DBT, Airflow를 활용한 데이터 계보 중심 파이프라인 만들기
백엔드
DBT, Airflow를 활용한 데이터 계보 중심 파이프라인 만들기
두줄요약
DBT와 Airflow로 데이터 계보 중심 파이프라인 Flow.er를 구축한 사례를 소개했습니다. 운영 비용 절감과 조직 확장을 위한 구성 요소와 개선 경험을 공유했습니다.
핵심 내용
- DBT와 Airflow를 활용해 데이터 계보 중심의 on-demand data lineage pipeline 서비스 Flow.er 구축 사례 소개
- 기존 데이터 파이프라인의 문제를 개선하고, 여러 데이터 조직으로 확장하기 위한 구성 요소와 운영 경험 공유
- DBT의 역할, Airflow의 역할, CI/CD, 개인 인스턴스, 모델 관리, 확장 기능과 미래 구상까지 포함
적용해볼 점
- 데이터 적재와 복구, Backfill 운영 비용이 큰 환경에서 계보 중심 파이프라인 설계 검토
- 품질 높은 Data Product 운영과 조직 확장성을 고려한 파이프라인 컴포넌트 분리와 관리 체계 참고