Apache Airflow

Apache Airflow는 데이터를 처리하기 위한 자동화된 워크플로우를 생성하고 관리하는 데 도움을 주는 도구입니다. 이를 적절한 순서와 시기에 작업을 실행하고 문제가 발생하면 처리하는 스마트 코디네이터로 생각할 수 있습니다.

워크플로우는 Python 코드를 사용하여 정의하며, 이미 익숙한 모든 도구를 활용할 수 있습니다. 각 워크플로우는 DAG라고 불리며, 작업들이 어떻게 연결되고 서로 의존하는지를 보여줍니다. Airflow는 워크플로우 실행 상태를 확인하고 로그를 점검하며 실패한 작업을 재시작할 수 있는 시각적 웹 대시보드를 제공합니다.

이 플랫폼은 AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 서비스는 물론 수백 가지의 다른 도구들과 미리 만들어진 연결을 통해 연동됩니다. 자체 서버에서 실행하거나 Astronomer와 같은 관리형 서비스를 사용할 수 있습니다.

Apache Airflow 시작하기는 다음 단계를 따릅니다:

• pip를 사용하여 컴퓨터나 서버에 Airflow를 설치하세요. 모든 구성 요소가 준비된 빠른 설정을 위해 Docker를 사용할 수도 있습니다.

• 첫 번째 워크플로우를 Python 파일로 작성하세요. Python 함수를 실행하는 PythonOperator나 셸 명령어를 위한 BashOperator 같은 연산자를 사용해 작업을 정의합니다.

• 워크플로우 파일을 DAGs 폴더에 넣으세요. Airflow는 몇 분마다 새 워크플로우를 자동으로 찾아 로드합니다.

• localhost:8080에서 웹 인터페이스를 열어 워크플로우를 확인하세요. 워크플로우를 켜거나 수동으로 실행하거나 예약에 따라 실행할 수 있습니다.

• 대시보드를 통해 작업 실행을 모니터링하세요. 문제가 발생하면 로그를 확인하고, 실패한 작업을 다시 실행하려면 재시도 버튼을 사용하세요.

• 관리자 패널에서 연결을 설정하여 외부 서비스를 연결하세요. 이를 통해 워크플로우가 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 기타 도구와 상호작용할 수 있습니다.

• 파이썬 기반 워크플로우 생성

• 모니터링이 가능한 시각적 웹 대시보드

• 자동 작업 스케줄링 및 재시도

• 스마트 의존성 관리

• 노트북에서 클라우드까지 확장 가능

• 1,500개 이상의 준비된 통합

• AWS, 구글 클라우드, Azure와 연동

• 자동화를 위한 명령줄 도구

• 내장 로깅 및 알림 기능

• 오픈 소스 및 자체 호스팅

• 활발한 커뮤니티 지원

• 기업용 고급 기능 제공