Apache Airflow와 Python을 통한 데이터 워크플로우 자동화

스크립트와 cron 작업을 통해 수동으로 데이터 전송을 관리하면 프로젝트 규모가 커짐에 따라 오류가 발생하고 유지보수에 어려움이 생깁니다. 이 교육 과정에서는 Apache Airflow를 사용하여 데이터 엔지니어링 작업에 구조, 신뢰성, 자동화를 제공하는 방법을 배웁니다. 고립된 스크립트 작성에서 스케줄링 및 오류 보고를 자동으로 처리하는 강력하고 반복 가능한 워크플로우 개발로 전환합니다. 무엇을 배울 것인가: - 스케줄러, 워커 및 엑시큐터를 포함한 Airflow의 핵심 아키텍처를 이해합니다. - 명확한 작업 의존성과 실행 로직을 정의하기 위해 DAG(Directed Acyclic Graph)를 만듭니다. - Python 연산자와 TaskFlow API를 적용하여 읽기 쉬운 최신 데이터 파이프라인을 구축합니다. - 파이프라인 상태를 유지하기 위해 강력한 오류 처리, 재시도 및 경고를 구현합니다. - 특정 간격으로 실행하거나 외부 트리거를 기반으로 복잡한 워크플로우를 예약하는 방법을 연습합니다. - 표준 Airflow 관리 도구를 사용하여 생산 준비 작업을 관리하고 모니터링합니다. 이 교육 과정은 기초 정의 및 설정 개념부터 시작하여 첫 번째 DAG 생성을 거쳐 고급 파이프라인 관리 기법으로 진행됩니다. 이 교육 과정은 워크플로우 오케스트레이션 경험이 없는 초보자와 Python 애호가가 데이터 엔지니어링의 세계에 뛰어들 수 있도록 설계되었습니다. 자동화된 데이터 엔지니어링을 시작하고 개발 프로세스를 간소화하십시오.