Airflow란?

Airflow는 데이터 파이프라인과 워크플로우를 관리·자동화하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 파이썬 코드로 작업을 정의하고, 실행 순서와 의존성을 조율하며, 스케줄링과 모니터링까지 지원합니다 벨로그 yozm.wishket.com.

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🌀 Airflow의 핵심 개념

• 워크플로우 관리 도구: 여러 작업(Task)을 순서와 의존성에 맞게 실행하도록 조율합니다 yozm.wishket.com.
• DAG (Directed Acyclic Graph): 작업 흐름을 표현하는 구조. 순환이 없는 그래프 형태로, 작업 간의 의존성을 명확히 정의합니다 벨로그.
• Operator: 실제 작업을 정의하는 구성 요소. 예: PythonOperator, BashOperator, EmailOperator 벨로그.
• Task: Operator의 인스턴스로, 워크플로우 내에서 실행되는 개별 작업 단위 벨로그.
• Scheduler & Executor: DAG 실행을 예약하고, 작업을 워커에 분배해 실행을 관리합니다 벨로그.

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✨ 장점

• 파이썬 기반: 설정 파일 대신 코드로 파이프라인을 정의 → 유연성과 확장성 뛰어남 yozm.wishket.com.
• 시각화 및 모니터링: 웹 UI를 통해 DAG 실행 상태, 성공/실패 여부를 직관적으로 확인 가능.
• 확장성: 다양한 Operator와 Plugin을 통해 여러 시스템과 연동 가능.
• 재시도 및 오류 처리: 실패 시 자동 재시도, 알림 기능 제공.

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⚠️ 단점

• 학습 곡선: DAG, Operator, Executor 등 개념이 많아 초반 진입 장벽이 있음 벨로그.
• 리소스 부담: 대규모 파이프라인 실행 시 서버 자원 소모가 크며, 클러스터 관리 필요.
• 실시간 처리 한계: 배치 처리 중심이라 스트리밍 데이터 처리에는 적합하지 않음.

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📊 요약 비교

특징설명

개발 배경	Airbnb 엔지니어링 팀에서 개발 벨로그
주요 기능	워크플로우 작성, 스케줄링, 모니터링
핵심 구조	DAG, Operator, Task, Scheduler, Executor
장점	파이썬 기반, 유연성, 시각화, 확장성
단점	학습 난이도, 리소스 부담, 실시간 처리 한계

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👉 정리하자면, Airflow는 데이터 엔지니어링에서 “오케스트라 지휘자” 같은 역할을 하는 도구입니다. 복잡한 데이터 파이프라인을 체계적으로 관리할 수 있어 널리 사용되지만, 실시간 처리에는 적합하지 않다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

혹시 원하시면, Airflow의 실제 사용 예시 (예: ETL 파이프라인, 머신러닝 모델 학습 자동화)도 설명해드릴까요?

Sources: 벨로그 yozm.wishket.com 벨로그