Airflow

 

데이터 엔지니어링을 위한 워크플로우 관리 플랫폼.

 

참고)

 

Apache Airflow는 워크플로우 및 데이터 파이프라인을 작성, 스케줄링, 모니터링하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. Airbnb의 엔지니어링 팀에서 시작되어 현재는 Apache Software Foundation에서 관리하고 있습니다.

주요 기능:

• DAG(Directed Acyclic Graph) 기반 워크플로우 정의: 작업의 의존성을 DAG 형태로 정의하여 복잡한 워크플로우를 시각적으로 표현하고 관리할 수 있습니다.
• 스케줄링: 크론(Cron) 표현식을 사용하여 작업의 실행 주기를 세밀하게 설정할 수 있습니다.
• 모니터링 및 관리 UI: 웹 인터페이스를 통해 워크플로우의 상태를 모니터링하고, 작업의 성공 여부를 확인하며, 로그를 조회할 수 있습니다.
• 확장성: 수평 확장을 지원하여 여러 스케줄러를 동시에 실행할 수 있으며, 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다.

장점:

• 유연한 워크플로우 정의: Python으로 워크플로우를 작성하므로, 복잡한 로직을 구현하고 다양한 라이브러리를 활용할 수 있습니다.
• 확장성: 수평 확장을 지원하여 여러 스케줄러를 동시에 실행할 수 있으며, 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다.
• 활발한 커뮤니티: 오픈 소스 프로젝트로서 활발한 커뮤니티 지원과 다양한 플러그인을 제공합니다.

단점:

• 학습 곡선: 초기 설정과 사용법을 익히는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
• 복잡한 설정: 환경 설정과 워커 간 코드 동기화가 번거로울 수 있습니다.
• 로그 관리: 로그 관리를 직접 설정해야 하며, 기본 설정만으로는 불편할 수 있습니다.

유사한 소프트웨어와의 비교:

1. Luigi:
   • 개발사: Spotify에서 개발한 오픈 소스 워크플로우 관리 시스템입니다.
   • 특징: Python으로 워크플로우를 정의하며, 작업의 의존성을 관리합니다. Airflow에 비해 설정이 간단하지만, 기능이 제한적일 수 있습니다.
2. Argo Workflows:
   • 개발사: Kubernetes 네이티브 워크플로우 엔진으로, 컨테이너화된 작업을 관리합니다.
   • 특징: 각 작업을 별도의 Kubernetes 파드로 실행하여 대규모 병렬 처리가 가능합니다. Airflow와 달리 Kubernetes 환경에 최적화되어 있습니다.
3. AWS Glue:
   • 개발사: Amazon Web Services에서 제공하는 서버리스 데이터 통합 서비스입니다.
   • 특징: ETL 작업을 간소화하며, AWS 서비스와의 통합이 용이합니다. Airflow에 비해 설정이 간단하지만, AWS 환경에 종속적입니다.

각 도구는 고유한 장단점을 가지고 있으므로, 프로젝트의 요구 사항과 환경에 따라 적합한 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

 

https://airflow.apache.org/

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