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Dev.toBackend
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3,100라인의 Python 코드로 구현한 Async 기반 DAG 오케스트레이터
Building a DAG Workflow Orchestration Engine from Scratch in Python
AI 요약
Context
Apache Airflow와 같은 복잡한 오케스트레이터의 내부 동작 원리를 파악하기 위한 경량 엔진 설계 필요성 대두. 기존의 무거운 인프라 의존성을 제거하고 Python 코어 라이브러리 기반의 고효율 워크플로우 제어 구조를 탐색함.
Technical Solution
- Kahn's Algorithm 기반의 Topological Sort를 통한 Task 간 의존성 해결 및 Cycle Detection 구현
- Parallel Level Assignment 로직을 통한 독립적 Task 그룹화 및 asyncio.gather 기반의 병렬 실행 구조 설계
- Trigger Rule(ALL_SUCCESS, ALL_DONE 등) 도입을 통한 복잡한 Fan-in/Fan-out 워크플로우 제어 가능성 확보
- Exponential Backoff 및 Jitter 메커니즘 적용으로 Thundering Herd 문제 방지 및 시스템 안정성 강화
- SQLite WAL mode 활용을 통한 단일 프로세스 환경 내 최적의 상태 저장 및 Run History 관리
- FastAPI와 Click 기반의 REST API 및 CLI 레이어 분리를 통한 제어 평면 구축
실천 포인트
1. DAG 설계 시 Cycle 발생 여부를 체크하는 검증 로직 포함 여부 확인
2. 재시도 메커니즘 설계 시 Jitter를 추가하여 트래픽 집중 현상 방지
3. 경량 상태 저장소가 필요한 경우 Postgres 대신 SQLite WAL 모드 검토
4. Task 간 실행 조건 제어를 위한 Trigger Rule 명세 정의