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..

개요Declarative DAG(선언형 비순환 그래프)는 데이터 파이프라인을 구성할 때, ‘무엇을 실행할 것인가’를 정의함으로써 시스템이 ‘어떻게 실행할 것인가’를 자동으로 결정하도록 하는 워크플로우 설계 방식이다. Airflow, Dagster, Prefect 등 최신 데이터 오케스트레이션 도구들이 선언형 접근을 채택하면서 생산성, 재현성, 테스트 가능성을 높이고 있다.1. 개념 및 정의Declarative DAG는 워크플로우 구성 요소(태스크, 데이터 흐름 등)를 명령형 코드 대신 구성 정보나 선언적 정의로 기술하여, 엔진이 내부적으로 실행 계획(DAG)을 자동 구성하는 방식이다.목적: 실행 방식보다 결과 중심 정의로 복잡도 감소 및 유지보수 용이성 확보핵심 원리: 시스템이 의존성과 실행 순서를 자동..

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 ..

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..