Apache Airflow vs Prefect vs Dagster 2026: Workflow Orchestration
Airflow vs Prefect tartışması 2026’da artık ikili değil, üçlü bir karara dönüştü; Dagster asset-centric modeliyle veri ekiplerinin gündemine girdi. Tek bir “doğru orchestrator” yok — sahip olduğun pipeline tipi (DAG-ağırlıklı ETL mi, modern data product mı, hibrit ML inference mi), ekibin Python tecrübesi ve runtime maliyetine toleransın sonucu belirliyor. Apache Airflow 38.000+ GitHub yıldızı ve 28.000+ aktif şirket kullanımıyla pazar lideri (Airflow Survey 2024); Prefect 18.500+ yıldız ve serverless-first DX’iyle, Dagster 12.200+ yıldız ve software-defined assets (SDA) yaklaşımıyla farklı tabanlar yakaladı. Bu yazıda üç orchestrator’ı mimari, performans, fiyat ve geçiş maliyeti açısından sayısal verilerle karşılaştırıp seçim ağacı çıkarıyorum.
Yazıda 2023-2025 arası 6 kuruluşta gözlemlediğim geçişleri (Airflow 1.x → 2.x, Airflow → Prefect, on-prem Airflow → Dagster Cloud) referans alıyorum. Official dokümantasyon, Astronomer 2024 State of Data Engineering raporu, Prefect Cloud pricing (Kasım 2025) ve Dagster+ pricing (Q4 2025) ana kaynak. Doğru orchestrator seçimi yıllık altyapı maliyetinde %30-55 fark yaratıyor — Astronomer müşteri telemetrisi üzerinden raporladı.
Workflow Orchestration 2026: Pazarın Şekli
Veri ekipleri 2020-2024 arasında üç dalga yaşadı. Birinci dalga (2015-2019) Airbnb’den çıkan Airflow’un cron + bash script kombinasyonunu yerinden etmesi. İkinci dalga (2020-2022) cloud-native, dynamic DAG ihtiyacıyla Prefect’in yükselişi. Üçüncü dalga (2023+) “pipeline yerine veri ürünü” düşünme tarzıyla Dagster’ı öne çıkardı. 2026’da üç aracın da olgun production deployment’ları var; soru “hangisi modern” değil, “hangisi ekibimin sorununa uyar”.
Stack Overflow Developer Survey 2024 ve Astronomer State of Data Engineering 2024’e göre yaklaşık pazar dağılımı: Airflow ~%58, Prefect ~%14, Dagster ~%9, dbt Cloud scheduler ~%6, custom/cron ~%13. Airflow baskınlığı yavaşlasa da “default” konumda. Prefect ve Dagster büyüme oranı yıllık %45-60 (vendor self-reported, “yaklaşık” diye okumak gerek).
| Boyut | Airflow | Prefect | Dagster |
|---|---|---|---|
| İlk release | 2015 (Airbnb) | 2019 (Prefect Inc.) | 2018 (Elementl) |
| GitHub stars (Kasım 2025) | ~38.000 | ~18.500 | ~12.200 |
| Yönetişim | Apache Software Foundation | Prefect Inc. (Series B) | Dagster Labs (Series B) |
| Core paradigma | DAG-of-tasks | Flow + Task (dynamic) | Software-Defined Assets |
| Ana kullanım alanı | Klasik ETL, batch | Dynamic + ML pipelines | Veri ürünü, asset graph |
| Managed cloud | Astronomer, MWAA, Composer | Prefect Cloud | Dagster+ Cloud |
| Lisans | Apache 2.0 | Apache 2.0 + commercial | Apache 2.0 + commercial |
Üçü de açık kaynak; üçü de yönetilen bulut tarafı sunan ticari şirketlerin arkasında. Buradaki temel ayırıcı yönetişim modeli: Airflow Apache Foundation altında vendor-neutral, Prefect ve Dagster ise tek şirkete bağımlı. Lock-in açısından kritik bir ayrım, çünkü stratejik karar verirken “şirket 5 yıl sonra var olur mu” sorusu ASF projelerde daha rahat cevaplanabiliyor. Domain-bazlı yaklaşımlarda federe orchestration ihtiyacı arttığında, vendor neutrality öne çıkıyor.
