Apache Airflow vs Dagster: Wichtige Unterschiede und wann welches Tool passt
Umfassender Vergleich von Funktionen, Preisen und Metriken
Wichtige Unterschiede
Vergleiche Apache Airflow und Dagster nach Funktionen, Preisen, Integrationen und Community-Metriken. Apache Airflow / Dagster.
Funktion
Apache Airflow
Workflow
Dagster
Workflow
Nebeneinanderstellung von Entwicklerwerkzeugen
Platform to programmatically author and schedule workflows
Data orchestrator for machine learning and analytics
GitHub-Sterne
⭐ 46.645
⭐ 16.073
Mitwirkende
👥 4.574
👥 695
Preise
✓ Kostenlos
Enterprise: Contact sales
✓ Kostenlos
Enterprise: Contact sales
Sprachen
Python
Python
Funktionen
- • Airflow
- • Apache
- • Apache Airflow
- • Automation
- • Dag
- • Analytics
- • Dagster
- • Data Engineering
- • Data Integration
- • Data Orchestrator
Integrationen
Keine Integrationen aufgeführt
Keine Integrationen aufgeführt
Momentum-Bewertung
87/100Momentum878787
(slowing)
81/100Momentum818181
(slowing)
Community-Gesundheit
91/100Health919191
(excellent)
51/100Health515151
(developing)
Reifegrad-Index
89/100Maturity898989
(mature)
49/100Maturity494949
(emerging)
Innovations-Bewertung
87/100Innovation878787
(pioneering)
42/100Innovation424242
(evolving)
Risiko-Bewertung (higher is safer)
94/100Risk949494
(minimal)
53/100Risk535353
(low)
Entwicklererfahrung
80/100DX808080
(good)
53/100DX535353
(needs-improvement)
Links
Apache Airflow Stärken
- ✓ Beliebter (46.645 Sterne)
- ✓ Größere Community (4.574 mitwirkende)
Dagster Stärken
Wann Apache Airflow vs Dagster sinnvoll ist
Nutze Apache Airflow, wenn die Starken besser zu deinem Stack und Team passen, und wahl Dagster, wenn Okosystem, Integrationen oder Kostenprofil besser passen.
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Weitere Vergleiche
Datenquelle: GitHub API
Zuletzt aktualisiert: 8/30/2026