MWAA 전체 분석: AWS 관리형 Apache Airflow를 위한 효율적인 데이터 오케스트레이션 방법

급속도로 기업 디지털화가 진행되는 오늘날, 데이터 엔지니어링, 머신 러닝, 배치 처리 작업은 점점 더 복잡해지고 있으며, 워크플로 자동화 및 안정성은 필수적인 비즈니스 역량이 되었습니다. 주류 워크플로 오케스트레이션 프레임워크인 Apache Airflow는 ETL 스케줄링, 데이터 파이프라인 관리, 머신 러닝 프로세스 오케스트레이션에 널리 사용되고 있습니다. 그러나 기존의 자체 구축 Airflow 환경은 복잡한 배포, 확장성의 어려움, 높은 유지 관리 비용 등의 문제에 직면해 있습니다.

Apache Airflow(MWAA)를 위한 Amazon 관리 워크플로 AWS의 기업용 관리형 솔루션은 사용자가 Airflow 워크플로우를 보다 효율적이고 저렴하게 구축, 예약 및 모니터링할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 이 글에서는 기술적 원칙, 핵심 장점, 응용 시나리오 및 기업 가치 측면에서 이 솔루션을 종합적으로 분석합니다.

기존 업무 일정 관리 방식의 문제점: Airflow가 필요한 이유는 무엇일까요?

Airflow를 사용하기 전에는 기업들이 일반적으로 CRON이나 스크립트 스케줄링을 통해 작업을 자동화했습니다. 하지만 이 시스템에는 다음과 같은 상당한 단점이 있었습니다.

1. 의존성은 관리하기 어렵습니다.

CRON은 작업 간의 종속성을 시각화할 수 없으며, 작업 간의 상위 및 하위 관계를 이해할 수도 없습니다.

2. 신뢰할 수 있는 재시도 및 데이터 복구 메커니즘의 부족

대부분의 작업은 실패 후 자동으로 재시도할 수 없으며, "숫자 대체" 기능도 없습니다.

3. 제한된 확장성

대부분의 CRON 작업은 단일 머신에서 실행되므로 자연스럽게 확장할 수 없습니다.

4. 취약한 모니터링 기능

작업 실행 시간, 오류 로그, 실행 추세 등에 대한 통합적인 시각이 부족합니다.

5. 상호작용의 어려움

많은 작업에서 디버깅이나 출력 확인을 위해 서버에 SSH로 로그인해야 하므로 운영 및 유지 관리가 복잡해집니다.

따라서 기업들은 다음과 같은 핵심 질문에 제대로 답하지 못하는 경우가 많습니다.

• 임무는 언제 실패하는가?

• 실행 속도가 갑자기 느려진 이유는 무엇인가요?

• 현재 실행 중인 작업, 대기 중인 작업 또는 멈춰 있는 작업은 무엇입니까?

• 재사용 가능한 일정 관리 구성 요소가 있습니까?

바로 이러한 근본적인 문제점들을 Airflow가 해결해 줍니다.

Apache Airflow: 최신 데이터 오케스트레이션을 위한 핵심 프레임워크

Apache Airflow는 복잡한 데이터 및 자동화 프로세스를 구축하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 Python 기반 작업 오케스트레이션 플랫폼입니다.

핵심 역량은 다음과 같습니다.

1. DAG(방향 비순환 그래프) 관리

모든 작업은 DAG(방향 비순환 그래프)를 사용하여 구성되며, 이를 통해 작업 종속성, 실행 경로 및 상태가 시각적으로 표시됩니다.

2. 완전한 파이썬 기반 작업 정의

워크플로는 파이썬으로 작성되어 유연성, 확장성 및 유지 관리 용이성을 제공합니다.

3. 동적 생성 및 재사용성

이 시스템은 복잡한 논리 생성 작업, 파라미터화 및 여러 환경에서의 재사용을 지원합니다.

4. 풍부한 연산자

좋다:

• 바시 오퍼레이터

• 파이썬 연산자

• 이메일 운영자

• AWS, GCP, Spark 및 기타 여러 통합 운영자

5. 강력한 사용자 인터페이스 및 모니터링 기능

작업 실행 기록, 로그, 실패 시 재시도 횟수, 실행 시간 등을 확인할 수 있습니다.

6. 다중 액추에이터 모드

• 순차 실행기

• 로컬 실행기

• 셀러리이큐터

• 쿠버네티스 실행기

이 시스템은 경량형부터 엔터프라이즈급까지 다양한 운영 모델을 지원합니다.

7. 폭넓은 적용 시나리오

• ETL/데이터 파이프라인

• 데이터 웨어하우스 로딩 중

• 머신러닝 훈련 오케스트레이션

• DevOps 자동화

• 배치 프로세스 관리

MWAA: AWS 관리형 Airflow의 엔터프라이즈급 업그레이드

강력한 성능에도 불구하고, Airflow를 실제 운영 환경에 맞게 구축하는 것은 매우 번거롭습니다.

