Python Airflow 프로덕션 배포 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

• 대상자: Airflow를 사용한 데이터 파이프라인/ML 워크플로우 개발자
• 난이도: 중급 이상 (DAG 설계, 병렬 처리, 보안 고려사항 이해 필요)

핵심 요약

• Airflow 핵심 메커니즘: threading/multiprocessing 모듈 기반 태스크 실행, datetime 기반 스케줄링, DAG의 Python 기반 정의 (DAG, PythonOperator)
• 보안 취약점: pickle 기반 XCom 통신의 잠재적 코드 실행 위험, 신뢰할 수 있는 소스만 역직렬화
• 성능 최적화: KubernetesExecutor/CeleryExecutor 사용, max_active_runs 제한, C 확장 모듈 활용

섹션별 세부 요약

1. 주요 사용 사례

• ETL 파이프라인: API/DB/클라우드 저장소에서 데이터 추출 → Spark/Dask로 변환 → 데이터 웨어하우스로 로드
• ML 모델 훈련: 데이터 준비 → 특징 공학 → 모델 훈련/평가/배포 전 과정 자동화
• 인프라 프로비저닝: BashOperator로 Kubernetes 네임스페이스 생성, 클라우드 리소스 배포
• 보고서 자동 생성: 스크립트 실행 후 이메일/채널별 분배

2. Python 생태계 통합

• 정적 분석: mypy로 타입 힌트 강제, pydantic으로 데이터 검증
• 테스트: pytest로 단위/통합 테스트, Hypothesis로 프로퍼티 기반 테스트
• 로그 관리: structlog 기반 구조화 로깅, dataclasses로 데이터 구조 정의

3. 디버깅 전략

• 트레이스백 예시: PicklingError 발생 시 my_custom_class의 역직렬화 실패
• 기술: cProfile으로 성능 병목 분석, pdb 원격 디버깅, Airflow UI로 태스크 상태 확인

4. 성능 최적화 기법

• 병렬 처리 제한: max_active_runs/dag_concurrency 설정 조정
• 자원 관리: KubernetesExecutor 사용, CPU 집약적 작업에 NumPy/SciPy 활용

5. 보안 고려사항

• XCom 보안: 암호화된 S3 등 안전한 백엔드 사용
• 접근 제한: AirflowConnection 또는 환경 변수로 자격 증명 관리

6. 테스트 전략

• 환경 관리: tox로 가상 환경 관리, GitHub Actions CI/CD 통합
• 커밋 전 검증: pre-commit 훅으로 코드 스타일/타입 검증

7. 일반적인 실수

• 복잡한 DAG: 작은 DAG로 분할, 의존성 주의
• XCom 제한: 대규모 데이터는 공유 저장소 사용
• 오류 처리: try/except로 예외 처리, retries 설정

결론

• 핵심 팁: mypy로 타입 안정성 확보, KubernetesExecutor로 확장성 향상, XCom 대신 S3 사용
• 실무 적용: DAG 정의와 태스크 로직 분리, Docker로 재현 가능한 빌드 보장, pytest 기반 자동화 테스트 구현