오케스트레이션이란 무엇인가요?

데이터 오케스트레이션이란 무엇인가요?

데이터 오케스트레이션은 데이터 이동, 변환, 검증, 전달과 같은 데이터 작업을 올바른 순서로, 적시에, 대규모로 실행되도록 구성하고 관리하는 프로세스입니다.

일반적인 데이터 시스템에는 여러 단계가 포함됩니다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터를 정리 및 변환하고, 데이터 품질을 검증하고, 데이터베이스, 대시보드 또는 앱에 로드해야 합니다. 데이터 오케스트레이션은 이러한 모든 단계를 조정된 워크플로로 연결하여 조직의 요구 사항을 충족합니다. 각 작업이 언제 시작되어야 하는지, 무엇을 먼저 완료해야 하는지, 문제가 발생했을 때 무엇을 해야 하는지를 결정합니다. 데이터 오케스트레이션은 프로세스가 반복 가능하고 작업을 자동화할 수 있을 때 특히 유용합니다. 이를 통해 시간을 절약하고 시스템의 효율성과 성능을 개선하며 데이터 품질을 향상시킬 수 있습니다.

간단히 말해, 데이터 오케스트레이션은 전체 데이터 프로세스가 원활하고 안정적이며 제시간에 이루어지도록 보장합니다.

일반적인 데이터 오케스트레이션 도구에는 Apache Airflow, Prefect, Dagster 및 Databricks Lakeflow Jobs와 같은 플랫폼 통합 옵션이 있습니다.

데이터 오케스트레이션은 개발자 영역에 존재하는 다른 유형의 오케스트레이션과 다릅니다.

• 컨테이너 오케스트레이션: 컨테이너 오케스트레이션은 컨테이너 관리 및 조정 자동화입니다. 소프트웨어 팀(DevOps, 플랫폼 엔지니어 등)은 Kubernetes 및 Docker Swarm과 같은 컨테이너 오케스트레이션 도구를 사용하여 컨테이너 프로비저닝 및 배포, 컨테이너 간 리소스 할당, 컨테이너 상태 모니터링, 컨테이너 간 상호 작용 보안과 같은 작업을 제어하고 자동화합니다.
• 애플리케이션 오케스트레이션: 애플리케이션 오케스트레이션은 두 개 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 통합하는 것입니다. 프로세스를 자동화하거나 실시간 데이터 동기화를 지원하기 위해 이를 수행할 수 있습니다. 애플리케이션 오케스트레이션 프로세스를 통해 통합을 중앙에서 관리 및 모니터링하고 메시지 라우팅, 보안, 변환 및 안정성을 위한 기능을 추가할 수 있습니다. 이 접근 방식은 통합 로직이 애플리케이션 자체에서 분리되어 컨테이너 내에서 관리되므로 점대점 통합보다 더 효과적입니다.
• 보안 오케스트레이션(SOAR): 보안 오케스트레이션, 자동화 및 응답(SOAR)은 자동화와 오케스트레이션을 결합한 접근 방식으로, 조직이 위협 검색, 위협 인텔리전스 수집 및 낮은 수준의 위협에 대한 사고 대응을 자동화할 수 있도록 합니다.

데이터 오케스트레이션과 ETL의 차이점은 무엇인가요?

ETL(Extract, Transform, Load)은 때때로 ELT라고도 하며, 실제로 데이터를 이동하고 재구성하는 프로세스입니다. 소스에서 데이터를 추출하고(extract), 특정 비즈니스 요구에 맞게 정리하고 모양을 만듭니다(transform). 그런 다음 데이터를 데이터 웨어하우스와 같은 대상 시스템에 로드합니다(load).

데이터 오케스트레이션은 ETL 위에 위치하여 ETL 프로세스가 언제 그리고 어떻게 실행될지를 결정하는 조정 계층입니다. 작업 실행 시기 결정, 어떤 작업을 먼저 실행할지 제어, 실패 및 재시도 처리, 알림 전송, 종속성 추적 등 데이터 작업을 제어하고 조정하는 데 중점을 둡니다.

