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데이터

에어플로우의 놀라운 기능: Apache Airflow로 데이터 파이프라인 강화

테크씬 2023. 4. 5. 22:37

"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다."

Apache Airflow는 데이터 파이프라인을 관리하고 오케스트레이션 하기 위한 강력한 오픈 소스 플랫폼으로, 동적 파이프라인 생성, 작업 재시도 및 모니터링과 같은 주요 기능을 제공함.
2014년에 Airbnb에서 개발한 Airflow는 데이터 엔지니어에게 없어서는 안 될 도구로 자리 잡았으며, Shopify, Lyft, Spotify와 같은 회사에서 데이터 워크플로우를 개선하기 위해 Airflow의 기능을 활용하고 있음
유연한 아키텍처를 갖춘 Airflow를 통해 사용자는 방향성 비순환 그래프(DAG), 연산자, 작업 및 작업 인스턴스를 사용하여 복잡한 데이터 워크플로를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있음.
확장 가능한 모듈식 설계로 다양한 데이터 소스, 스토리지 시스템, 클라우드 제공업체와 원활하게 통합됨. 커뮤니티 기여 플러그인으로 구성된 에코 시스템이 성장하면서 더 많은 기능을 추가하고 있음

안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다. 오늘날의 데이터 세상에서 데이터 파이프라인을 관리하고 오케스트레이션 하는 것은 모든 규모의 비즈니스에서 매우 중요해졌죠. 오늘은 복잡한 데이터 workflow를 간소화하여 데이터 파이프라인을 그 어느 때보다 쉽게 생성, 유지 관리 및 확장할 수 있는 오픈 소스 플랫폼인 Apache Airflow를 소개해 드리고자 합니다.

금번 포스팅에서는 Apache Airflow의 주요 기능과 구성 요소를 살펴보고 Airbnb, Lyft, Spotify와 같은 유명 기업의 실제 사례를 공유하면서 Apache Airflow의 세계에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 그럼 지금부터 Apache Airflow를 통해 데이터 파이프라인의 강력한 기능을 활용하는 방법을 살펴보시죠!

1. 아파치 Airflow란?

정의 : Apache Airflow는 데이터 파이프라인을 프로그래밍 방식으로 작성, 예약 및 모니터링하도록 설계된 오픈 소스 workflow 관리 플랫폼입니다.
역사/개발: 2014년에 에어비앤비가 개발한 Airflow는 2016년에 아파치 소프트웨어 재단의 일부가 되었습니다.
주요 기능: Airflow는 동적 파이프라인 생성, 작업 재시도, 모니터링, 알림 등 다양한 기능을 자랑합니다.

2. 데이터 파이프라인은 뭐죠?

데이터 파이프라인이란 다양한 소스에서 데이터 웨어하우스 또는 머신 러닝 모델과 같은 대상으로 데이터를 추출, 변환 및 로드(ETL)하는 일련의 프로세스입니다. 데이터 파이프라인 구축의 이점은 다음과 같습니다.

반복적인 작업 자동화
데이터 품질 향상
데이터 접근성 및 분석 개선
데이터 파이프라인 관리의 일반적인 과제
확장성
오류 처리 및 재시도
모니터링 및 알림

3. 아파치 Airflow의 핵심 구성 요소

DAGs (Directed Acyclic Graphs): DAG는 관계와 종속성을 반영하는 방식으로 구성된 작업 모음입니다. DAG는 아파치 Airflow의 핵심이죠

DAGs 예시 그림 — 출처: https://airflow.apache.org/

오퍼레이터(Operators): 오퍼레이터는 태스크가 수행하는 작업을 정의합니다. PythonOperator, BashOperator 등과 같은 수많은 기본 제공 연산자가 있죠. 또한, 사용자 정의 연산자를 생성할 수도 있습니다.
태스크(Task): 태스크는 특정 작업을 수행하는 연산자의 인스턴스(Instance)입니다.
태스크 인스턴스(Task Instances): 태스크 인스턴스는 특정 DAG 실행을 위한 작업의 특정 실행을 나타냅니다.
워크플로우(workflow): 작업의 전체 시퀀스 및 DAG에서의 관계를 나타내죠.

