基本信息
软件名称Apache Airflow
所属厂商Apache 软件基金会
部署方式私有化 / 混合云
适合规模小微企业 / 中型企业 / 大型企业
定价模式免费增值
免费试用不支持
集成能力["Kubernetes","MLflow","Spark"]
核心功能
基于 Python 的 DAG 编排，支持以代码方式定义复杂工作流丰富的任务执行器生态，支持 Kubernetes、Celery、Local 等多种执行模式可视化 Web UI，提供任务依赖、运行状态、日志的实时监控可扩展的 Operator 生态，集成 Spark、Hive、MLflow、Sagemaker 等数百个组件细粒度任务调度与依赖管理，支持 Cron 表达式与跨任务触发完善的告警与重试机制，保障 ML 训练与推理流程稳定运行
软件介绍
Apache Airflow 是由 Apache 软件基金会维护的开源工作流编排平台，通过有向无环图（DAG）以编程方式编排、调度和监控数据管道与机器学习工作流，是 MLOps 领域最主流的任务调度与流程编排工具。
适合行业
金融制造互联网
厂商信息
Apache 软件基金会
美国 · 1999 · 少于50
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行业惯例
华东华北华南华中西南西北东北
准入门槛Apache Airflow 为 Apache 软件基金会旗下开源项目（Apache 2.0 协议），官方不设商业代理体系；通常由第三方商业实体（如 Astronomer、Google Cloud Composer、AWS MWAA）提供企业级分发与托管服务，合作伙伴需具备云原生、MLOps 技术团队（通常 5 人以上）及年销售额百万级以上的渠道资质
分成比例开源底座无官方分成；商业分发方（如 Astronomer 等）通常按订阅费 15%-25% 给渠道返点，续约返点递减，首年成交返点较高
合约期限1年
厂商支持
✓ 技术培训✓ 市场物料✓ 客户线索✓ 联合打单✓ 产品认证
暂无评价
Apache Airflow 的核心功能特点是什么？▾
以 Python 代码定义 DAG 工作流，提供任务调度、重试、告警机制；内置 200+ Operator/Sensor 集成数据库、S3、Spark、Kubernetes 等系统；通过 Web UI 可视化监控任务依赖与执行状态，支持 SLA 和 XCom 跨任务数据传递。
Apache Airflow 的定价模式是怎样的？▾
核心项目采用 Apache 2.0 协议完全免费；托管服务如 AWS MWAA、Google Cloud Composer 按集群规格和任务量计费；Astronomer 等企业版按节点数订阅，约 $0.5-2/小时/节点，含商业技术支持。
Apache Airflow 适用于哪些 MLOps 场景？▾
适合大模型训练数据预处理流水线、特征工程调度、批量推理任务编排、模型再训练周期触发、跨云 ETL 数据同步；不擅长毫秒级实时流处理（建议 Kafka + Flink）和强事务一致性场景。
Apache Airflow 有哪些生产部署方式？▾
本地开发用 Docker Compose 即可启动；生产推荐 Kubernetes + Helm Chart 部署；云厂商提供 MWAA、Cloud Composer 全托管服务；Executor 可选 CeleryExecutor、CeleryKubernetesExecutor 或纯 K8s Executor 弹性 Worker。
Apache Airflow 与 Prefect、Dagster 有何区别？▾
Airflow 生态最成熟、社区最大、Sensor/Provider 集成超 200 个，但 DAG 需静态定义、迭代慢；Prefect 更轻量、原生支持动态工作流与混合执行；Dagster 强调资产可观测性与软件工程化测试，三者均开源可自托管。