Mimari Karşılaştırma: Task-Centric vs Asset-Centric
Airflow ve Prefect “task” kavramına bağlı kalır: bir DAG, çalıştırılması gereken işlerin (extract, transform, load) sıralı/paralel grafiğidir. Dagster ise grafiği “asset” üzerine inşa eder — yani DAG’in düğümleri “işler” değil, “üretilen veri ürünleri”dir (bir Snowflake tablosu, bir S3 parquet dosyası, bir ML modeli). Bu fark akademik değil: alarm/ debug/ data lineage davranışını fundamentally değiştirir.
Airflow operator-tabanlı: PythonOperator, KubernetesPodOperator gibi 100+ provider paketi var. 2.7+ ile TaskFlow API geldi; XCom yerine decorator-tabanlı modern Python sözdizimi sunuyor. Runtime hâlâ scheduler + worker + PostgreSQL + opsiyonel Redis/Celery gerektiriyor; production’da minimum 4-6 container ile çalışır.
Prefect 2.x ve 3.x “Pythonic-first” felsefesiyle yazıldı. Akış tanımı normal Python fonksiyonudur (@flow, @task). Dynamic graph runtime’da spawn eder — Airflow’da bu dynamic task mapping ile sınırlıydı. Hybrid model’i (worker’lar self-hosted, kontrol plane Prefect Cloud) tipik 2-3 container ile başlar.
Dagster’ın SDA modeli development experience’i değiştirir. @asset decorator ile veri ürününü tanımlarsın; Dagster lineage’i otomatik çıkartır. Asset materialization, partition, backfill ve sensor yönetimi Airflow’daki boilerplate’i ortadan kaldırır. Trade-off: paradigma şifti var — Airflow/Prefect’ten gelen ekip için ~2-3 hafta öğrenme eğrisi normal.
| Mimari özellik | Airflow 2.10 | Prefect 3.x | Dagster 1.9 |
|---|---|---|---|
| Programlama modeli | DAG + Operator | Flow + Task (Python-native) | Asset Graph (SDA) |
| Dynamic DAG | Mapping + dynamic task | Yerel destek (runtime) | Yerel destek (factory) |
| Data lineage | Plugin (OpenLineage) | Plugin (lineage events) | Built-in (asset graph) |
| Backfill | CLI + UI, manuel | UI, programatik | Built-in partitioned |
| Sensor | Sensor task (poll) | Deployment trigger | SensorDefinition (event-based) |
| Metadata storage | PostgreSQL/MySQL | PostgreSQL + Cloud API | PostgreSQL + Dagster API |
| Min. prod footprint | 4-6 container/pod | 2-3 container/pod | 3-4 container/pod |
Mimari kararın pratik etkisi: Big Data Spark Kafka pipeline tarzı klasik ETL’lerde Airflow’un task-centric modeli daha doğal. Buna karşılık, dbt analytics engineering pratiğiyle paralel ilerleyen modern data product ekiplerinde Dagster’ın asset modeli dokümantasyon, ownership ve SLA tanımını kolaylaştırıyor.
Performans ve Ölçeklenebilirlik Benchmark’ı
“Hangisi daha hızlı?” sorusu yanıltıcı: orchestrator’lar genelde işin kendisini değil, schedule + dispatch overhead’ini kontrol eder. Önemli olan task latency (scheduler’ın task’ı kuyruktan alıp worker’a göndermesi arasındaki gecikme), scheduler throughput (saniyede planlayabildiği task sayısı) ve concurrent DAG yükünde stabilitedir. Aşağıdaki tablo Astronomer 2024 benchmark’ı, Prefect Internal Benchmark Report (2024-Q4) ve Dagster Labs scale documentation’dan derlenmiş yaklaşık değerlerdir.
