Apache Airflow(아파치 에어플로우)란? – 복잡한 데이터 파이프라인, 워크플로우 자동화

데이터를 다루다 보면 이런 고민 해보신 적 있으실 거예요. “매일 같은 시간에 데이터 수집하고, 정제하고, 분석하는 작업… 자동화할 수 없을까?” 바로 이럴 때 필요한 게 Apache Airflow(아파치 에어플로우)입니다.

2025년 9월에 버전 3.1.0이 릴리스되면서, Airflow는 여전히 현대 데이터 엔지니어링에서 가장 활발하게 사용되는 워크플로 오케스트레이션 도구로 자리매김하고 있습니다. 오늘은 이 강력한 도구를 처음 접하시는 분들도 쉽게 이해하고 활용하실 수 있도록 차근차근 설명드릴게요.

Apache Airflow

목차(Contents)

1. Apache Airflow, 정확히 뭘 하는 도구일까요?

Apache Airflow는 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 작성, 예약 및 모니터링할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다.

Airflow가 해결하는 문제

기존에는 Cron이나 쉘 스크립트로 작업을 자동화했지만, 이런 방식은 여러 문제가 있었어요:

의존성 관리의 어려움: “A 작업이 끝난 후에 B를 실행해야 하는데…” 이런 순서를 관리하기가 복잡합니다
실패 처리의 부재: 작업이 실패하면? 어디서 실패했는지 찾기도 어렵고, 다시 실행하기도 번거롭습니다
모니터링의 한계: 지금 어떤 작업이 돌고 있는지, 언제 끝날지 알기 어렵습니다
확장성 문제: 작업이 100개, 1000개로 늘어나면 관리가 불가능해집니다

Airflow는 이 모든 문제를 해결합니다. 쉽게 말해, 여러 작업들을 정해진 순서대로 자동으로 실행하고 관리해주는 “똑똑한 작업 관리자”인 거죠.

실생활 예시로 이해하기

매일 아침 7시에 이런 작업들을 해야 한다고 가정해봅시다:

쇼핑몰 데이터베이스에서 전날 판매 데이터 가져오기
데이터 정제 및 분석
결과를 대시보드에 업데이트
이상 징후 발견 시 담당자에게 알림 전송

이 모든 과정을 매일 수동으로 하려면? 정말 힘들겠죠. Airflow를 사용하면:

Python 코드로 한 번만 작성하면 됩니다
정해진 시간에 자동으로 실행됩니다
어떤 단계에서 문제가 생기면 알림을 받습니다
실패한 단계부터 다시 실행할 수 있습니다
모든 과정을 웹 화면에서 한눈에 볼 수 있습니다

2. Airflow의 핵심 개념 이해하기

Airflow를 제대로 사용하려면 몇 가지 핵심 개념을 이해해야 합니다. 하나씩 천천히 알아볼게요.

DAG (Directed Acyclic Graph) – 작업 흐름도

DAG는 작업들의 관계와 실행 순서를 정의한 워크플로우를 의미합니다.

용어 풀이:

Directed (방향이 있는): 작업이 A → B 방향으로 흐릅니다
Acyclic (순환하지 않는): A → B → C로 갔으면 다시 A로 돌아오지 않습니다
Graph (그래프): 작업들을 연결한 흐름도

쉽게 말하면 “작업 실행 계획서”입니다. 요리를 할 때도 순서가 있잖아요:

재료 준비 → 썰기 → 볶기 → 담기

이렇게 순서대로 진행되고, 한번 “담기”를 했으면 다시 “재료 준비”로 돌아가지 않죠. 이게 바로 DAG입니다!

위의 쇼핑몰 예시를 DAG로 표현하면:

데이터 수집 → 데이터 정제 → 분석 → 대시보드 업데이트
                                    ↓
                                알림 전송

DAG의 특징:

하나의 DAG = 하나의 워크플로우 (하나의 완성된 작업)
Python 파일 하나에 DAG 하나를 정의합니다
매일, 매주, 특정 시간에 자동 실행되도록 스케줄을 설정할 수 있습니다

Task와 Operator – 실제 작업 단위

여기서 중요한 개념이 하나 더 있습니다. Task(태스크)와 Operator(오퍼레이터)의 관계예요.

Operator란? 작업을 수행하는 “템플릿” 또는 “틀”입니다. 마치 레고 블록처럼 이미 만들어진 부품이에요.

