데이터 처리가 반복되기 시작했을 때, Airflow가 등장한 이유

데이터 처리는 처음에는 단순합니다.
데이터가 들어오면 스크립트를 실행해 처리하면 됩니다.

 

하지만 시간이 지나면서 데이터는 정해진 주기로 들어오기 시작합니다.
예를 들어 매시 00시에 데이터가 들어오고, 우리는 매번 같은 로직으로 이를 처리해야 합니다.
이때부터 데이터 처리의 문제는 코드가 아니라 반복이 됩니다.

 

반복 실행이 시작되면 자연스럽게 새로운 질문들이 생깁니다.

• 이번 실행은 성공했는가
• 실패했다면 어디에서 멈췄는가
• 여러 단계는 어떤 순서로 실행되었는가
• 일부만 성공한 경우는 어떻게 처리해야 하는가

즉, 데이터 처리를 “한 번 잘하는 것”보다
계속 안정적으로 관리하는 것이 더 중요한 문제가 됩니다.

 

이 요구에서 데이터 파이프라인 개념이 등장합니다.
그리고 이 파이프라인을 스케줄, 의존성, 실패, 실행 이력 관점에서 관리하기 위해
만들어진 도구가 Airflow입니다.

 

Airflow는 데이터를 더 빠르게 처리하기 위한 도구가 아닙니다.
반복되는 데이터 처리를 신뢰 가능한 시스템으로 만들기 위한 도구입니다.

 

1. 데이터 처리에서 관리로 넘어가는 흐름

데이터 유입 (정해진 주기)
   ↓
반복 실행되는 처리 코드
   ↓
성공 / 실패 여부 불분명
   ↓
실행 순서·의존성 관리 필요
   ↓
실패 지점 추적 및 재실행 필요
   ↓
데이터 처리 관리 시스템
   ↓
Airflow

 

2. 정리하면

Airflow는 데이터 처리를 효율적으로 만들기 위한 도구가 아니라,
반복되는 데이터 처리를 안정적으로 운영하기 위해 등장한 관리 시스템이다.