1. 데이터브릭스 워크플로우란?
데이터브릭스 워크플로우(Databricks Workflows)는 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼 위에서 데이터, 분석 및 AI 워크로드를 조율하기 위한 통합 오케스트레이션 도구입니다. 복잡한 데이터 파이프라인을 관리하고 자동화하는 방법을 제공함으로써 조직이 데이터 기반 의사 결정을 더 효율적으로 수행할 수 있도록 지원합니다.
워크플로우는 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 데이터 관련 작업을 자동화하고 조율할 수 있게 해주는 핵심 도구입니다. 데이터브릭스 워크플로우를 통해 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 과정을 최적화할 수 있으며, 이는 데이터 중심 조직으로의 전환에 중요한 역할을 합니다.
2. 워크플로우의 핵심 개념
데이터브릭스 워크플로우를 이해하기 위해서는 세 가지 핵심 개념을 알아야 합니다:
작업(Job)
작업은 데이터브릭스에서 운영을 조정, 예약 및 실행하기 위한 주요 리소스입니다. 작업은 단일 태스크부터 수백 개의 태스크와 조건부 로직 및 의존성을 포함하는 복잡한 워크플로우까지 다양한 복잡성을 가질 수 있습니다. 작업은 방향성 비순환 그래프(DAG)로 시각적으로 표현되며, 다음과 같은 속성을 지정할 수 있습니다:
- 트리거(Trigger): 작업이 실행되는 시기를 정의합니다.
- 매개변수(Parameters): 작업 내 태스크에 자동으로 전달되는 런타임 매개변수입니다.
- 알림(Notifications): 작업이 실패하거나 너무 오래 걸릴 때 보낼 이메일이나 웹훅입니다.
- Git: 작업 태스크에 대한 소스 제어 설정입니다.
태스크(Task)
태스크는 작업 내의 특정 작업 단위입니다. 각 태스크는 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 다음과 같은 유형이 있습니다:
- 노트북 태스크: 데이터브릭스 노트북을 실행합니다.
- 파이프라인 태스크: 파이프라인을 실행합니다.
- Python 스크립트 태스크: Python 파일을 실행합니다.
- SQL 태스크: SQL 쿼리를 실행합니다.
- dbt 태스크: dbt 프로젝트를 실행합니다.
- JAR 태스크: JAR 파일을 실행합니다.
- 조건부 태스크: if/else 또는 for each와 같은 제어 흐름을 제공합니다.
태스크는 다른 태스크에 대한 의존성을 가질 수 있으며, 조건부로 다른 태스크를 실행할 수 있어 복잡한 워크플로우를 생성할 수 있습니다.
트리거(Trigger)
트리거는 특정 조건이나 이벤트에 기반하여 작업 실행을 시작하는 메커니즘입니다. 트리거는 다음과 같은 유형이 있습니다:
- 시간 기반 트리거: 예약된 시간(예: 매일 오전 2시)에 작업을 실행합니다.
- 이벤트 기반 트리거: 클라우드 스토리지에 새 데이터가 도착하는 등의 이벤트가 발생할 때 작업을 실행합니다.
3. 워크플로우의 주요 기능
데이터브릭스 워크플로우는 다양한 기능을 제공하여 데이터 파이프라인의 구축, 관리 및 모니터링을 지원합니다:
직관적인 작성 도구
데이터 실무자의 수준에 관계없이 단순하고 직관적인 도구로 워크플로우를 설계할 수 있습니다. 몇 번의 클릭으로 태스크를 정의하거나 좋아하는 IDE에서 작업할 수 있어 워크플로우 생성이 간단해집니다.
실행 가능한 인사이트
실시간 모니터링을 통해 모든 워크플로우 태스크에 대한 완전한 가시성을 확보할 수 있습니다. 상세한 메트릭과 분석을 활용하여 프로덕션 상태를 사전에 평가하고, 병목 현상을 빠르게 식별하며, 문제를 해결하고 데이터 파이프라인 전반에 걸쳐 원활한 운영을 보장할 수 있습니다.
검증된 신뢰성
완전 관리형 오케스트레이션 서비스로 프로덕션 워크플로우가 원활하고 안정적으로 실행되도록 신뢰할 수 있습니다. 검증된 성능과 확장성을 갖춘 데이터브릭스 워크플로우는 수천 개의 조직에서 중요한 데이터 파이프라인을 처리하는 데 신뢰받고 있습니다.
다양한 태스크 유형
노트북, SQL, Python 등을 포함한 다양한 태스크 유형으로 원활한 오케스트레이션을 실현하여 모든 데이터 워크플로우를 지원합니다. 태스크 의존성을 관리하고 조건부 로직, 루프, 재시도 등을 추가하여 워크플로우를 고유한 파이프라인 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
유연한 실행 옵션
정확히 필요한 시점에 실시간 트리거, 사전 정의된 일정 또는 주문형 실행으로 워크플로우를 실행할 수 있습니다. 완전 관리형, 서버리스 컴퓨팅으로 빠르게 시작할 수 있으며 설정이 필요 없고 사용한 만큼만 지불하는 가격 책정으로 유지 관리 없이 안전하고 확장 가능한 성능을 제공합니다.
고급 모니터링 및 진단
실시간으로 워크플로우 상태를 추적하고, 상세한 인사이트로 문제를 진단하며, 알림을 설정하여 통제력을 유지하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 오류 진단을 통해 작업 오류를 즉시 진단하고 근본 원인 분석 및 수정을 제공하여 워크플로우가 원활하게 실행되도록 합니다.