요약하자면, ETL은 데이터 작업을 처리하고, 오케스트레이션은 출력이 안정적이고 시기적절하도록 관리합니다.

데이터 오케스트레이션은 어떻게 작동하나요?

데이터 오케스트레이션은 여러 스토리지 위치에서 사일로화된 데이터를 가져와 결합, 구성한 다음 모든 비즈니스 인텔리전스(BI), 분석 또는 머신러닝 모델 요구 사항에 즉시 사용할 수 있도록 하여 데이터 팀이 데이터 엔지니어링 프로세스를 자동화하도록 지원합니다.

이 프로세스는 레거시 시스템, 클라우드 기반 도구 또는 데이터 레이크 등 모든 데이터 센터를 연결합니다. 데이터는 표준 형식으로 변환되어 의사 결정에 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있습니다.

대부분의 조직은 방대한 양의 데이터를 생성하므로, 자동화된 도구는 대규모로 데이터를 구성하고 다운스트림 사용 사례에 시기적절하게 사용할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 또한 데이터 오케스트레이션 플랫폼은 규정 준수를 보장하고 파이프라인 상태 및 성능을 모니터링하며 관찰 가능성을 통해 문제를 감지하는 데 이상적입니다.

데이터 오케스트레이션 도구 사용의 주요 이점은 무엇인가요?

올바른 데이터 오케스트레이션 솔루션을 사용하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 향상된 안정성: 명확한 종속성, 자동화된 재시도 및 실행 가능한 알림을 통해 예측 가능한 데이터 파이프라인 실행
• 강화된 데이터 품질: 잘못된 데이터를 조기에 감지하기 위한 내장된 검증 및 확인
• 향상된 투명성: 로그, 메트릭 및 계보를 통해 운영을 관찰 가능하게 함
• 적시성: 예정된 시간 또는 이벤트에 따라 최신 데이터 제공
• 비용 효율성: 중복 재처리를 피하고 리소스를 현명하게 확장
• 거버넌스: 감사 가능한 실행, 액세스 제어 및 정책 시행

잘못된 데이터 오케스트레이션 도구를 사용할 때 발생할 수 있는 문제는 무엇인가요?

일부 데이터 오케스트레이터에는 제한 사항이 있어 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.

• 복잡한 워크플로: 종속성 및 실패 경로를 이해하거나 유지 관리하기 어려운 얽힌 파이프라인.
• 제한된 스케줄링 지능: 종속성 인식, 데이터 품질 검사 또는 강력한 재시도 로직이 없는 타이머 기반 스케줄링.
• 약한 관찰 가능성: 제한된 로그, 메트릭 또는 계보로 인해 문제 해결 및 근본 원인 분석이 느려짐.
• 알림 피로: 운영자를 압도하는 낮은 신호의 노이즈 알림.
• 경직된 워크플로 지원: 백필, 이벤트 기반 트리거 또는 동적 파이프라인 처리 미흡.
• 구성 스프로울: 이식성 및 버전 제어를 감소시키는 구성 복잡성 증가 및 공급업체별 종속성.
• 보안 제한: 불충분한 역할 기반 액세스 제어와 같은 거버넌스의 격차.

워크플로가 매우 동적이거나, 여러 시스템에 걸쳐 있거나, 강력한 데이터 계약이 필요하거나, 안정성을 희생하지 않고 높은 동시성으로 확장해야 하는 경우 오케스트레이터는 제대로 작동하기 어려울 것입니다. 이러한 영역을 명시적으로 해결하는 플랫폼을 선택하고 데이터 파이프라인을 모듈식으로 유지하며 관찰 가능하게 만드십시오.

데이터 오케스트레이션 솔루션의 주요 구성 요소는 무엇인가요?