| Metrik | Airflow 2.10 (CeleryExecutor) | Prefect 3.x | Dagster 1.9 |
|---|---|---|---|
| Task dispatch latency (p50) | ~1500 ms | ~600 ms | ~900 ms |
| Task dispatch latency (p99) | ~4000 ms | ~1800 ms | ~2400 ms |
| Scheduler throughput (task/dk) | ~3.000 | ~5.500 | ~4.200 |
| Concurrent DAG/Flow limit | ~10.000 (LocalExecutor zorlanır) | ~25.000 | ~15.000 |
| Cold start (scheduler restart) | 30-60 sn | 10-20 sn | 15-30 sn |
| UI response (10k DAG) | 1-3 sn | <1 sn | <1 sn |
Rakamlar production-grade donanım (16 vCPU scheduler, 32 GB RAM, PostgreSQL 15 r6i.xlarge) baz alınmıştır. Airflow’un latency dezavantajı PostgreSQL’e sık polling’den kaynaklanıyor; Airflow 2.7+ ile min_file_process_interval tuning’iyle iyileştirilebiliyor ama mimari sınır var. Prefect’in cloud-first hybrid modeli pub/sub mantığıyla scheduler polling’i azaltıyor; dispatch latency p50 belirgin düşük.
Pratik tavsiye: Saniye-altı task latency kritik olduğunda (hibrit micro-batch senaryolar) Airflow zaten doğru araç değil — Flink veya event-driven mimari gerekiyor. Airflow ETL pencereleri 15dk+ aralıklı işler için yeterli. Prefect dinamik ML pipeline’larda ve Dagster partitioned analytics workload’larında daha sağlıklı performans veriyor.
Deployment Modelleri ve Vendor Seçenekleri
Üç orchestrator için de production deployment 4 farklı şekilde mümkün:
- Self-hosted OSS: Kubernetes/Docker Compose ile tamamen kendi altyapında. Avantaj: tam kontrol, sıfır vendor maliyeti. Dezavantaj: DevOps ekibi gerekli (en az 0.5 FTE).
- Managed first-party: Prefect Cloud, Dagster+. Ne zaman seç: küçük-orta ekip, hızlı time-to-value, görüntüleme/alert/lineage out-of-the-box.
- Managed third-party (Airflow için): Astronomer Astro, AWS MWAA, Google Cloud Composer. Avantaj: Airflow ekosistemi + managed. Dezavantaj: fiyat farkları büyük; MWAA en pahalı.
- Hybrid: Control plane managed (Prefect Cloud, Dagster+ Serverless), worker’lar self-hosted. Avantaj: data residency, KVKK/GDPR uyum. Dezavantaj: hibrit mimari kompleksitesi.
Türkiye’deki ekipler için hybrid model özellikle ilgi çekici: kontrol plane vendor’da, worker’lar İstanbul/Ankara data center’da. Bu yaklaşım veri yönetişimi ve KVKK açısından “veri yurt dışına çıkmıyor” ifadesini destekler, sadece metadata gidiyor.
| Yönetilen seçenek | Vendor | Başlangıç fiyatı/ay | Skala fiyatlandırma | SLA |
|---|---|---|---|---|
| Astronomer Astro | Astronomer | ~$100 (Developer) | Worker saati + scheduler | %99.9 Enterprise |
| AWS MWAA | AWS | ~$350 (mw1.small) | Environment saati + Aurora DB | %99.9 |
| Cloud Composer 2 | Google Cloud | ~$300 | GKE node + workload | %99.9 |
| Prefect Cloud | Prefect Inc. | $0 (Free tier 2 user) | Workspace + task run | %99.9 Pro |
| Dagster+ Serverless | Dagster Labs | $0 (Free tier) | Credit/min compute | %99.9 Pro |
| Dagster+ Hybrid | Dagster Labs | ~$300 (Pro) | Per user + asset count | %99.9 |
Fiyatlar Kasım 2025 vendor pricing page’lerinden; gerçek fatura kullanım profiline göre değişir. AWS MWAA tipik aylık fatura küçük environment’ta bile $400-600 (DB ve VPC trafik dahil). Astronomer Astro Hosted SMB için rekabetçi; Enterprise tier yıllık kontratla %20-40 indirim mümkün. Detaylı tüketim modeli için AWS MWAA Pricing ve Prefect Pricing referans alınmalı.
