ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스 영역에는 데이터 워크플로우를 간소화하고 효율적인 데이터 통합을 보장하는 데 사용할 수 있는 수많은 도구가 있습니다. 이 중에서 AWS Glue, Apache Airflow 및 AWS Step Functions는 각각 고유한 기능을 제공하는 인기 있는 선택입니다. 귀하의 요구 사항에 가장 적합한 도구를 결정하려면 해당 도구의 장점, 제한 사항 및 사용 사례를 철저히 이해해야 합니다. 이 가이드에서는 Glue, Airflow 및 Step Functions를 비교하여 조직에 적합한 ETL 솔루션에 대해 정보를 바탕으로 결정을 내리는 데 도움을 드립니다.
AWS GLUE
AWS Glue는 데이터 파이프라인 구축, 실행 및 모니터링 프로세스를 단순화하는 완전 관리형 ETL 서비스입니다. 자동 스키마 검색, 데이터 카탈로그 작성, 작업 예약과 같은 기능을 제공하므로 번거로움 없는 ETL 솔루션을 찾는 조직에 이상적입니다. Glue의 서버리스 아키텍처는 인프라를 프로비저닝하거나 관리할 필요가 없으므로 사용자는 인프라 유지 관리가 아닌 ETL 로직 개발에 집중할 수 있습니다. 또한 Glue는 S3, Redshift, Athena 등의 다른 AWS 서비스와 원활하게 통합되므로 AWS 생태계 전반에 걸쳐 원활한 데이터 통합이 가능합니다. 그러나 Glue에는 다른 ETL 도구에서 제공하는 유연성 및 사용자 정의 옵션이 부족하여 복잡하거나 특수한 사용 사례에 대한 적합성이 제한될 수 있습니다.
Apache Airflow
Apache Airflow는 복잡한 데이터 워크플로를 조정하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이를 통해 사용자는 DAG(방향성 비순환 그래프)라고 알려진 Python 기반 코드를 사용하여 워크플로를 정의, 예약 및 모니터링할 수 있습니다. Airflow의 모듈식 아키텍처와 사전 구축된 연산자의 광범위한 라이브러리를 통해 광범위한 ETL 시나리오에 맞게 맞춤설정하고 적응할 수 있습니다. 또한 Airflow의 풍부한 플러그인 에코시스템을 통해 다양한 데이터 소스, 데이터베이스 및 클라우드 서비스와 원활하게 통합할 수 있습니다.
Airflow의 주요 강점 중 하나는 지속적인 개발과 지원을 보장하는 활발한 커뮤니티와 성장하는 생태계입니다. 그러나 Airflow 클러스터를 설정하고 관리하려면 특히 대규모 배포의 경우 상당한 전문 지식과 리소스가 필요할 수 있습니다.
AWS 단계 함수
AWS Step Functions는 사용자가 여러 AWS 서비스를 서버리스 워크플로로 조정할 수 있게 해주는 서버리스 오케스트레이션 서비스입니다. 시각적인 워크플로 편집기와 다양한 내장 상태 유형을 제공하므로 사용자는 복잡한 워크플로를 쉽게 정의할 수 있습니다. Step Functions는 순차, 병렬 및 분기를 포함한 다양한 워크플로 패턴을 지원하므로 여러 단계 또는 종속성과 관련된 ETL 프로세스를 조정하는 데 적합합니다. 또한 Step Functions는 Lambda, Glue, S3 등의 다른 AWS 서비스와 원활하게 통합되므로 사용자는 AWS 플랫폼에서 엔드투엔드 데이터 파이프라인을 완전히 구축할 수 있습니다. 그러나 Step Functions는 대용량 또는 실시간 데이터 처리 시나리오에 대한 확장성 및 성능 측면에서 제한이 있을 수 있습니다.
올바른 ETL 도구를 선택하는 것은 조직의 요구 사항, 기술 전문 지식, 기존 인프라와 같은 요소에 따라 달라집니다. AWS Glue는 AWS 생태계에 원활하게 통합되는 완전 관리형 서버리스 솔루션을 제공하므로 단순성과 편의성을 추구하는 조직에 이상적입니다. Apache Airflow는 비교할 수 없는 유연성과 사용자 정의 옵션을 제공하므로 복잡하거나 전문화된 ETL 워크플로우에 적합합니다. AWS Step Functions는 AWS 플랫폼에서 서버리스 워크플로를 조정하는 데 탁월한 능력을 발휘하여 시각적 워크플로 디자인을 제공하고 다른 AWS 서비스와의 원활한 통합을 제공합니다. Glue, Airflow 및 Step Functions의 기능을 평가하여 조직에 가장 적합한 ETL 솔루션을 선택할 수 있습니다.