• 스케줄러, 웹 서버 및 워커를 구성해야 합니다.

• 메타데이터 데이터베이스 관리(PostgreSQL/MySQL)

• Kubernetes 또는 분산 아키텍처에 배포

• 수동 확장 및 시스템 최적화

• DevOps 팀의 장기적인 유지 관리가 필요합니다.

Apache Airflow(MWAA)를 위한 Amazon 관리 워크플로 이러한 모든 문제가 해결되어 기업들은 Airflow를 "바로 사용 가능한 상태"로 활용할 수 있게 되었습니다.

MWAA의 핵심 장점

1. 완전 관리형 서비스로, 인프라 유지 관리가 필요 없습니다.

AWS는 다음을 담당합니다:

• 환경 배포

• 팽창과 수축

• 패치 업데이트

• 고가용성 아키텍처

• 서비스 안정성 및 보안

기업은 DAG 논리 자체에만 집중하면 됩니다.

2. AWS 서비스와의 심층적인 통합

별도의 설정 없이 바로 사용 가능:

• 아마존 S3

• 아마존 레드시프트

• AWS 람다

• AWS 글루

• 아마존 EMR

• 계단 함수

• 세이지메이커
  데이터 및 AI 서비스.

이를 통해 ETL/ML 파이프라인 구축이 더욱 효율적으로 이루어집니다.

3. 자동 수평 확장

MWAA는 리소스 낭비나 클러스터 과부하를 방지하기 위해 작업 부하에 따라 작업자 수를 자동으로 조정합니다.

4. 기업 수준의 보안 설계

• VPC 내 보안 격리

• KMS 데이터 암호화

• IAM 세분화된 접근 제어

• PrivateLink는 지원합니다.

금융 및 정부/기업 부문과 같은 고보안 환경에 적합합니다.

5. 완벽한 모니터링 시스템

모든 로그는 자동으로 CloudWatch로 전송되므로 모니터링 지표 데이터가 투명하게 공개됩니다.

6. 사용자 정의 플러그인 및 파이썬 라이브러리를 지원합니다.

플러그인과 requirements.txt 파일은 S3를 통해 업로드하여 사용자 지정 연산자 또는 타사 종속성을 활성화할 수 있습니다.

 

MWAA 시스템 아키텍처 분석

MWAA 환경은 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.

• 공기 흐름 스케줄러(일정 관리자)

• 웹 서버 UI

• 노동자들(자동 확장)

• 관리형 PostgreSQL 메타데이터베이스

• S3 저장소 DAG/플러그인/Python 종속성

• 클라우드워치 로그 시스템

해당 환경은 높은 가용성을 보장하기 위해 여러 가용 영역에 배포될 수 있습니다.

MWAA의 일반적인 기업 애플리케이션 시나리오

1. 대규모 데이터 엔지니어링

• S3 → 글루 → 적색편이

• Spark 작업 스케줄링

2. AI/ML 파이프라인 자동화

• 데이터 준비

• SageMaker 교육

• 모델 배포

3. 부서 간 업무 자동화

• 일일 업무

• 데이터 요약

• DevOps 자동화 스크립트

4. 일괄 작업 관리

대규모 데이터 정제, 변환 및 분석 작업.

MWAA와 자체 호스팅 Airflow: 기업용 솔루션 선택 가이드

기업 규모가 클수록 고가용성에 대한 요구가 높아지며, MWAA를 선택하는 것이 더욱 적합해집니다.

클라우드에서

처럼 AWS 리셀러우리는 솔루션 설계 및 마이그레이션부터 구현에 이르기까지 기업에 전 과정에 걸친 지원을 제공할 수 있습니다.

1. MWAA의 클라우드 마이그레이션 타당성 평가

기존 Airflow 환경을 기반으로 마이그레이션 경로 및 비용 대비 효과를 평가합니다.

2. DAG 수정 및 플러그인 호환성 확인

모든 작업이 원활하게 진행되도록 하십시오.

3. 보안 표준의 아키텍처 설계 및 구현

여기에는 VPC, IAM, 보안 그룹, KMS, PrivateLink 등에 대한 구성이 포함됩니다.

4. 비용 최적화 계획

실제 작업량을 기반으로 최적의 자원 배분이 제공됩니다.

5. 지속적인 기술 지원 및 AWS 공식 리소스와의 통합

최신 AWS 기술 업데이트 및 솔루션 가이드를 받아보세요.

요약하다

MWAA는 Airflow의 유연성을 AWS의 안정성, 보안 및 확장성과 결합합니다.
신속하게 최신 데이터 파이프라인을 구축하고, 운영 비용을 절감하며, 작업 신뢰성을 향상시키려는 기업에게 있어, 이 솔루션은 현재 이용 가능한 최고의 데이터 오케스트레이션 솔루션 중 하나입니다.

팀에서 Apache Airflow를 사용하고 있거나 ETL/ML 워크플로우 구축을 계획하고 있다면 MWAA는 우선적으로 고려해 볼 만한 호스팅 서비스 옵션입니다.