Task란? Operator를 실제로 사용한 “인스턴스”입니다. 레고 블록을 실제로 조립한 것이죠.

쉬운 비유:

Operator = 빵 틀 (PythonOperator, BashOperator 등)
Task = 그 틀로 만든 실제 빵 (데이터_수집, 데이터_정제 등)

# PythonOperator: 빵 틀 (템플릿)
# task1: 실제로 만든 빵 (인스턴스)
task1 = PythonOperator(
    task_id='데이터_수집',  # 이 Task의 고유 이름
    python_callable=수집_함수,
)

Airflow에는 다양한 종류의 Operator가 준비되어 있습니다. 대표적인 Operator들을 알아볼까요?

Operator 종류	설명	실제 사용 예시
PythonOperator	Python 함수를 실행	데이터 정제, 계산 작업, 머신러닝 모델 실행
BashOperator	Bash 명령어를 실행	파일 복사, 스크립트 실행, 서버 명령
EmailOperator	이메일 발송	작업 완료/실패 알림
PostgresOperator	PostgreSQL 쿼리 실행	데이터 조회, 삽입, 업데이트
HttpOperator	HTTP API 호출	외부 API에서 데이터 가져오기

핵심 포인트:

하나의 Task는 하나의 작은 작업만 해야 합니다 (단일 책임 원칙)
Task들을 조합해서 복잡한 워크플로우를 만듭니다
각 Task는 고유한 task_id를 가져야 합니다

주요 구성요소 – Airflow의 내부 구조

Airflow는 여러 구성요소로 이루어져 있습니다. Scheduler(스케줄러)는 워크플로우를 스케줄링하고, Web Server(웹 서버)는 사용자 인터페이스를 제공하며, MetaStore(메타스토어)는 메타데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.

Airflow는 마치 회사 조직처럼 여러 팀이 협력해서 일합니다:

1. Scheduler (스케줄러) – 작업 계획 담당자

역할: “이 DAG는 언제 실행해야 하지? 이 Task는 준비됐나?”
DAG 파일들을 계속 체크합니다
실행 시간이 된 DAG를 찾아냅니다
Task들의 순서와 의존성을 확인합니다
Executor에게 “이 Task 실행해주세요” 요청합니다
가장 중요한 컴포넌트입니다! Scheduler가 없으면 아무것도 실행되지 않아요

2. Web Server (웹 서버) – 모니터링 담당자

역할: “현재 어떤 작업이 돌고 있고, 성공했는지 실패했는지 보여드릴게요”
웹 UI를 제공합니다 (보통 http://localhost:8080)
DAG의 실행 상태를 시각적으로 보여줍니다
수동으로 DAG를 실행하거나 중지할 수 있습니다
로그를 확인할 수 있습니다
중요: Web Server가 멈춰도 스케줄된 작업은 계속 실행됩니다!

3. Executor (실행자) – 실제 작업 수행자

역할: “Task를 실제로 실행하는 일꾼”
Scheduler의 지시를 받아 Task를 실행합니다
여러 종류가 있습니다:
- SequentialExecutor: 한 번에 하나씩 실행 (테스트용)
- LocalExecutor: 같은 서버에서 여러 Task 동시 실행
- CeleryExecutor: 여러 서버에 Task를 분산 실행
- KubernetesExecutor: Kubernetes에서 각 Task를 Pod로 실행

4. MetaStore (메타스토어) – 기록 담당자

역할: “모든 실행 이력과 상태를 데이터베이스에 저장”
어떤 DAG가 있는지
각 Task가 언제 실행됐는지
성공했는지 실패했는지
얼마나 시간이 걸렸는지
보통 PostgreSQL이나 MySQL을 사용합니다

5. Worker (작업자) – Executor가 시키는 대로 일하는 실무자

Executor의 종류에 따라 동작 방식이 다릅니다
실제로 Python 함수나 Bash 명령을 실행하는 프로세스입니다

전체 흐름 이해하기:

1. Scheduler: "오, 이 DAG 실행할 시간이네!"
2. Scheduler: "첫 번째 Task부터 시작하자. Executor야, 이 Task 실행해줘"
3. Executor: "Worker에게 작업 배정!"
4. Worker: "작업 실행 중... 완료!"
5. Executor: "Scheduler야, 첫 번째 Task 끝났어"
6. MetaStore: "실행 결과 기록 완료"
7. Scheduler: "좋아, 다음 Task 실행하자"
8. Web Server: (사용자에게) "지금 이렇게 진행되고 있어요~"

XCom – Task 간 데이터 전달

Task끼리 데이터를 주고받아야 할 때가 있죠? 예를 들어 “데이터 수집” Task가 가져온 데이터를 “데이터 정제” Task에서 사용해야 한다면?

