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DAG 기반 Orchestration을 통한 데이터 파이프라인 자동화 및 장애 복구 체계 구축
A Beginners Guide to Apache Airflow
AI 요약
Context
단일 실행 방식의 Python 스크립트 및 Cron Job 기반 파이프라인으로 인한 실행 순서 제어 불가 및 장애 지점 파악의 어려움 발생. 지속적으로 변화하는 데이터 소스에 대응하기 위한 자동화된 스케줄링 및 의존성 관리 체계 필요.
Technical Solution
- Directed Acyclic Graph(DAG) 구조 설계를 통한 태스크 간의 명확한 의존성 정의 및 단방향 실행 흐름 보장
- Scheduler와 Executor 분리 구조를 통한 작업 할당 최적화 및 Celery/Kubernetes 기반의 분산 처리 환경 지원
- Task-level Retry 메커니즘 설계를 통한 네트워크 일시 오류 및 API Rate Limit 등 transient failure의 자동 복구
- Metadata Database 기반의 상태 관리로 태스크 실행 이력 기록 및 실패 지점의 즉각적인 식별 환경 구축
- Downstream Task 실행 차단 로직을 통한 데이터 오염 방지 및 Slack/Email 알림 기반의 빠른 장애 전파
- XCom(Cross-Communication)을 활용한 태스크 간 소규모 메타데이터 교환 체계 구현
실천 포인트
- 파이프라인 설계 시 DAG의 Acyclic 특성을 활용해 순환 참조를 방지하고 명확한 종료 지점을 설정할 것 - XCom 사용 시 대용량 데이터 전송을 지양하고 메타데이터 전달 용도로만 제한하여 성능 저하를 방지할 것 - 인프라 규모에 따라 Sequential(테스트) -> Celery(대규모) -> Kubernetes(클라우드 네이티브) Executor 선택지를 검토할 것 - 데이터 무결성 보장을 위해 실패 태스크 발생 시 하위 태스크 실행을 즉시 중단하는 Failure Handling 전략을 수립할 것