[AWS] MWAA(Managed Workflows for Apache Airflow)

베하~!

할배즈....입니다.

 

 

오늘은 많은 데이터 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 활용하고 있는 데이터 파이프라인 자동화 도구, Apache Airflow에 대해 이야기하려고 합니다. 그 중에서도 AWS에서 제공하는 Managed Service 형태인 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)에 초점을 맞춰보겠습니다.

Apache Airflow란?

Apache Airflow는 데이터 파이프라인을 구성하고, 스케쥴링하고, 모니터링하는 데 사용되는 오픈소스 도구입니다. Airflow를 사용하면 복잡한 데이터 처리 작업을 쉽게 시각화하고, 이해하고, 유지 관리할 수 있습니다. Python으로 작성된 코드를 기반으로 데이터 파이프라인(DAG, Directed Acyclic Graph)을 구성하므로, 뛰어난 유연성과 확장성을 제공합니다.

Amazon MWAA의 등장

Apache Airflow는 강력하지만, 설치와 설정, 운영이 복잡한 편입니다. 이 때문에 AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 Managed Service 형태로 Airflow를 제공하기 시작했습니다. 이 서비스가 바로 Amazon MWAA입니다.

Amazon MWAA는 Apache Airflow의 모든 기능을 제공하면서도, 운영 부담을 AWS가 대신 맡아주기 때문에 사용자는 DAG 코드 작성에만 집중할 수 있습니다. 서버리스 아키텍처를 기반으로 하기 때문에 확장성도 뛰어나며, AWS의 다른 데이터 서비스들과의 통합이 용이합니다.

Amazon MWAA의 주요 기능

1. 간편한 설정: Amazon MWAA를 사용하면 Airflow 환경을 손쉽게 설정할 수 있습니다. AWS Management Console이나 AWS CLI를 통해 몇 번의 클릭으로 Airflow 환경을 생성하고, 설정을 관리할 수 있습니다.
2. 서버리스 확장성: Amazon MWAA는 서버리스 아키텍처를 기반으로 하므로, 데이터 처리 작업의 부하에 따라 자동으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.
3. 통합 모니터링: Amazon MWAA는 AWS CloudWatch와 통합되어 있어, Airflow 환경의 성능 지표를 실시간으로 확인하고 알람을 설정할 수 있습니다.
4. AWS 통합: Amazon MWAA는 Amazon S3, Redshift, EMR 등 다른 AWS 서비스와의 통합이 용이합니다. 이를 통해 AWS에서의 데이터 처리 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다.

결론

Apache Airflow는 강력한 데이터 파이프라인 도구지만, 그 설치와 운영이 복잡한 편입니다. Amazon MWAA를 사용하면 이러한 복잡성을 줄이고, 데이터 처리 작업에만 집중할 수 있습니다. 더 나아가, AWS의 다른 데이터 서비스와의 통합이 용이하므로, AWS에서의 데이터 파이프라인 자동화를 쉽게 구현할 수 있습니다.