바로 XCom (Cross-Communication)을 사용합니다.

XCom 이해하기:

Task A가 데이터를 “push” (밀어넣기) → MetaStore에 저장
Task B가 데이터를 “pull” (꺼내기) → MetaStore에서 가져오기

def task_a(**context):
    result = "중요한 데이터"
    # 데이터 저장 (push)
    context['ti'].xcom_push(key='my_data', value=result)

def task_b(**context):
    # 데이터 가져오기 (pull)
    data = context['ti'].xcom_pull(key='my_data', task_ids='task_a')
    print(f"받은 데이터: {data}")

주의사항:

XCom은 작은 데이터만 주고받아야 합니다 (몇 MB 이내)
큰 파일은 S3나 파일 시스템을 사용하고, 경로만 XCom으로 전달하세요

Schedule Interval – 실행 주기 설정

DAG를 언제 실행할지 정하는 것이 Schedule Interval입니다.

다양한 설정 방법:

# 1. Cron 표현식 (가장 정확)
schedule_interval='0 9 * * *'  # 매일 오전 9시

# 2. 단축 표현 (편리함)
schedule_interval='@daily'     # 매일 자정
schedule_interval='@hourly'    # 매시간
schedule_interval='@weekly'    # 매주 일요일 자정
schedule_interval='@monthly'   # 매월 1일 자정

# 3. timedelta 객체 (간단한 간격)
from datetime import timedelta
schedule_interval=timedelta(hours=6)  # 6시간마다

Cron 표현식 이해하기:

* * * * *
│ │ │ │ │
│ │ │ │ └─ 요일 (0-6, 0=일요일)
│ │ │ └─── 월 (1-12)
│ │ └───── 일 (1-31)
│ └─────── 시 (0-23)
└───────── 분 (0-59)

예시:

0 9 * * *: 매일 오전 9시 0분
30 14 * * 1: 매주 월요일 오후 2시 30분
0 0 1 * *: 매월 1일 자정
*/15 * * * *: 15분마다

3. Airflow 설치하고 시작하기

본격적으로 Airflow를 설치해볼까요? 여러 방법이 있지만, 가장 일반적인 두 가지 방법을 소개해드립니다.

방법 1: pip로 설치하기 (추천)

pip를 사용한 설치가 공식적으로 지원되는 주요 설치 방법입니다. Python 환경이 있다면 이 방법이 가장 간단해요.

1단계: Python 가상환경 만들기

# Python 3.8 이상 버전 필요
python3 -m venv airflow_venv
source airflow_venv/bin/activate  # Windows: airflow_venv\Scripts\activate

2단계: Airflow 홈 디렉토리 설정

export AIRFLOW_HOME=~/airflow

3단계: Airflow 설치

# 최신 버전 설치 (2025년 10월 기준 3.1.0)
AIRFLOW_VERSION=3.1.0
PYTHON_VERSION="$(python --version | cut -d " " -f 2 | cut -d "." -f 1-2)"
CONSTRAINT_URL="https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-${AIRFLOW_VERSION}/constraints-${PYTHON_VERSION}.txt"

pip install "apache-airflow==${AIRFLOW_VERSION}" --constraint "${CONSTRAINT_URL}"

4단계: 데이터베이스 초기화

airflow db init

이 명령어를 실행하면 ~/airflow 폴더에 설정 파일들과 SQLite 데이터베이스가 생성됩니다.

5단계: 관리자 계정 생성

airflow users create \
    --username admin \
    --firstname Admin \
    --lastname User \
    --role Admin \
    --password admin \
    --email admin@example.com

6단계: Airflow 실행

두 개의 터미널을 열어서 각각 실행하세요:

# 터미널 1: 스케줄러 실행
airflow scheduler

# 터미널 2: 웹 서버 실행
airflow webserver --port 8080

이제 브라우저에서 http://localhost:8080으로 접속하면 Airflow 웹 인터페이스를 만나실 수 있습니다!

