Prefect를 활용한 파이썬 기반 워크플로우 오케스트레이션 가이드

핵심 기술: Prefect는 복잡한 데이터 파이프라인과 ML 워크플로우를 파이썬 기반으로 효율적으로 조정, 예약 및 통합할 수 있게 해주는 워크플로우 오케스트레이션 도구입니다.

기술적 세부사항:
* 워크플로우 오케스트레이션: 데이터 수집, 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 학습, 배포, 재학습 예약, 모니터링 등 ML 파이프라인의 다양한 단계를 관리합니다.
* Prefect의 장점: 파이썬 코드와의 높은 호환성, 동적 DAG 생성, 강력한 오류 처리 및 복구 기능, 뛰어난 관찰 가능성(UI/모니터링), 분산 실행 가능성을 제공합니다.
* 아키텍처: Prefect API (Orion), Prefect UI, Storage (S3, GCS 등), Prefect Agents (워크로드 실행)로 구성됩니다.
* 태스크(Task): 개별 작업 단위를 나타내며, 이름, 재시도, 타임아웃, 태그, 캐싱, 결과 저장 등 다양한 설정을 지원합니다. (예: extract_data 태스크)
* 플로우(Flow): 여러 태스크를 조합하여 전체 워크플로우를 정의하며, 태스크 종속성, 오류 처리, 파라미터, 병렬 실행 등을 관리합니다. (예: process_data 플로우)
* 태스크 러너(Task Runner): SequentialTaskRunner, ConcurrentTaskRunner, DaskTaskRunner 등을 통해 태스크 실행 방식을 제어합니다.
* 배포(Deployment): 플로우를 로컬 환경 외부에서 실행 가능하게 하며, 스케줄링, 인프라스트럭처, 파라미터 등을 설정합니다. (예: daily-data-processing 배포)
* 스케줄링(Schedule): Cron, Interval, RRule 등을 사용하여 플로우 실행 시점을 예약합니다.
* 결과 영속성: persist_result=True 옵션으로 태스크 결과를 저장할 수 있습니다.
* ML 파이프라인 예제: NYC 택시 데이터셋을 이용한 예측 모델 학습 파이프라인을 통해 Prefect의 실제 적용 사례를 보여줍니다.

개발 임팩트: 복잡한 데이터 및 ML 파이프라인의 안정적인 자동화, 재현성 확보, 실행 가시성 향상, 개발 생산성 증대를 기대할 수 있습니다.

톤앤매너: 전문적이고 실용적인 기술 가이드.