데이터를 쉽고 효율적으로 오케스트레이션하려면 데이터 오케스트레이션 솔루션에 다음과 같은 기능이 포함되어야 합니다.

• 작업 종속성: 작업 종속성은 작업 간의 순서와 조건을 설정하여 워크플로 전반에 걸쳐 순차, 병렬 및 분기를 가능하게 합니다.
• 작업 유형: 데이터 오케스트레이션 솔루션은 노트북, Python 스크립트, SQL, dbt, JAR, Spark Submit 등 다양한 작업 유형을 지원해야 합니다.
• 매개변수: 매개변수는 코드를 변경하지 않고 동작을 제어하기 위해 오케스트레이션 실행(파이프라인, DAG, 워크플로)에 전달하는 명명된 형식화된 입력입니다. 이를 통해 워크플로를 재사용 가능하고 구성 가능하며 환경 간에 쉽게 승격할 수 있습니다.
• 스케줄: 스케줄은 특정 시간(예: 시간별, 일별 또는 cron)에 작업을 실행하는 시간 기반 설정입니다.
• 트리거: 트리거는 조건 또는 이벤트(시간 기반, 이벤트 또는 데이터 기반)에 따라 작업을 시작하는 메커니즘입니다.
• 제어 흐름: 제어 흐름은 작업 실행 모양을 정의할 수 있는 기능으로, 동적이고 복원력 있는 워크플로를 구축할 수 있습니다. 여기에는 종종 재시도(작업이 오류 메시지로 실패할 경우 특정 작업을 다시 실행해야 하는 횟수 지정), 순차, 병렬, 분기 및 루프(“실행 조건”, “if/else” 및 “각각” 조건부 작업)가 포함됩니다.
• 조건부 실행: 오케스트레이션 도구를 사용하면 실행 조건을 설정할 수 있어야 합니다.
• 백필 실행: 백필 실행은 누락된 데이터를 채우거나 결과를 다시 계산하기 위해 과거 날짜/시간 범위에 걸쳐 기록 데이터를 다시 처리하는 작업 실행(종종 일련의 실행)입니다.
• 관찰 가능성: 데이터 엔지니어링을 위한 관찰 가능성은 ETL이 올바르고 효과적으로 작동하는지 확인하기 위해 시스템을 검색, 모니터링 및 문제 해결하는 능력입니다. 건강하고 안정적인 데이터 파이프라인을 유지하고 실제 비즈니스 통찰력을 발굴하며 신뢰할 수 있는 다운스트림 분석을 제공하는 데 핵심입니다.
• 거버넌스: 오케스트레이션 도구는 권한 부여 및 ID, 자산을 관리하는 데이터 거버넌스를 포함해야 합니다.

데이터 오케스트레이션은 누가 담당하나요?

대부분의 회사는 데이터 엔지니어링 팀에 데이터 오케스트레이션을 의존하지만, 데이터 분석가와 데이터 과학자도 이 역할을 관리할 수 있습니다. 드물게 일부 조직에서는 비즈니스 사용자 또는 DevOps 실무자가 데이터를 오케스트레이션합니다.

AI와 데이터 오케스트레이션

AI는 지능형 의사 결정, 예측 분석 기능 및 자동화된 워크플로에 대한 적응형 최적화를 추가하여 데이터 오케스트레이션을 혁신하고 있습니다.

AI는 오케스트레이션을 향상시킵니다
기존 오케스트레이션은 미리 정의된 규칙과 순서를 따릅니다. AI 기반 오케스트레이션은 과거 데이터 학습, 결과 예측, 실시간 조건에 따른 워크플로 조정을 통해 더 나아갑니다. 이를 통해 오케스트레이션 시스템은 더욱 자율적이고 효율적이며 복원력이 강해질 수 있습니다.