방법 2: Docker로 설치하기

Docker를 사용하면 Airflow의 모든 구성 요소를 컨테이너화하여 쉽게 관리할 수 있습니다. Docker가 설치되어 있다면 이 방법도 좋아요.

1단계: 작업 디렉토리 생성 및 docker-compose.yaml 다운로드

mkdir airflow-docker
cd airflow-docker

# 공식 docker-compose 파일 다운로드
curl -LfO 'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/docker-compose.yaml'

2단계: 필요한 디렉토리 생성 및 환경변수 설정

mkdir -p ./dags ./logs ./plugins ./config
echo -e "AIRFLOW_UID=$(id -u)" > .env

3단계: 데이터베이스 초기화

docker-compose up airflow-init

4단계: Airflow 실행

docker-compose up -d

기본 계정 정보는 username: airflow, password: airflow 입니다. 브라우저에서 http://localhost:8080으로 접속하세요!

4. 첫 번째 DAG 작성해보기

자, 이제 실제로 DAG를 만들어볼까요? 간단한 예제로 시작해봅시다.

~/airflow/dags 폴더에 my_first_dag.py 파일을 생성하고 아래 코드를 입력하세요:

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow.operators.python import PythonOperator

# Python 함수 정의
def print_hello():
    print("안녕하세요! Airflow 세계에 오신 것을 환영합니다!")
    return "작업 완료"

# 기본 설정 (Default Args)
default_args = {
    'owner': 'admin',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2025, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

# DAG 정의
with DAG(
    'my_first_dag',
    default_args=default_args,
    description='첫 번째 Airflow DAG 예제',
    schedule_interval='@daily',  # 매일 실행
    catchup=False,
    tags=['tutorial', 'beginner'],
) as dag:

    # Task 1: Bash 명령어 실행
    task1 = BashOperator(
        task_id='print_date',
        bash_command='date',
    )

    # Task 2: Python 함수 실행
    task2 = PythonOperator(
        task_id='say_hello',
        python_callable=print_hello,
    )

    # Task 3: 또 다른 Bash 명령어
    task3 = BashOperator(
        task_id='print_end',
        bash_command='echo "모든 작업이 완료되었습니다!"',
    )

    # 작업 순서 정의
    task1 >> task2 >> task3  # task1 → task2 → task3 순서로 실행

코드 설명:

default_args: 모든 Task에 공통으로 적용되는 설정입니다
- owner: 이 DAG의 소유자 (담당자)
- start_date: DAG가 언제부터 유효한지 (과거 날짜여야 함!)
- retries: 실패 시 재시도 횟수
- retry_delay: 재시도 간격
DAG 파라미터:
- dag_id: DAG의 고유 이름
- schedule_interval: 실행 주기
- catchup=False: 과거 날짜 실행 건너뛰기
- tags: DAG를 분류하는 태그

코드를 저장하고 잠시 기다리면 (약 30초~1분), Airflow 웹 인터페이스에 my_first_dag가 나타납니다.

DAG 실행하기

웹 인터페이스에서 my_first_dag 왼쪽의 토글 버튼을 켜세요
Actions 열의 재생 버튼(▶)을 클릭하면 즉시 실행됩니다
DAG 이름을 클릭하면 실행 상태를 자세히 볼 수 있어요

Task 상태 색상 이해하기:

🟢 초록색 (Success): 성공
🟡 노란색 (Running/Queued): 실행 중 또는 대기 중
🔴 빨간색 (Failed): 실패
⚪ 회색 (No Status): 아직 실행 안 됨
🟠 주황색 (Upstream Failed): 이전 Task가 실패해서 실행 안 됨

5. 실전 예제: 데이터 처리 파이프라인 만들기

이제 좀 더 실용적인 예제를 만들어볼게요. CSV 파일을 읽어서 처리하고 결과를 저장하는 전형적인 ETL 파이프라인입니다.

