ITPE * JackerLab

개요Prefect 2.0은 Python 기반의 데이터 워크플로우 오케스트레이션 프레임워크로, 복잡한 데이터 파이프라인을 코드 기반으로 정의하고 신뢰성 있게 실행 및 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 기존 Prefect 1.0의 DAG 기반에서 벗어나 동적, 이벤트 기반 워크플로우를 지원하며, 유연성과 확장성이 뛰어난 현대적 오케스트레이션 플랫폼으로 진화했습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Python 코드로 데이터 워크플로우를 선언하고 오케스트레이션하는 프레임워크PrefectHQ 개발, 오픈소스 기반목표코드 중심의 선언적 + 동적 파이프라인 구현Apache Airflow 대안주요 대상데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 분석팀Python 친화적 환경 선호 조직2. 특징항목설명비고DAG 비의..

개요Executable Data Contracts(EDC)는 데이터 품질 요구사항, 스키마 규칙, 접근 제어 정책 등을 코드 형태로 정의하고, 데이터 파이프라인에서 이를 실행 가능한 논리로 자동 적용하는 기술입니다. 이는 데이터 생산자와 소비자 간의 신뢰성과 협업을 강화하며, 파이프라인 내 데이터 이상을 조기 탐지하고 운영 리스크를 줄이는 데 핵심 역할을 합니다. '테스트 가능한 데이터'라는 새로운 패러다임으로, DevOps의 Infrastructure as Code처럼 DataOps를 구성하는 핵심 컴포넌트로 자리매김하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 계약(Schema + Rule + Policy)을 코드화하고, 실시간 데이터 흐름에 자동으로 적용되는 시스템“Contract..

개요증강 데이터 관리(Augmented Data Management, ADM)는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)을 활용하여 데이터 관리 프로세스를 자동화하고 최적화하는 기술이다. 이는 데이터 수집, 저장, 정제, 분석, 보안 등 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 적용되며, 기업이 보다 빠르고 정확한 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 본 글에서는 증강 데이터 관리의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 증강 데이터 관리란?증강 데이터 관리는 AI 및 자동화 기술을 적용하여 데이터 관리의 효율성을 극대화하는 접근 방식이다. 기존 데이터 관리 방식은 수동 작업이 많고 운영 비용이 높으며, 데이터 증가 속도에 대응하기 어려운 한계가 있었다. ADM은 ..