AI 기반 오케스트레이션의 주요 기능

• 예측적 워크플로 최적화: AI는 과거 워크플로 실행을 분석하여 병목 현상, 리소스 요구 사항 및 잠재적 실패를 미리 예측하고 리소스 할당 및 작업 예약을 자동으로 조정합니다.
• 지능형 오류 처리: AI 기반 오케스트레이션은 실패한 작업을 단순히 다시 시도하는 대신 근본 원인을 진단하고, 해결 전략을 제안하며, 대체 경로를 통해 워크플로를 자동으로 라우팅할 수 있습니다.
• 이상 감지: 머신러닝 모델은 오케스트레이션된 워크플로를 지속적으로 모니터링하여 실시간으로 비정상적인 패턴, 성능 저하 또는 보안 위협을 감지합니다.
• 적응형 리소스 관리: AI는 예측된 워크로드 수요에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하여 성능을 유지하면서 비용을 최적화합니다.
• 자연어 인터페이스: AI를 통해 사용자는 대화형 인터페이스를 사용하여 오케스트레이션 워크플로를 생성, 수정 및 모니터링할 수 있어 비기술 사용자도 오케스트레이션에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

AI/ML 워크로드 오케스트레이션
데이터 오케스트레이션은 머신러닝 파이프라인 관리에 특히 유용하며, 모델 성능 지표 및 데이터 드리프트 감지에 따라 모델 학습, 테스트, 배포 및 재학습 주기를 자동화할 수 있습니다.

데이터 오케스트레이션 도구 선택 방법

올바른 데이터 오케스트레이션 솔루션을 선택하는 것은 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. 오케스트레이터를 선택할 때 다음 사항을 고려하십시오.

사용 사례 일치
오케스트레이션 도구는 종종 특정 작업에 맞춰져 있습니다. 데이터 파이프라인 구축, 애플리케이션 배포 관리 또는 클라우드 인프라 자동화와 같은 주요 목표를 파악하고 이러한 우선 순위를 직접적으로 해결하는 도구를 선택하십시오. 예를 들어 데이터 파이프라인을 위한 데이터베이스 통합 또는 배포 워크플로를 위한 컨테이너 관리 지원과 같이 요구 사항에 맞는 특정 기능을 평가하십시오.

확장성
현재 및 예상되는 데이터 볼륨, 워크플로 복잡성 및 사용자 기반을 고려하십시오. 일부 플랫폼은 소규모 팀이나 파일럿 프로젝트에서는 잘 작동하지만 엔터프라이즈 규모에서는 어려움을 겪습니다. 성능 손실 없이 향후 성장을 처리할 수 있도록 수평 확장, 분산 실행 및 고가용성에 대한 지원을 평가하십시오.

통합 기능
기술 생태계는 매우 다양합니다. 오케스트레이션 플랫폼이 현재 기술 스택, API 및 보안 프로토콜과 호환되는지 확인하십시오. 필수 데이터 저장소, 컴퓨팅 환경, 버전 관리 시스템 및 모니터링 또는 경고 서비스와의 기본 통합을 확인하십시오. 강력한 통합은 수동 작업과 실패 지점을 줄입니다.

사용 편의성
유연한 스크립팅 기능과 명확한 시각적 인터페이스 간의 균형을 찾으십시오. 직관적인 워크플로 편집기는 프로그래밍 배경이 깊지 않은 팀원들도 파이프라인을 설계, 모니터링 및 문제 해결하는 것을 더 쉽게 만듭니다. 포괄적인 문서와 활발한 사용자 커뮤니티도 원활한 경험에 기여합니다.

유지 관리 용이성
도구가 업그레이드, 종속성 변경 및 오류 처리를 관리하는 방법을 평가하십시오. 강력한 로깅, 명확한 문제 해결 도구 및 자동 복구 옵션은 운영 부담을 줄이고 사소한 문제가 주요 중단으로 이어지는 것을 방지합니다. 지속적인 유지 관리를 위해 사용 가능한 지원 리소스를 고려하십시오.

