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Python 기반 End-to-End Data Pipeline 아키텍처 설계 및 자동화 전략
Data Pipelines Explained Simply (and How to Build Them with Python)
AI 요약
Context
분산된 raw 데이터 소스로 인한 데이터 파편화 및 수동 처리 방식의 비효율성 발생. 비정형 데이터의 정제 및 통합 과정에서 발생하는 데이터 무결성 저하 문제 해결 필요.
Technical Solution
- requests 및 pandas를 활용한 다중 소스 Data Ingestion 체계 구축
- 데이터 중복 제거 및 포맷 표준화를 통한 Data Transformation 로직 구현
- PySpark 도입을 통한 대규모 분산 처리 기반의 확장성 확보
- Kafka 및 Cloud 전송 서비스를 이용한 병목 현상 제거 및 Data Movement 최적화
- Snowflake 및 AWS S3 기반의 목적지별 Data Storage 계층 분리
- Apache Airflow 및 Dagster를 통한 Workflow Scheduling 및 Observability 확보
실천 포인트
- API 및 DB 소스별 데이터 추출 라이브러리 선정 및 인터페이스 표준화 - 데이터 누락 및 중복 방지를 위한 정제 파이프라인 단계별 Validation 로직 추가 - 시스템 장애 대응을 위한 Retry 메커니즘 및 통합 Logging 체계 구축 - 워크플로우 의존성 관리를 위한 Orchestration 도구 도입 검토