuy nhiên, Prefect Server (UI) khuyến nghị dùng Docker trên Linux/macOS.

Q2: Airflow có thể chạy trên serverless (AWS Lambda) không?
A: Không trực tiếp; Airflow yêu cầu một môi trường long‑running để quản lý scheduler và executor. Có thể dùng MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow) trên AWS.

Q3: Dagster có hỗ trợ CI/CD không?
A: Có. Dagster cung cấp dagster‑cloud‑ci và tích hợp với GitHub Actions để kiểm tra asset materialization trong pipeline.

Q4: Khi nào nên chọn n8n thay vì các nền tảng trên?
A: Khi pipeline chỉ gồm vài bước đơn giản, không cần retry mạnh, và chi phí phải cực kỳ thấp (< 50 USD/tháng).

Q5: Có cần dùng DB riêng để lưu state?
A: Prefect và Dagster đều có metadata DB (PostgreSQL) để lưu trạng thái run; Airflow dùng metadata DB mặc định là SQLite (dev) hoặc PostgreSQL/MySQL (prod).

10. Giờ tới lượt bạn

• Đánh giá pipeline hiện tại: có bao nhiêu bước cần retry? có bao nhiêu job đang chạy chậm?
• Chọn nền tảng dựa trên tiêu chí: độ phức tạp, nhu cầu scaling, ngân sách.
• Thử nghiệm một flow mẫu (như ở mục 3) trên môi trường local, sau đó triển khai lên Kubernetes hoặc Cloud Composer.
• Giám sát KPI trong 2‑4 tuần đầu, so sánh với bảng “trước – sau” ở trên.

Nếu bạn đã sẵn sàng, hãy clone repo mẫu và bắt đầu viết flow ngay hôm nay. Đừng để lỗi “retry mất tích” làm gián đoạn doanh nghiệp của mình nữa!

Nếu anh em đang cần giải pháp trên, thử ngó qua con Serimi App xem, mình thấy API bên đó khá ổn cho việc scale. Hoặc liên hệ mình để được trao đổi nhanh hơn nhé.