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.operators.bash import BashOperator
import json
import pandas as pd

def extract_data(**context):
    """데이터 추출 함수 (Extract)"""
    # 예시: CSV 파일에서 데이터 읽기
    data = {
        'date': ['2025-01-01', '2025-01-02', '2025-01-03'],
        'sales': [1000, 1500, 1200],
        'product': ['A', 'B', 'A']
    }
    
    # 다음 task로 데이터 전달 (XCom 사용)
    context['ti'].xcom_push(key='raw_data', value=data)
    print(f"데이터 추출 완료: {len(data['date'])} 건")
    return "extract_success"

def transform_data(**context):
    """데이터 변환 함수 (Transform)"""
    # 이전 task에서 데이터 가져오기
    ti = context['ti']
    raw_data = ti.xcom_pull(key='raw_data', task_ids='extract_data')
    
    # 데이터 처리
    df = pd.DataFrame(raw_data)
    total_sales = df['sales'].sum()
    
    processed_data = {
        'total_sales': int(total_sales),
        'record_count': len(df),
        'processed_at': datetime.now().isoformat()
    }
    
    # 처리된 데이터 전달
    ti.xcom_push(key='processed_data', value=processed_data)
    print(f"데이터 처리 완료: 총 매출 {total_sales}원")
    return "transform_success"

def load_data(**context):
    """데이터 저장 함수 (Load)"""
    ti = context['ti']
    processed_data = ti.xcom_pull(key='processed_data', task_ids='transform_data')
    
    # 실제로는 데이터베이스나 파일에 저장
    print(f"데이터 저장 완료: {json.dumps(processed_data, indent=2)}")
    return "load_success"

def send_notification(**context):
    """작업 완료 알림 함수"""
    ti = context['ti']
    processed_data = ti.xcom_pull(key='processed_data', task_ids='transform_data')
    
    message = f"데이터 파이프라인 완료! 총 {processed_data['record_count']}건 처리"
    print(f"알림 전송: {message}")
    return "notification_sent"

# DAG 기본 설정
default_args = {
    'owner': 'data_team',
    'start_date': datetime(2025, 1, 1),
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

with DAG(
    'data_processing_pipeline',
    default_args=default_args,
    description='ETL 데이터 처리 파이프라인',
    schedule_interval='0 9 * * *',  # 매일 오전 9시 실행
    catchup=False,
    tags=['etl', 'production'],
) as dag:

    # 시작 알림
    start_task = BashOperator(
        task_id='start_pipeline',
        bash_command='echo "데이터 파이프라인 시작: $(date)"',
    )

    # Task 1: 데이터 추출 (Extract)
    extract_task = PythonOperator(
        task_id='extract_data',
        python_callable=extract_data,
    )

    # Task 2: 데이터 변환 (Transform)
    transform_task = PythonOperator(
        task_id='transform_data',
        python_callable=transform_data,
    )

    # Task 3: 데이터 저장 (Load)
    load_task = PythonOperator(
        task_id='load_data',
        python_callable=load_data,
    )

    # Task 4: 완료 알림
    notify_task = PythonOperator(
        task_id='send_notification',
        python_callable=send_notification,
    )

    # 종료 Task
    end_task = BashOperator(
        task_id='end_pipeline',
        bash_command='echo "데이터 파이프라인 완료: $(date)"',
    )

    # 작업 흐름 정의 (ETL 순서)
    start_task >> extract_task >> transform_task >> load_task >> notify_task >> end_task

이 예제에서 배울 수 있는 것:

ETL(Extract-Transform-Load) 패턴 구현
XCom을 사용한 Task 간 데이터 전달
순차적인 Task 실행 흐름
시작과 종료 알림 패턴

6. Connection 설정하기 – 외부 서비스 연결

Airflow를 실무에서 사용하려면 데이터베이스나 API 같은 외부 서비스에 연결해야 합니다. Connection(연결) 설정 방법을 알아볼게요.

Connection이란?

외부 시스템(데이터베이스, API, 클라우드 서비스 등)에 접속하기 위한 정보를 저장하는 곳입니다. 마치 “연락처”를 저장해두는 것과 비슷해요.

왜 필요할까요?