재정적 비용
구독, 사용량 기반 또는 오픈 소스와 같은 가격 모델을 검토하고 예산 및 예상 규모와 비교하십시오. 나중에 놀라지 않도록 초기 설정뿐만 아니라 라이선스, 인프라 및 장기 운영 비용을 고려하십시오.

데이터 오케스트레이터를 구매하는 것과 직접 구축하는 것 중 언제 어떤 것이 합리적일까요?

모든 것은 팀과 조직의 요구 사항, 그리고 무엇을 우선시하고 싶은지에 달려 있습니다. 성숙도 대 사용자 정의 가능성, 유지 관리 대 유연성 등. 올바른 접근 방식을 찾는 데 도움이 되는 자세한 내용은 다음과 같습니다.

구매해야 할 때:

• 기성 워크플로 오케스트레이션이 필요한 경우 — 조건부 로직, 루프 및 노트북, Python, SQL/dbt 및 외부 작업을 지원하는 DAG 작성.
• 파이프라인이 이벤트 트리거에 의존하는 경우 — 사용자 지정 스케줄러를 구축하지 않고도 지속적인 실행이 필요한 파일 도착, 테이블 업데이트 또는 예약.
• 내장된 안정성 기능이 필요한 경우 — SLA 요구 사항을 충족하기 위한 재시도, 시간 초과, 대상 복구/백필 및 경고.
• 관찰 가능성이 중요한 경우 — 디버깅 및 성능 모니터링을 위한 실행 그래프, 타임라인, 로그, 메트릭 및 계보.
• 거버넌스 및 보안이 중요한 경우 — 데이터 카탈로그와 통합된 계보, 감사 및 역할 기반 액세스 제어.
• 기본 통합을 원하는 경우 — 자동화를 연결하는 대신 도구(예: BI 새로 고침 작업)에 대한 기본 제공 연결.
• 관리할 인프라를 줄이고 싶은 경우 — 별도의 시스템을 운영하지 않는 플랫폼 네이티브 오케스트레이터.

직접 구축해야 할 때:

• 오케스트레이션 로직이 매우 특수한 경우 — 표준 DAG 모델을 초과하는 순환 워크플로, 사용자 지정 리소스 조정 또는 트랜잭션 게이팅.
• 독점 시스템과의 깊은 통합이 필요한 경우 — 사용자 지정 런타임, 내부 API 또는 엄격한 온프레미스/오프라인 요구 사항.
• 장기적인 엔지니어링 소유권을 수용하는 경우 — 오케스트레이션 UI, DSL, 재시도, 관찰 가능성 계층, 보안 및 업그레이드 유지 관리.

의사 결정 체크리스트:

간단히 말해서:

• 구매를 기본으로 하십시오. "구매" 기준 중 두 가지 이상이 적용되는 경우 상용/기본 통합 오케스트레이터는 채택이 더 빠르고 장기적으로 운영 비용이 저렴합니다.
• 요구 사항이 예외적이고 안정적이며 다년간의 유지 관리에 대한 명확한 소유권과 리소스가 있는 경우에만 구축하십시오.

주요 데이터 오케스트레이션 사용 사례

다음은 다양한 부문에서 데이터 오케스트레이션을 활용하는 실제 사례입니다.

금융 서비스
금융 기관은 데이터 오케스트레이션을 사용하여 사기 탐지 파이프라인을 관리하고 여러 시스템에서 거래 데이터를 실시간으로 처리합니다. 오케스트레이션된 워크플로는 의심스러운 활동을 자동으로 플래그 지정하고, 확인 프로세스를 트리거하며, 규제 요구 사항 및 감사 추적을 준수하면서 위험 모델을 업데이트합니다.

