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데이터 오케스트레이션은 현대 데이터 엔지니어링의 중요한 구성 요소가 되었으며, 이를 통해 팀은 데이터 워크플로를 간소화하고 자동화할 수 있습니다. Apache Airflow는 유연성과 강력한 커뮤니티 지원으로 널리 사용되는 도구입니다. 그러나 고유한 기능과 이점을 제공하는 몇 가지 다른 대안이 있습니다. 

이 블로그 게시물에서는 워크플로 관리를 위한 5가지 대안인 Prefect, Dagster, Luigi, Mage AI 및 Kedro에 대해 설명합니다. 이러한 도구는 데이터 엔지니어링에만 국한되지 않고 모든 분야에서 사용할 수 있습니다. 이러한 도구를 이해하면 데이터 및 기계 학습 워크플로 요구 사항에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

지사 워크플로를 구축 및 관리하고 관찰 가능성과 분류 기능을 제공하는 오픈 소스 도구입니다. 몇 줄의 Python 코드를 사용하여 대화형 워크플로 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Prefect는 워크플로를 클라우드 또는 온프레미스에서 실행할 수 있는 하이브리드 실행 모델을 제공하여 사용자가 데이터 작업을 더 효과적으로 제어할 수 있도록 합니다. 직관적인 UI와 풍부한 API를 통해 데이터 워크플로우를 쉽게 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다.

대그스터 전체 수명주기 동안 데이터 자산의 개발, 유지 관리 및 관찰을 단순화하는 강력한 오픈 소스 데이터 파이프라인 조정자입니다. 클라우드 네이티브 환경을 위해 구축된 Dagster는 통합 데이터 계보, 관찰 가능성 및 사용자 친화적인 개발 환경을 제공하므로 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어에게 인기가 높습니다.

Dagster는 사용자가 데이터 자산을 Python 함수로 정의할 수 있는 오픈 소스 데이터 조정 시스템입니다. 일단 정의되면 Dagster는 사용자가 정의한 일정에 따라 또는 특정 이벤트에 대한 응답으로 이러한 기능을 관리하고 실행합니다. Dagster는 로컬 개발 및 단위 테스트부터 통합 테스트, 스테이징 환경 및 프로덕션에 이르기까지 데이터 개발 수명주기의 모든 단계에서 사용할 수 있습니다.

루이지Spotify가 개발한 는 일괄 작업의 복잡한 파이프라인을 구축하기 위한 Python 기반 프레임워크입니다. 안정성과 확장성에 중점을 두고 종속성 해결, 워크플로 관리, 시각화 등을 처리합니다. 

Luigi는 작업 종속성을 관리하는 데 탁월한 강력한 도구로, 종속성이 충족되는 경우에만 작업이 올바른 순서로 실행되도록 보장합니다. Hadoop 작업, Python 스크립트 및 기타 일괄 프로세스가 혼합되어 있는 워크플로에 특히 적합합니다. 

Luigi는 추천, 인기 목록, A/B 테스트 분석, 외부 보고서, 내부 대시보드 등 다양한 작업을 지원하는 인프라를 제공합니다.

마법사 AI 데이터 오케스트레이션 분야의 새로운 진입자로서 데이터 변환 및 통합을 위한 하이브리드 프레임워크를 제공하고 노트북의 유연성과 엄격한 모듈식 코드를 결합합니다. 데이터 추출, 변환 및 로드 프로세스를 간소화하여 사용자가 보다 효율적이고 사용자 친화적인 방식으로 데이터 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

Mage AI는 간단한 개발자 경험을 제공하고, 여러 프로그래밍 언어를 지원하며, 공동 개발을 가능하게 합니다. 내장된 모니터링, 경고 및 관찰 기능은 대규모의 복잡한 데이터 파이프라인에 매우 적합합니다. Mage AI는 dbt 모델 구축, 실행 및 관리를 위해 dbt도 지원합니다.

케드로 데이터 및 기계 학습 파이프라인을 구축하는 표준화된 방법을 제공하는 Python 프레임워크입니다. 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례를 사용하여 재현 가능하고 유지 관리 가능하며 모듈식인 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 파이프라인을 생성하는 데 도움을 줍니다.

Kedro는 표준화된 프로젝트 템플릿, 데이터 커넥터, 파이프라인 추상화, 코딩 표준 및 유연한 배포 옵션을 제공하여 데이터 과학 프로젝트의 구축, 테스트 및 배포 프로세스를 단순화합니다. 데이터 과학자는 Kedro를 사용하여 일관되고 체계적인 프로젝트 구조를 보장하고, 데이터 및 모델 버전 관리를 쉽게 관리하고, 파이프라인 종속성을 자동화하고, 다양한 플랫폼에 프로젝트를 배포할 수 있습니다.

Apache Airflow는 계속해서 데이터 조정을 위한 널리 사용되는 도구이지만 여기에 제시된 대안은 특정 프로젝트 또는 팀 선호도에 더 적합할 수 있는 다양한 기능과 이점을 제공합니다. 단순성, 코드 중심 설계 또는 기계 학습 워크플로 통합 중 무엇을 우선시하든 귀하의 요구 사항을 충족하는 대안이 있을 수 있습니다. 이러한 옵션을 탐색함으로써 팀은 데이터 운영을 향상하고 데이터 이니셔티브에서 더 많은 가치를 창출하는 데 적합한 도구를 찾을 수 있습니다.

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아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 머신 러닝 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 고생하는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 만드는 것입니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/5-airflow-alternatives-for-data-orchestration?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-airflow-alternatives-for-data-orchestration