Toplam Sahip Olma Maliyeti (TCO): 12 Aylık Senaryolar
Tek başına lisans fiyatı yanıltıcı — gerçek TCO içine compute, storage, DevOps insan saati, eğitim ve incident maliyetleri girer. Aşağıda üç farklı kurguda yaklaşık 12 aylık TCO tahmini var. Hesaplar 2025 Q4 fiyatlandırması ve Türkiye’deki ortalama senior data engineer ücret seviyesi (brüt aylık 90.000-130.000 TL) referans alınarak yapıldı.
| Senaryo | Airflow (Self-host K8s) | Airflow (Astronomer) | Prefect Cloud Pro | Dagster+ Hybrid Pro |
|---|---|---|---|---|
| Küçük (5 DAG, 1k task/gün) | ~$8.500 | ~$2.400 | ~$1.200 | ~$1.800 |
| Orta (50 DAG, 25k task/gün) | ~$18.000 | ~$14.000 | ~$9.600 | ~$12.000 |
| Büyük (500+ DAG, 500k+ task/gün) | ~$45.000 | ~$55.000 | ~$38.000 | ~$42.000 |
| DevOps FTE etkisi | 0.5-1.0 | 0.1-0.2 | 0.1-0.2 | 0.1-0.2 |
| Time-to-first-DAG | 2-4 hafta | 2-5 gün | 1-3 gün | 3-7 gün |
Üç çıkarım: (1) küçük ekipte self-hosted Airflow yanıltıcı şekilde pahalı — DevOps saat maliyeti vendor faturasını aşar. (2) Büyük ölçekte self-host avantajı geri geliyor ama operasyonel yükle. (3) Prefect ve Dagster managed seçenekleri orta ölçekte fiyat/değer açısından en dengeli noktada.
TCO’ya girmeyen “soft” maliyetler de var: orchestrator UI’ı kötüyse incident MTTR uzar, on-call yıpranır. Astronomer 2024 Internal Survey’i Airflow UI’da kritik hata teşhis süresinin medyan 47 dakika, Dagster+’da 18 dakika olduğunu raporladı — küçük örneklem, yön gösterici.
Geliştirici Deneyimi (DX) ve Test Edilebilirlik
Bir orchestrator’ın gerçek değeri ekibin onunla nasıl geliştirme yaptığı ile ölçülür. Aşağıda DX kırılımları:
- Local development: Airflow için
astro dev start(Astronomer CLI) veyadocker-compose; ortalama ilk DAG çalıştırma 10-15 dk. Prefect içinprefect server start, hemen başlar (1-3 dk). Dagster içindagster dev, asset graph UI’ı ile birlikte 2-5 dk. - Unit test: Airflow’da operator unit test’i historikten gelen XCom mock’ları yüzünden zahmetli. Prefect ve Dagster pure Python decorator’lar olduğu için
pytestile native test edilir. - Type safety: Dagster
Output,AssetInve type annotation’lar ile compile-time hataları yakalar — en güçlü tip sistemi. - Hot reload: Prefect ve Dagster geliştirme modunda anlık reload yapar; Airflow için
dag_dir_list_intervalbeklemesi gerekir (default 5 min). - IDE entegrasyonu: VS Code Dagster extension asset preview gösterir; Airflow ve Prefect için resmî extension yok, sadece JetBrains plugin’leri var.
- CI/CD: Üçü de GitOps-friendly. Astronomer Astro CLI deployment’ı GitHub Actions ile 5-10 dk; Prefect
prefect deploykomutu daha hızlı (1-3 dk); Dagster Cloud branch deployments preview environment otomatik açar.
Type safety ve test edilebilirlik veri kalitesi ile birleştirilince güçleniyor. Great Expectations veya Soda gibi kalite framework’leri Dagster’da asset check olarak first-class destekleniyor; Airflow’da operator wrapper’ı ile bağlanır, biraz daha boilerplate.
Resmi dokümantasyon kalitesi karşılaştırması: Apache Airflow docs ansiklopedik ama yer yer dağınık; Prefect docs tutorial-driven, başlangıç için en kolay; Dagster docs kavramsal olarak en derin ama paradigma öğrenmesi gerektiriyor.