4. 워크플로우 생성 및 관리 방법
데이터브릭스 워크플로우를 생성하고 관리하는 방법에는 여러 가지가 있습니다:
UI를 통한 워크플로우 생성
데이터브릭스 UI를 사용하여 시각적으로 워크플로우를 생성하고 관리할 수 있습니다:
- 사이드바에서 Workflows 아이콘을 클릭합니다.
- Create Job 버튼을 클릭합니다.
- 작업 이름을 지정하고 첫 번째 태스크를 구성합니다.
- 필요에 따라 추가 태스크를 추가하고 의존성을 설정합니다.
- Create 버튼을 클릭하여 작업을 생성합니다.
프로그래밍 방식으로 워크플로우 관리
데이터브릭스는 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있는 도구와 API를 제공합니다:
- Databricks CLI: 명령줄에서 작업을 생성하고 관리합니다.
- Databricks Asset Bundles: 리소스를 관리하고 배포를 자동화합니다.
- Visual Studio Code 확장: VS Code 내에서 작업을 생성하고 관리합니다.
- Databricks SDK: 다양한 프로그래밍 언어로 작업을 관리합니다.
- Jobs REST API: API를 통해 작업을 관리합니다.
5. 실제 워크플로우 예제: 데이터 처리 및 검증
다음은 데이터브릭스 워크플로우의 실제 예시입니다:
이 예제 작업은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
- 첫 번째 태스크는 수익 데이터를 수집합니다.
- 두 번째 태스크는 널(null) 값을 확인하는 if/else 검사입니다.
- 널이 없는 경우 변환 태스크가 실행됩니다.
- 그렇지 않으면 데이터 품질 검증이 포함된 노트북 태스크가 실행됩니다.
- 매일 오전 11:29에 실행되도록 예약됩니다.
6. 워크플로우의 모니터링 및 가시성
데이터브릭스 워크플로우는 모니터링 및 가시성에 대한 내장 지원을 제공합니다:
UI에서의 작업 모니터링 및 가시성
데이터브릭스 UI에서 작업 소유자 및 마지막 실행 결과와 같은 세부 정보를 포함한 작업을 볼 수 있으며, 작업 속성별로 필터링할 수 있습니다. 작업 실행 기록을 보고, 작업 내 각 태스크에 대한 상세 정보를 얻을 수 있습니다.
작업 실행 상태 및 메트릭
데이터브릭스는 작업 실행 성공을 보고하며, 문제를 진단하고 성능을 이해하기 위한 각 작업 내 태스크에 대한 로그와 메트릭을 제공합니다.
알림 및 경고
이메일, Slack, 사용자 정의 웹훅 및 다양한 다른 옵션을 통해 작업 이벤트에 대한 알림을 설정할 수 있습니다.
시스템 테이블을 통한 사용자 정의 쿼리
데이터브릭스는 계정 전체의 작업 실행 및 태스크를 기록하는 시스템 테이블을 제공합니다. 이러한 테이블을 사용하여 작업 성능 및 비용을 쿼리하고 분석할 수 있습니다. 작업 메트릭 및 추세를 시각화하기 위한 대시보드를 만들어 워크플로우의 상태 및 성능을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.
7. 워크플로우의 제한 사항
데이터브릭스 워크플로우에는 다음과 같은 제한 사항이 있습니다:
- 워크스페이스는 2000개의 동시 태스크 실행으로 제한됩니다.
- 워크스페이스가 한 시간 동안 생성할 수 있는 작업 수는 10000개로 제한됩니다(실행 제출 포함).
- 워크스페이스에는 최대 12000개의 저장된 작업이 포함될 수 있습니다.
- 작업에는 최대 1000개의 태스크가 포함될 수 있습니다.
8. 데이터브릭스 워크플로우와 다른 도구의 비교
데이터브릭스 워크플로우와 Apache Airflow와 같은 다른 오케스트레이션 도구 사이에는 중요한 차이점이 있습니다:
- 확장성: 데이터브릭스 워크플로우는 데이터브릭스와 함께 자동으로 확장되는 반면, Airflow는 확장 및 인프라 측면을 직접 관리해야 합니다.
- 통합 요구 사항: 필요한 통합 및은 플러그인의 범위를 고려해야 합니다. Airflow는 데이터브릭스 워크플로우에 비해 더 광범위한 통합 옵션을 제공합니다.
9. 결론: 데이터브릭스 워크플로우의 가치
데이터브릭스 워크플로우는 데이터 파이프라인의 구축, 관리 및 모니터링을 위한 강력한 도구입니다. 직관적인 인터페이스, 다양한 태스크 유형, 강력한 모니터링 기능을 통해 데이터브릭스 워크플로우는 조직이 복잡한 데이터 프로세스를 효과적으로 오케스트레이션할 수 있도록 지원합니다.
데이터브릭스 워크플로우를 사용하면 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:
- 데이터 파이프라인의 효율적인 구축 및 관리
- 태스크 간의 복잡한 의존성 처리
- 실패 시나리오에 대한 강력한 오류 처리 및 복구
- 데이터 파이프라인에 대한 종합적인 모니터링 및 가시성
- 비즈니스 요구 사항에 맞는 유연한 스케줄링 옵션
데이터브릭스 워크플로우를 통해 조직은 데이터 프로세스를 간소화하고, 자동화하며, 확장할 수 있어 데이터에서 더 많은 가치를 도출하고 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터브릭스 워크플로우는 현대적인 데이터 파이프라인의 요구 사항을 충족하도록 설계되었으며, 기업이 데이터 중심 조직으로 나아가는 과정에서 중요한 역할을 합니다.
