ITPE * JackerLab

개요Dagster는 데이터 파이프라인을 선언적으로 정의하고, 재사용 가능하며, 디버깅과 테스트가 쉬운 방식으로 관리할 수 있도록 설계된 모던 데이터 오케스트레이션 플랫폼입니다. Airflow, Prefect 등 기존 워크플로우 툴의 단점을 보완하면서 데이터 중심 개발자 경험, 타입 안전성, 실시간 관찰성을 제공하는 것이 특징입니다.1. 개념 및 정의Dagster는 데이터 파이프라인을 코드로 정의하고, 파이프라인 실행 및 스케줄링, 모니터링, 상태 추적을 지원하는 Python 기반 오픈소스 오케스트레이터입니다.목적: 신뢰성 있는 데이터 파이프라인 구축과 운영을 단순화개념 모델: 작업(Task)이 아닌 데이터 흐름 중심의 “Asset” 기반비교 대상: Apache Airflow, Prefect, Luigi ..

개요Apache Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인의 실행을 자동화하고 모니터링할 수 있도록 지원하는 오픈소스 워크플로우 오케스트레이션 툴입니다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 기반으로 각 작업의 순서와 종속성을 명시적으로 정의함으로써, 데이터 엔지니어링, ETL, 머신러닝 파이프라인의 효율성과 가시성을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의DAG 기반으로 태스크의 실행 흐름과 종속성을 정의하는 워크플로우 오케스트레이션 방식Directed Acyclic Graph 구조목적데이터 파이프라인의 자동화, 재현성, 모니터링 확보운영 효율성과 장애 대응력 강화필요성수작업 스케줄링, 태스크 실패 복구, 조건 분기 등의 요구 대응확장성과 안정성 확보 필수Airflow..

개요데이터 오케스트레이션(Data Orchestration)은 다양한 출처와 포맷으로 존재하는 데이터를 수집, 처리, 이동, 통합하는 전체 작업을 일관되게 자동화하고 관리하는 기술이다. 단순한 ETL 또는 파이프라인 구성보다 더 상위 개념으로, 데이터 작업 흐름의 '지휘자' 역할을 수행한다. 본 글에서는 데이터 오케스트레이션의 정의, 특징, 구성 요소, 기술 스택, 그리고 실제 활용 사례를 중심으로 그 중요성과 효과를 분석한다.1. 개념 및 정의데이터 오케스트레이션은 분산된 데이터 소스 간의 흐름을 통합하고, 복잡한 데이터 작업들을 자동화하여, 적시에 필요한 위치로 데이터를 이동시키는 전사적 데이터 운영 전략이다. 주로 워크플로우 기반으로 설계되며, 다양한 시스템 간의 의존성을 고려한 실행 순서를 제어할..