Apache Airflow vs Dagster: Differences cles et quand utiliser chaque outil
Analyse approfondie des différences clés, cas d'usage et signaux de communauté.
Differences cles
Comparez Apache Airflow et Dagster selon les fonctionnalites, le prix, les integrations et les metriques de communaute. Apache Airflow / Dagster.
Fonctionnalité
Apache Airflow
Workflow
Dagster
Workflow
Comparez des outils développeur côte à côte avec des métriques réelles.
Platform to programmatically author and schedule workflows
Data orchestrator for machine learning and analytics
GitHub Stars
⭐ 45 997
⭐ 15 778
Contributors
👥 4 461
👥 684
Pricing
✓ Gratuit
Enterprise: Contact sales
✓ Gratuit
Enterprise: Contact sales
Languages
Python
Python
Features
- • Airflow
- • Apache
- • Apache Airflow
- • Automation
- • Dag
- • Analytics
- • Dagster
- • Data Engineering
- • Data Integration
- • Data Orchestrator
Integrations
No integrations listed
No integrations listed
Momentum Score
93/100Momentum939393
(slowing)
89/100Momentum898989
(slowing)
Community Health
91/100Health919191
(excellent)
51/100Health515151
(developing)
Maturity Index
89/100Maturity898989
(mature)
50/100Maturity505050
(emerging)
Innovation Score
87/100Innovation878787
(pioneering)
43/100Innovation434343
(evolving)
Risk Score (higher is safer)
94/100Risk949494
(minimal)
53/100Risk535353
(low)
Developer Experience
80/100DX808080
(good)
54/100DX545454
(needs-improvement)
Links
Apache Airflow Strengths
- ✓ More popular (45 997 étoiles)
- ✓ Larger community (4 461 contributors)
Dagster Strengths
Quand utiliser Apache Airflow vs Dagster
Utilisez Apache Airflow quand ses points forts correspondent mieux a votre stack et a votre equipe, et choisissez Dagster si son ecosysteme, ses integrations ou son cout sont plus adaptes.
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Data source: GitHub API
Dernière mise à jour 7/2/2026