분산 환경에서 데이터 파이프라인과 워크플로우를 구성하고 관리할 수 있는 오픈소스 도구들

 

주요 오픈소스 도구들에 대한 기본 정보를 정리하여 비교할 수 있도록 하였습니다.

Apache Airflow

가장 널리 알려지고 강력한 생태계를 자랑하는 워크플로우 관리 도구입니다.

• 핵심 철학:
• Code-First

• 주요 특징:

• Python 코드 기반: 모든 워크플로우(DAG)를 Python 코드로 정의하여 버전 관리, 테스트, 동적 파이프라인 생성이 매우 유연합니다.
• 강력한 생태계: 거의 모든 데이터 시스템과 클라우드 서비스에 연결할 수 있는 방대한 플러그인(Provider)을 제공합니다.

• 추천 대상:

• Python에 익숙한 개발자 중심 팀

제품 링크: https://airflow.apache.org/

DolphinScheduler

직관적인 UI를 통해 코딩 없이 워크플로우를 설계하고 관리하는 데 중점을 둔 도구입니다.

• 핵심 철학:
• UI-First

• 주요 특징:

• 시각적 UI: 웹 UI에서 드래그 앤 드롭(Drag & Drop) 방식으로 워크플로우를 시각적으로 설계합니다.
• 높은 안정성: 분산형 다중 마스터/워커 구조로 설계되어 특정 노드에 장애가 발생해도 중단 없이 작업을 처리할 수 있습니다.
• 낮은 진입 장벽: 개발자가 아니더라도 데이터 분석가나 운영자가 쉽게 사용할 수 있습니다.

• 추천 대상:

• 다양한 역할의 사용자가 협업하는 팀

제품 링크: https://dolphinscheduler.apache.org/en-us

Prefect

현대적인 데이터 스택을 위해 설계된 유연하고 동적인 워크플로우 자동화 도구입니다.

• 핵심 철학:
• Dynamic & Hybrid

• 주요 특징:

• 동적 워크플로우: 실행 시점에 파이프라인의 구조가 변경되는 동적인 워크플로우에 강점을 보입니다.
• 하이브리드 실행 모델: 오케스트레이션은 Prefect Cloud에서 처리하고, 실제 데이터 처리는 사용자의 안전한 인프라 내에서 실행하여 보안을 강화할 수 있습니다.

• 추천 대상:

• 예측 불가능한 최신 데이터 파이프라인

제품 링크: https://www.prefect.io/

Dagster

데이터 파이프라인의 개발, 테스트, 운영 전반을 지원하는 데이터 오케스트레이터입니다.

• 핵심 철학:
• Asset-based

• 주요 특징:

• 데이터 자산 중심: 코드뿐만 아니라 파이프라인이 생성하는 데이터 자산(테이블, 파일, 모델 등)을 중심으로 워크플로우를 관리합니다.
• 강력한 개발/테스트 지원: 로컬 개발과 테스트를 강력하게 지원하여 개발 단계에서 파이프라인의 안정성을 높일 수 있습니다.

• 추천 대상:

• 데이터 품질과 개발 생산성을 중시하는 팀

제품 링크: https://dagster.io/

Argo Workflows

쿠버네티스(Kubernetes) 환경에 특화된 컨테이너 네이티브 워크플로우 엔진입니다.

• 핵심 철학:
• K8s-Native

• 주요 특징:

• 쿠버네티스 네이티브: 모든 워크플로우가 쿠버네티스의 CRD(Custom Resource Definition)로 정의되어 쿠버네티스 생태계와 완벽하게 통합됩니다.
• 대규모 병렬 처리: 수천 개의 컨테이너(Pod)를 동시에 실행하며 대규모 병렬 작업을 효율적으로 처리합니다.

• 추천 대상:

• 인프라가 쿠버네티스 중심인 환경

제품 링크: https://argoproj.github.io/workflows/