실용적인 Apache Airflow: 데이터 파이프라인 구축

데이터는 빠르게 이동하며, 복잡한 워크플로우를 수동으로 관리하는 것은 더 이상 현대 데이터 엔지니어링에서 실행 가능하지 않습니다. Apache Airflow는 프로그래밍 방식으로 데이터 파이프라인을 예약, 자동화 및 모니터링하는 업계 표준으로 부상했습니다. 이 텍스트 기반 과정에서는 실제 데이터 프로세스를 처음부터 오케스트레이션하는 방법을 배우게 됩니다. 워크플로우 오케스트레이션의 핵심 용어부터 시작하여 Python을 사용하여 자체 Directed Acyclic Graphs(DAG)를 작성, 배포 및 문제 해결하는 단계로 점진적으로 진행할 것입니다. 무엇을 배우게 될까요: • 스케줄러, 워커, 연산자를 포함한 Apache Airflow의 핵심 구성 요소를 이해합니다. • 복잡한 데이터 워크플로우를 모델링하기 위해 강력하고 멱등적인 Directed Acyclic Graphs(DAG)를 설계합니다. • 동적 작업 매핑 및 Python TaskFlow API와 같은 최신 Airflow 관행을 적용합니다. • 안내된 서면 연습을 통해 작업 예약, 트리거 및 모니터링을 연습합니다. • 최신 컨테이너화 개념을 사용하여 데이터 파이프라인을 구성하고 격리합니다. • 업계 표준 패턴을 사용하여 처음부터 실용적인 엔드투엔드 데이터 파이프라인을 구축합니다. 이 과정은 기초적인 오케스트레이션 개념과 기본 정의부터 실용적인 작업 관리 및 파이프라인 배포까지 논리적으로 흐릅니다. 명확한 설명을 읽고 실용적인 코드 스니펫을 통해 배운 내용을 적용하여 이해를 공고히 할 것입니다. 이 과정은 초보자와 야심찬 데이터 전문가를 위해 특별히 설계되었으며, Airflow 또는 복잡한 데이터 오케스트레이션에 대한 사전 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 현대 데이터 오케스트레이션 여정을 시작하세요.