ITPE * JackerLab

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..

개요Bayesian Network(베이지안 네트워크)는 확률 변수 간의 조건부 의존 관계를 유향 비순환 그래프(DAG, Directed Acyclic Graph)로 표현하는 통계적 모델입니다. 원인과 결과, 변수 간 인과 관계를 시각적으로 표현하고 정량적으로 추론할 수 있어, 불확실성이 존재하는 상황에서의 의사결정과 예측에 효과적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의베이지안 네트워크는 다음 세 가지 요소로 구성됩니다:노드(Node): 확률 변수 (예: 질병, 증상)엣지(Edge): 조건부 의존 관계를 나타내는 방향성 선조건부 확률 테이블(CPT): 부모 변수에 따라 해당 노드의 확률 분포 정의전체 확률은 체인 룰을 기반으로 계산되며, 베이즈 정리를 통해 불확실한 정보를 업데이트할 수 있습니다.2. 특징 항목..

개요DAG(Directed Acyclic Graph) 기반 합의는 기존 블록체인 구조의 한계를 극복하고자 제안된 블록리스(Blockless) 분산 원장 기술입니다. 전통 블록체인이 순차적 블록 구조를 기반으로 하는 반면, DAG는 방향성이 있고 순환이 없는 그래프를 통해 트랜잭션이 병렬적으로 처리되는 구조로, 높은 확장성과 낮은 수수료, 빠른 처리 속도를 제공합니다. 본 글에서는 DAG 합의의 원리, 대표 프로젝트, 장단점, 기술적 구조를 종합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의DAG는 노드와 엣지로 구성된 방향성 있고 순환이 없는 그래프 구조로, 트랜잭션들이 시간 순으로 서로를 참조하며 기록됩니다.DAG-based Consensus는 블록이 아니라 개별 트랜잭션들이 서로를 검증하며 합의를 형성하는 구조..

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..