코드에 비밀번호를 직접 쓰면 보안에 위험합니다
여러 DAG에서 같은 연결 정보를 재사용할 수 있습니다
설정을 한 곳에서 관리할 수 있습니다

웹 UI에서 Connection 설정하기

1단계: 웹 인터페이스 상단 메뉴에서 Admin (관리자) → Connections (연결) 클릭

2단계: + 버튼을 클릭해 새 연결 추가

3단계: 필요한 정보 입력

예시) PostgreSQL 데이터베이스 연결:

Connection Id (연결 ID): my_postgres_db (코드에서 사용할 이름)
Connection Type (연결 타입): Postgres 선택
Host (호스트): localhost 또는 DB 서버 주소
Schema (스키마): 데이터베이스 이름
Login (로그인): 사용자명
Password (비밀번호): 비밀번호
Port (포트): 5432 (PostgreSQL 기본 포트)

4단계: Test (테스트) 버튼으로 연결 확인 후 Save (저장)

Connection을 DAG에서 사용하기

from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator

with DAG('db_example_dag', ...) as dag:
    
    create_table = PostgresOperator(
        task_id='create_table',
        postgres_conn_id='my_postgres_db',  # Connection ID 사용
        sql='''
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
                id SERIAL PRIMARY KEY,
                name VARCHAR(100),
                created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
            );
        '''
    )

참고: PostgresOperator를 사용하려면 provider 설치가 필요합니다:

pip install apache-airflow-providers-postgres

7. 유용한 팁과 베스트 프랙티스

Airflow를 효과적으로 사용하기 위한 몇 가지 팁을 공유합니다.

Task 테스트하기

전체 DAG을 실행하기 전에 개별 Task를 테스트할 수 있습니다.

# 특정 Task만 테스트
airflow tasks test [DAG_이름] [Task_ID] [날짜]

# 예시
airflow tasks test my_first_dag print_date 2025-01-01

이 방법은 스케줄러 없이도 Task를 바로 실행해볼 수 있어서 개발할 때 정말 유용합니다!

Variables 활용하기

반복적으로 사용하는 값은 Variables(변수)로 저장하면 편리합니다.

웹 UI에서 설정: Admin (관리자) → Variables (변수) → + 클릭

from airflow.models import Variable

# DAG에서 변수 사용
api_key = Variable.get("my_api_key")
db_name = Variable.get("database_name", default_var="default_db")

DAG 파일 위치와 구조

DAG 파일은 $AIRFLOW_HOME/dags 폴더에 위치해야 합니다. 이 경로는 airflow.cfg 파일에서 변경할 수 있어요.

# DAG 폴더 경로 확인
echo $AIRFLOW_HOME/dags

# 일반적으로: ~/airflow/dags

추천 폴더 구조:

~/airflow/
├── dags/
│   ├── daily_reports.py
│   ├── weekly_backup.py
│   └── utils/           # 공통 함수
│       └── helpers.py
├── plugins/             # 커스텀 Operator
├── logs/                # 실행 로그
└── airflow.cfg          # 설정 파일

주의할 점들

Airflow는 데이터 프로세싱 자체에는 사용하지 않는 것이 좋습니다.

올바른 사용법:

✅ Airflow: 작업 순서 관리, 스케줄링, 모니터링
✅ Spark/Pandas: 실제 대용량 데이터 처리
✅ Airflow에서 Spark 작업을 실행하고 결과만 확인

잘못된 사용법:

❌ Airflow Task에서 직접 수십 GB 데이터 처리
❌ 복잡한 계산을 Airflow Python 함수에서 직접 수행

기타 베스트 프랙티스:

Task는 가능한 한 작고 단순하게 (한 가지 일만!)
Task ID는 명확하고 설명적으로 (task1 보다는 extract_sales_data)
실패를 대비해 retries 설정하기
중요한 작업은 알림 설정하기

8. Airflow를 어디에 활용할 수 있을까요?

Airflow의 활용 범위는 정말 넓습니다:

데이터 엔지니어링

ETL/ELT 파이프라인 구축
데이터 웨어하우스 업데이트
데이터 품질 검사 자동화
실시간 데이터 수집 및 처리

머신러닝/MLOps

모델 학습 파이프라인 (주기적 재학습)
배치 예측 작업
모델 성능 모니터링
Feature Engineering 자동화

비즈니스 자동화

정기 보고서 생성 및 배포
데이터 동기화 (시스템 간)
KPI 대시보드 업데이트
시스템 모니터링 및 알림

개발/운영

데이터베이스 백업 자동화
로그 수집 및 분석
인프라 관리 작업
배치 작업 스케줄링

9. 클라우드 관리형 서비스

직접 Airflow를 설치하고 관리하기 부담스러우시다면, 클라우드 관리형 서비스를 고려해보세요:

서비스	제공사	특징
Amazon MWAA	AWS	AWS 서비스와 긴밀한 통합, S3 기반 DAG 관리
Cloud Composer	Google Cloud	GCP 환경에 최적화, BigQuery 연동 용이
Azure Data Factory	Microsoft	Fabric과 통합된 Airflow, Azure 서비스 연동

관리형 서비스의 장점:

설치, 업그레이드, 패치 자동 처리
모니터링과 로깅 자동 설정
확장성 자동 관리
보안 업데이트 자동 적용

단점:

비용이 더 높음
커스터마이징 제한
클라우드 종속성

10. 더 알아보기 위한 리소스

Airflow를 더 깊이 공부하고 싶으시다면 아래 자료들을 추천드립니다:

공식 문서: https://airflow.apache.org/docs/ – 가장 정확하고 최신 정보
GitHub 저장소: https://github.com/apache/airflow – 소스 코드와 예제
공식 발표: https://airflow.apache.org/announcements/ – 최신 릴리스 정보
Slack 커뮤니티: Apache Airflow Slack – 전 세계 사용자들과 소통

Apache Airflow는 복잡한 데이터 작업을 단순하고 체계적으로 관리할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 처음에는 DAG, Task, Operator 같은 개념들이 낯설 수 있지만, 한 번 익숙해지면 “이것 없이 어떻게 작업했을까?” 싶을 정도로 편리합니다.

간단히 정리하자면:

DAG: 작업들의 흐름을 정의한 워크플로우
Task: 실제로 수행되는 작업 단위
Operator: Task를 만드는 템플릿
Scheduler: 언제 무엇을 실행할지 결정
Executor: 실제로 작업을 수행

위에서 설명드린 내용으로 Airflow의 첫 걸음을 떼셨다면, 이제 여러분의 실제 업무에 적용해보세요. 작은 작업부터 시작해서 점차 복잡한 파이프라인으로 확장해나가는 것을 추천합니다. 🙂

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1. Apache Airflow, 정확히 뭘 하는 도구일까요?

Airflow가 해결하는 문제

실생활 예시로 이해하기

2. Airflow의 핵심 개념 이해하기

DAG (Directed Acyclic Graph) – 작업 흐름도

Task와 Operator – 실제 작업 단위

주요 구성요소 – Airflow의 내부 구조

XCom – Task 간 데이터 전달

Schedule Interval – 실행 주기 설정

3. Airflow 설치하고 시작하기

방법 1: pip로 설치하기 (추천)

방법 2: Docker로 설치하기

4. 첫 번째 DAG 작성해보기

DAG 실행하기

5. 실전 예제: 데이터 처리 파이프라인 만들기

6. Connection 설정하기 – 외부 서비스 연결

Connection이란?

웹 UI에서 Connection 설정하기

Connection을 DAG에서 사용하기

7. 유용한 팁과 베스트 프랙티스

Task 테스트하기

Variables 활용하기

DAG 파일 위치와 구조

주의할 점들

8. Airflow를 어디에 활용할 수 있을까요?

9. 클라우드 관리형 서비스

10. 더 알아보기 위한 리소스

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1. Apache Airflow, 정확히 뭘 하는 도구일까요?

Airflow가 해결하는 문제

실생활 예시로 이해하기

2. Airflow의 핵심 개념 이해하기

DAG (Directed Acyclic Graph) – 작업 흐름도

Task와 Operator – 실제 작업 단위

주요 구성요소 – Airflow의 내부 구조

XCom – Task 간 데이터 전달

Schedule Interval – 실행 주기 설정

3. Airflow 설치하고 시작하기

방법 1: pip로 설치하기 (추천)

방법 2: Docker로 설치하기

4. 첫 번째 DAG 작성해보기

DAG 실행하기

5. 실전 예제: 데이터 처리 파이프라인 만들기

6. Connection 설정하기 – 외부 서비스 연결

Connection이란?

웹 UI에서 Connection 설정하기

Connection을 DAG에서 사용하기

7. 유용한 팁과 베스트 프랙티스

Task 테스트하기

Variables 활용하기

DAG 파일 위치와 구조

주의할 점들

8. Airflow를 어디에 활용할 수 있을까요?

9. 클라우드 관리형 서비스

10. 더 알아보기 위한 리소스

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