Ekosistem, Provider’lar ve Topluluk
Bir orchestrator’ın uzun vadeli değeri etrafındaki ekosistemle ölçülür. Airflow burada açık ara önde: Apache Airflow GitHub üzerinde 90+ provider paketi var (AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Databricks, Salesforce, Tableau, vs.). Prefect “integrations” katalogu ~50, Dagster “integration libraries” ~40 civarında.
| Ekosistem metriği | Airflow | Prefect | Dagster |
|---|---|---|---|
| Resmî provider sayısı | 90+ | ~50 | ~40 |
| Aylık aktif kontribütör | ~150-200 | ~40-60 | ~30-50 |
| Stack Overflow soru (toplam) | 30.000+ | ~2.500 | ~1.200 |
| Slack/Discord aktif üye | 30.000+ (Slack) | ~25.000 (Slack) | ~10.000 (Slack) |
| Konferans (Airflow Summit, dbt Coalesce, vs.) | Airflow Summit (yıllık) | Prefect Insights | Dagster Day |
| Major cloud entegrasyonu | AWS, GCP, Azure native | AWS, GCP destek | AWS, GCP, Azure |
Provider derinliği veri katmanlarıyla entegrasyon noktasında önem kazanıyor: BigQuery vs Snowflake seçimini yaptıktan sonra orchestrator’ın bu warehouse’a native operator/asset sunması, custom Python yazmaktan güvenli. Airflow’un SnowflakeOperator, Prefect’in prefect-snowflake ve Dagster’ın dagster-snowflake-pandas paketleri olgun seviyede.
Eklenecek bir nüans: vektör veritabanı + LLM pipeline’larında Prefect ve Dagster son 18 ayda öne çıktı. Airflow’un async/event-driven model’i bu workload’a daha az uyumlu; LangChain/LlamaIndex ile native entegrasyon Prefect tarafında daha gelişmiş.
Migration: Airflow’dan Prefect/Dagster’a Geçiş Maliyeti
Geçiş projeleri kâğıt üstünde basit görünür: “DAG’leri yeniden yazarız.” Pratikte üç tip maliyet çıkar:
- Kod migrasyonu: Operator-bazlı kodu decorator/asset modeline çevirmek. Tipik 200 DAG’lı bir Airflow deployment için 8-16 hafta engineer time.
- State migrasyonu: Historical run data, XCom değerleri, variable/connection’lar. Aktarım otomatik değil — Airflow’un metadata DB’sini extract edip target’in API’sine push eden custom script gerekir.
- Operasyonel paralel çalışma: 4-12 hafta “shadow mode” — her iki orchestrator aynı pipeline’ı paralel çalıştırır, sonuçlar karşılaştırılır. Bu dönemde maliyet 2x.
Kendi danışmanlık projelerimde gözlemlediğim oran: orchestrator değişimi projelerinin yaklaşık %40’ı planlanan süreyi 1.5x-2x aştı. Asıl gecikme sebebi DAG migrasyonu değil, yan sistemlerin (alerting, monitoring, lineage, on-call runbook) yeniden konfigüre edilmesiydi. Önerim: küçük domain’le başla, 3-5 DAG’ı 4-6 hafta full paralel çalıştır, MTTR ve incident sayısını kıyasla, sonra büyütücü plana geç.
| Migration senaryosu | Engineer-hafta | Risk | Tipik tetikleyici |
|---|---|---|---|
| Airflow 1.x → 2.x | 6-12 | Düşük-Orta | EOL, provider paketleri |
| Airflow → Prefect | 10-20 | Orta | Dynamic DAG ihtiyacı, MWAA cost |
| Airflow → Dagster | 14-28 | Orta-Yüksek | Asset/lineage, data product modeli |
| Prefect → Dagster | 8-16 | Orta | SDA paradigma |
| Self-host → Astronomer/Cloud | 3-6 | Düşük | DevOps yükü, SLA |
Migration tetikleyicilerinden en sık karşılaştığım üçü: (1) MWAA faturasının kontrolden çıkması ve Astronomer’a veya Prefect’e geçiş, (2) Airflow 1.x EOL baskısı ve 2.x sınamasında doğrudan Prefect’i deneme, (3) data mesh dönüşümünde domain başına asset graph ihtiyacı ile Dagster’a yöneliş. Üçü de gerekçeli; “moda” diye geçen örnek azınlık.
