Apache Airflow를 통한 데이터 엔지니어링: 기초 및 실습

데이터 환경이 복잡해짐에 따라 수동 스크립트 관리가 불가능해집니다. Apache Airflow는 워크플로를 프로그래밍 방식으로 작성하고 모니터링할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공하여 데이터가 적시에 올바른 형식으로 도착하도록 보장합니다. 이 교육 과정에서는 기본적인 오케스트레이션 개념을 이해하는 것부터 프로덕션급 파이프라인을 관리하는 것까지 다루고 있습니다. 워크플로우를 위한 깨끗하고 확장 가능한 코드를 작성하고, 데이터 엔지니어링에 대한 업계 표준 모범 사례를 따르면서 다양한 환경에 걸쳐 코드를 배포하는 방법을 배울 수 있습니다. 무엇을 배울 것인가: - 스케줄러, 웹 서버 및 메타데이터 데이터베이스를 포함한 핵심 Airflow 구성 요소 이해 - TaskFlow API 및 동적 작업 매핑을 사용하여 DAG(Directed Acyclic Graph)를 생성하고 관리합니다. - Celery 및 Kubernetes와 같은 다른 실행기를 구성하여 워크로드를 확장하십시오. - 센서, 훅 및 DAG 간 의존성을 사용하여 고급 파이프라인 로직 구현 - RBAC(역할 기반 액세스 제어) 및 데이터 암호화를 사용하여 환경 보호 - 통합 로깅 및 관찰성 패턴을 사용하여 시스템 상태 및 성능 모니터링 이 과정에서는 Airflow를 외부 서비스와 통합하고 Docker 및 클라우드 기반 Kubernetes 클러스터와 같은 컨테이너화된 환경을 사용하여 인프라를 관리하는 방법을 탐구합니다. 이 교육 과정은 데이터 엔지니어링 또는 DevOps 초보자가 워크플로우 오케스트레이션을 처음부터 배우고 싶은 경우에 적합합니다. Airflow에 대한 이전 경험은 필요하지 않습니다. 오늘 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축하십시오.