의료
의료 기관은 전자 건강 기록(EHR), 실험실 시스템, 영상 플랫폼 및 청구 시스템 간의 환자 데이터 흐름을 오케스트레이션합니다. 예를 들어, 환자가 여러 부서를 방문할 때 오케스트레이션은 검사 결과, 진단 및 치료 계획이 모든 시스템에서 동기화되도록 하여 HIPAA 규정 준수를 유지하면서 조정된 치료를 가능하게 합니다. 여기에서 예시를 읽어보세요.

전자상거래 및 소매
소매업체는 데이터 오케스트레이션을 사용하여 온라인 스토어, 실제 매장 및 타사 마켓플레이스 전반의 재고, 가격 책정 및 고객 데이터를 관리합니다. 오케스트레이션된 워크플로는 재고 수준을 자동으로 업데이트하고, 재주문 프로세스를 트리거하며, 수요에 따라 가격을 조정하고, 실시간으로 고객 추천을 개인화합니다. 여기에서 예시를 읽어보세요

제조 및 공급망
제조업체는 IoT 센서, 생산 시스템, 품질 관리 및 물류 플랫폼을 연결하는 워크플로를 오케스트레이션합니다. 데이터 오케스트레이션은 장비 센서의 데이터를 조정하고, 장애가 발생하기 전에 유지보수 워크플로를 트리거하며, 생산 일정을 자동으로 조정하여 예측 유지보수를 가능하게 합니다. 여기에서 몇 가지 예시를 읽어보세요

미디어 및 엔터테인먼트
스트리밍 플랫폼은 데이터 오케스트레이션을 사용하여 콘텐츠 수집, 트랜스코딩부터 글로벌 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 전반의 배포에 이르기까지 콘텐츠 전송 파이프라인을 관리합니다. 오케스트레이션된 워크플로는 콘텐츠가 처리되고, 다양한 장치에 최적화되며, 최소한의 지연 시간으로 제공되도록 보장합니다.

통신
통신 제공업체는 네트워크 기능, 서비스 프로비저닝 및 고객 온보딩 프로세스를 오케스트레이션합니다. 신규 고객이 가입하면 오케스트레이션은 여러 백엔드 시스템에 걸쳐 신원 확인, 서비스 활성화, 청구 설정 및 네트워크 구성을 조정합니다.

자주 묻는 질문

데이터 오케스트레이션이란 무엇이며 왜 필수적인가요?
데이터 오케스트레이션은 수집, 변환, 검증 및 여러 시스템에 걸친 배포와 같은 데이터 워크플로의 자동화된 조정입니다.

모니터링, 재시도 및 종속성 관리를 통해 파이프라인이 올바른 순서로 실행되도록 합니다. 데이터 오케스트레이션은 현대 데이터 환경이 많은 도구와 소스에 걸쳐 있기 때문에 필수적이며, 자동화는 파이프라인 실패, 지연 및 데이터 품질 문제를 방지합니다.

오케스트레이션은 AI 및 분석 지원에 어떤 역할을 하나요?
데이터 오케스트레이션은 데이터 파이프라인이 안정적으로 실행되고 신뢰할 수 있는 데이터를 다운스트림 시스템에 제공하도록 보장함으로써 AI 및 분석을 지원합니다. 다음과 같은 도움을 줍니다:

• 데이터 파이프라인 자동화: 시스템 간 수집, 변환, 검증 및 배포 조정
• 데이터 안정성 보장: 종속성, 재시도 및 파이프라인 모니터링 관리
• 데이터 품질 유지: 검증 검사 및 거버넌스 제어 통합
• 적시 데이터 제공: 모델, 대시보드 및 애플리케이션이 최신 상태의 프로덕션 준비 데이터 세트를 받도록 보장

데이터 팀은 어떻게 기존 도구 및 파이프라인과 오케스트레이션을 통합할 수 있나요?
데이터 팀은 수집 시스템, 변환 프레임워크 및 분석 플랫폼을 조정된 워크플로로 연결하여 기존 도구와 오케스트레이션을 통합합니다. Databricks와 같은 플랫폼은 dbt, 노트북 및 SQL 파이프라인과 같은 도구와의 통합, API 및 커넥터를 통해 이를 지원합니다. Delta Lake 및 Apache Iceberg와 같은 개방형 형식은 더 넓은 데이터 생태계 전반의 상호 운용성을 가능하게 합니다.