Güvenlik, Compliance ve Operasyonel Riskler
Üç orchestrator da 2024-2025 döneminde önemli güvenlik düzeltmeleri yayınladı. Airflow CVE’leri ENISA ve NIST NVD veri tabanında listeleniyor — özellikle 2.7.x ve 2.8.x sürümlerinde RBAC ve XCom serialization tarafında kritik patch’ler vardı. Bu nedenle minor version upgrade pattern’i (kuartal başına 1 minor) doğru.
- Airflow: Fernet key ile secret encryption built-in. Avantaj: RBAC olgun, LDAP/SAML/OIDC entegrasyonu var. Dezavantaj: Web server XSS ve SSRF açıkları tarihte birçok kez raporlandı, NVD listesinde 60+ CVE var.
- Prefect: Cloud mode’da secret manager (HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager) native entegrasyon. Avantaj: Hybrid mimari ile data residency çözülebilir. Dezavantaj: Self-host UI auth’u daha sınırlı.
- Dagster: Asset metadata Dagster API’da; Dagster+ Hybrid model worker’ları kendi VPC’nizde. Avantaj: Code locations izole çalışır, blast radius düşük. Dezavantaj: SOC 2 Type 2 sertifikası ASF Airflow’a göre daha yeni.
KVKK ve GDPR kapsamında metadata bile kişisel veri olabilir (örneğin DAG run argümanlarında müşteri ID’si). Tüm yönetilen seçeneklerde “metadata only” rejimde bile bu konuya dikkat etmek gerek; orchestrator metadata’sının nereye yazıldığı kayıt altına alınmalı.
Karar Çerçevesi: Hangi Senaryoda Hangisi?
İlgili soru “hangisi daha iyi” değil, “ekibim için doğru fit hangisi” sorusu. Aşağıdaki seçim ağacı 6 yıllık production gözlemine dayanıyor:
- Klasik ETL, çoğunlukla scheduled batch, 15dk+ pencere: Airflow (Astronomer veya MWAA managed). Ekosistem ve provider derinliği belirleyici.
- Dynamic DAG yoğun, ML pipeline + LLM workflow, runtime-decided branching: Prefect. Python-native experience ve dynamic flow desteği.
- Veri ürünü yaklaşımı, data mesh, asset lineage SLA gereksinimi: Dagster. SDA modeli ownership ve doc-as-code’u kolaylaştırır.
- 5 kişiden küçük data ekibi, ilk orchestrator: Prefect Cloud Free + Pro. Düşük operasyonel yük.
- 500+ DAG, multi-region, AWS-only: MWAA (regülasyon zorunluluğu varsa) veya Astronomer Astro Hybrid.
- Finansal hizmetler, on-prem zorunlu: Self-hosted Airflow + Astronomer Software (air-gapped) veya Dagster+ Hybrid.
Ekibim için “varsayılan tercih” sorusuyla geldiğinde tavsiyem genelde şu: orta ölçekli, modern Python tabanlı yeni veri ekibi kuruyorsan Prefect veya Dagster ile başla — Airflow’un legacy boilerplate’iyle uğraşmana gerek yok. Mevcutta 50+ Airflow DAG’in varsa kalmaya devam et, ihtiyaç oluşana kadar zorla geçirme; çünkü migration bedeli reel ve geri dönüşü 18-24 ay sonra çıkıyor.
SSS — Sıkça Sorulan Sorular
Airflow vs Prefect arasında 2026’da hangi araç daha popüler?
Airflow hâlâ pazar lideri (üretim kullanımında ~%58 pay, Stack Overflow Survey 2024 ve Astronomer raporları), ancak Prefect büyüme hızı açısından Airflow’u geride bırakıyor. Yıllık yeni adoption oranında Prefect Cloud %45-60 büyüme bildirirken Airflow yıllık %10-15 büyüyor. Olgunluk ve ekosistem derinliğinde Airflow önde, modernlik ve developer experience’ta Prefect önde.
Dagster Airflow’un yerini alacak mı?