4. 아파치 Airflow 아키텍처

스케줄러(Scheduler): 스케줄러는 모든 작업과 DAG를 모니터링하고 정의된 스케줄에 따라 트리거합니다.
실행자(Executor): 실행자는 작업을 병렬로 실행하여 작업자 간에 작업 배포를 관리합니다.
워커(Worker): 워커는 실행자가 자신에게 할당된 작업을 실행합니다.
웹 서버(Web server): 웹 서버는 DAG, 작업 및 해당 인스턴스를 관리하고 모니터링하기 위한 사용자 친화적인 UI를 제공합니다.
메타데이터 데이터베이스(Metadata database): 메타 데이터베이스에는 작업, DAG 등의 상태에 대한 메타 데이터가 저장됩니다.

5. 주요 기능 및 모범 사례

동적 파이프라인 생성: Python 코드를 사용하여 변화하는 요구 사항이나 데이터 소스를 기반으로 동적이고 유연한 DAG를 생성할 수 있습니다.
작업 재시도 및 실패 처리: retry_delay, max_retries, on_failure_callback과 같은 매개변수를 사용해 작업 재시도 및 실패 처리에 대응 가능합니다.
모니터링 및 알림: 웹 UI를 통해 DAG와 작업을 모니터링하고 이메일 알림을 설정하거나 Slack과 같은 타사 서비스와 통합하여 알림을 받을 수 있습니다.
보안 및 액세스 제어: 인증 및 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 구성하여 DAG와 데이터를 보호 가능하죠.
확장성 및 성능 최적화: 적합한 실행기(예: LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor)를 선택하고 설정을 미세 조정하여 성능과 리소스 사용을 최적화 가능합니다.

6. 실제 사용 사례 및 성공 사례

사례 1: 전자상거래 데이터 처리 (Shopify)
: Shopify는 고객 거래, 제품 재고 업데이트, 웹 분석을 처리하는 데이터 파이프라인을 오케스트레이션하여 데이터 workflow의 효율성과 안정성을 개선하기 위해 Apache Airflow를 사용합니다.
사례 2: 머신 러닝 모델 학습 및 배포 (Lyft):
: Lyft는 Airflow를 활용하여 데이터 수집부터 모델 훈련, 평가, 배포에 이르는 머신 러닝 workflow를 관리/자동화합니다.
사례 3: 재무 데이터 분석 및 보고 (Spotify)
: Spotify는 Apache Airflow를 사용하여 재무 데이터를 분석하고 보고하는 데이터 파이프라인을 오케스트레이션 하여 비즈니스 관련 시기적절하고 정확하며 의미 있는 인사이트를 생성할 수 있도록 지원합니다.

정리하며…

금번 포스팅에서는 데이터 엔지니어를 위해, 데이터 파이프라인 관리를 어떻게 혁신 가능한지 알아보며 Apache Airflow의 기능을 소개하였습니다. 풍부한 기능, 유연한 아키텍처, 통합 및 커뮤니티 플러그인에 기반하여 성장하고 있는 Airflow. 이 툴은 Airbnb, Lyft, Spotify와 같은 글로벌 선도 비즈니스에는 없어서 안 될 도구가 되었죠.

우리 국내 기업들도 주저할 필요가 없습니다. 이번 기회에 Airflow의 뛰어난 기능에 관심이 생겼다면, 지금 바로 Apache Airflow를 도입하고 현장에 적용해 보시길 추천드립니다! 오늘도 테크씬이었습니다.

리소스 및 지원:

Apache Airflow 공식 문서: https://airflow.apache.org/docs/
커뮤니티 포럼 및 Slack 채널: https://airflow.apache.org/community/
Apache Airflow GitHub 리포지토리: https://github.com/apache/airflow

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