오케스트레이션 소프트웨어 비용은 얼마인가요?
오케스트레이션 소프트웨어 비용은 플랫폼과 규모에 따라 크게 다릅니다. Apache Airflow와 같은 오픈 소스 도구는 무료이지만 인프라 및 유지보수 비용이 필요합니다. 클라우드 기반 플랫폼은 일반적으로 워크플로 실행, 데이터 볼륨 또는 컴퓨팅 리소스에 따라 월 수백 달러에서 수천 달러까지 요금을 부과합니다.

비용을 평가할 때는 라이선스 수수료, 인프라 요구 사항, 구현 시간 및 교육 필요성을 고려하십시오. 많은 공급업체에서 무료 등급 또는 평가판을 제공합니다. 총 비용은 자동화를 통해 달성된 효율성 향상 및 비용 절감과 비교하여 평가해야 한다는 점을 기억하십시오.

오케스트레이션에 필요한 기술은 무엇인가요?
오케스트레이션의 핵심 기술은 다음과 같습니다:

• 프로그래밍: 워크플로 로직을 위한 Python, SQL 또는 Bash에 대한 숙련도
• 데이터 파이프라인 지식: ETL 프로세스 및 데이터 통합에 대한 이해
• 시스템 아키텍처: 시스템, API 및 클라우드 서비스가 상호 작용하는 방식에 대한 지식
• DevOps 관행: CI/CD, 버전 제어 및 코드로서의 인프라 경험

데이터 팀이 오케스트레이션의 이점을 얻기 위해 광범위한 새로운 기술을 배울 필요는 없습니다. 많은 최신 플랫폼은 사용자 친화적인 인터페이스, 시각적 워크플로 빌더 및 사전 구축된 템플릿을 제공하여 기술적 장벽을 줄입니다.

어떤 오케스트레이션 도구를 선택해야 하나요?
올바른 도구를 선택하는 것은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 다음을 고려하십시오:

• 사용 사례 일치: 데이터 파이프라인, 애플리케이션 배포 또는 클라우드 인프라 등 기본 요구 사항에 도구를 맞추십시오.
• 확장성: 플랫폼이 현재 및 미래의 볼륨을 처리할 수 있는지 확인하십시오.
• 통합 기능: 기존 시스템과의 호환성을 확인하십시오.
• 사용 편의성: 코드 기반 유연성과 시각적 워크플로 디자이너 간의 균형을 맞추십시오.
• 비용 구조: 가격 책정이 예산과 일치하는지 평가하십시오.

Databricks를 사용한 데이터 오케스트레이션

Lakeflow Jobs를 사용하면 데이터 오케스트레이션이 Databricks에 완전히 통합되어 통합 데이터 엔지니어링 플랫폼인 Lakeflow의 일부가 됩니다. 추가 인프라 또는 DevOps 리소스가 필요하지 않으며 유연한 작성 환경, 내장된 관찰 기능 및 서버리스 처리가 제공됩니다.

Lakeflow에서 서버리스 처리는 Databricks가 프로비저닝, 최적화 및 확장하는 완전 관리형 컴퓨팅이므로 클러스터를 직접 구성하거나 운영하지 않고도 데이터 파이프라인 및 작업을 실행할 수 있습니다. Lakeflow Jobs에서는 노트북, Python 스크립트, dbt, Python 휠 및 JAR을 서버리스 컴퓨팅에서 오케스트레이션할 수 있으며, 시작 지연 시간과 비용을 절충할 수 있는 표준 및 성능 최적화 모드를 사용할 수 있습니다.

추가 리소스

• Databricks의 데이터 엔지니어링
• 작업 오케스트레이션 설명서

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)