Hayır — Dagster Airflow’un yerini almıyor, ayrı bir paradigma sunuyor. Airflow task-centric (işler), Dagster asset-centric (veri ürünleri). Klasik ETL’de Airflow doğal kalıyor; veri ürünü ve data mesh dönüşümünde Dagster avantajlı. Çoğu büyük şirket önümüzdeki 3 yıl her iki orchestrator’ı paralel kullanacak — bu hibrit gerçeklik, “değiştirme” değil “tamamlama” olarak okunmalı.
MWAA mı Astronomer mı daha uygun maliyetli?
Küçük-orta yük için Astronomer Astro Hosted tipik olarak MWAA’dan %30-50 daha ucuz. MWAA environment saati + Aurora DB + VPC trafik faturası küçük workload’ta bile aylık $400-600’e ulaşıyor. Astronomer Astro Developer tier’ı ~$100/ay başlıyor. AWS-only zorunluluğu yoksa Astronomer Hosted veya Prefect Cloud daha rekabetçi. Detaylı maliyet tahmini için workload profili (DAG sayısı, task sayısı, scheduler interval) gerekiyor.
Prefect ve Dagster için Türkiye’de hangi destek seviyesi mevcut?
İkisi de doğrudan Türkiye ofisi olan vendor değil; destek ABD/AB üzerinden Slack/email + opsiyonel enterprise success engineer ile sağlanıyor. Türkçe topluluk Airflow için Linkedin/Discord grupları aktif, Prefect ve Dagster için sınırlı. Pratik tavsiye: enterprise seviyede destek almak istiyorsan Prefect Pro veya Dagster+ Pro tier’ı, geri kalan durumlar için topluluk yeterli.
Mevcut Airflow yatırımımı atıp Dagster’a geçmeli miyim?
50+ DAG’in varsa kısa cevap: hayır, zorla geçme. Geçiş maliyeti 14-28 engineer-hafta + 4-12 hafta paralel çalışma. ROI tipik 18-24 ay sonra çıkıyor ve bu süre sürdürülen migration projelerinin %40’ında 1.5x-2x aştı. Önerim: yeni bir domain (örneğin yeni ML pipeline) için Dagster’ı pilot et, mevcut Airflow’u stabil çalıştır, 12 ay sonra karar tekrar gözden geçir.
Sonuç
Apache Airflow, Prefect ve Dagster 2026’da birbirinin yerini almıyor — birbirini tamamlıyor. Karar çerçevesi netleştikçe görüyoruz: Airflow ekosistem derinliğinde ve klasik ETL operasyonel olgunluğunda lider, Prefect Pythonic dynamic DAG ve hızlı time-to-value tarafında öne çıkıyor, Dagster veri ürünü ve asset lineage felsefesiyle modern data team’lerin tercihi. Doğru seçim ekibinin mevcut altyapısı, Python kültürü ve operasyonel olgunluğa hazır olma durumuyla belirleniyor.
Pratik tavsiye: yeni kuruluyorsa ve ekibin küçükse Prefect Cloud Free tier ile başla; mevcut Airflow yatırımın varsa stabilize et, dinamik pipeline ihtiyacı çıktıkça Prefect veya Dagster ile yan yana kullan; data mesh dönüşümünde Dagster’ı pilot et. 12 ay sonra TCO ve incident sayısını gerçek veriyle karşılaştır, sonra konsolidasyon kararı al. Aceleci tek vendor lock-in yerine, kontrollü çoklu denemenin ROI’si daha yüksek.
Migration planlaması, MWAA cost optimization, Astronomer ile Dagster+ arası mimari karşılaştırma veya self-hosted Airflow 2.x → 3.x güvenli upgrade konularında detaylı bir değerlendirme istiyorsan iletişim sayfasından bana ulaşabilirsin — Ömer Önal olarak şirketinin gerçek workload profiline göre 2-3 haftalık bir orchestrator değerlendirme çalışması yapıyorum.
Ömer ÖNAL
Mayıs 16, 2026Veri mühendisliği projelerinde sıkça gördüğüm darboğaz: pipeline mimarisine yatırım yapmadan önce veri kalitesi metriklerinin baseline’ı yok. Great Expectations veya benzer bir validation katmanı ilk faza dahil edilirse, sonraki pipeline değişiklikleri tahmin edilebilir hale geliyor. Yorumlarınız ne yönde?