The Best Data Pipeline Solution List

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솔루션 1: Apache Airflow

• 주요 피처: Apache Airflow는 오픈 소스 워크플로우 자동화 도구로, DAGs (Directed Acyclic Graphs)를 사용하여 작업의 스케줄링 및 관리를 가능하게 합니다. 다양한 플러그인과 확장성이 뛰어나며, 다양한 데이터 소스와 연동 가능합니다.
• 장점: Airflow는 커뮤니티 지원이 강하며, 확장 가능하며 유연한 스케줄링 옵션을 제공합니다.
• 단점: 초기 설정이 다소 복잡하고, 학습 곡선이 존재합니다.
• 웹사이트: Apache Airflow 공식 웹사이트

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솔루션 2: Apache NiFi

• 주요 피처: Apache NiFi는 데이터 플로우 자동화를 위한 오픈 소스 플랫폼으로, 데이터 수집, 전송, 처리, 저장 등을 간단한 그래픽 인터페이스로 구성할 수 있습니다. 다양한 프로토콜 및 데이터 형식을 지원합니다.
• 장점: 직관적인 UI와 다양한 내장 프로세서로 빠른 워크플로우 구성이 가능하며, 대용량 데이터 처리에 적합합니다.
• 단점: 고급 사용자에게는 일부 확장성 문제가 있을 수 있으며, 특정 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다.
• 웹사이트: Apache NiFi 공식 웹사이트

Apache NiFi

 

솔루션 3: Luigi

• 주요 피처: Luigi는 Python 기반의 오픈 소스 태스크 스케줄러로, 복잡한 데이터 워크플로우를 정의하고 관리하기 위한 DSL을 제공합니다. 자체적인 스케줄링 엔진을 갖고 있습니다.
• 장점: Python 개발자에게 익숙하며, 코드 기반으로 워크플로우를 정의할 수 있어 높은 유연성을 제공합니다.
• 단점: 커뮤니티 지원이 상대적으로 작으며, 대규모 데이터 파이프라인에는 적합하지 않을 수 있습니다.
• 웹사이트: Luigi 공식 웹사이트

Getting Started — Luigi 2.8.13 documentation

 

솔루션 4: Dagster

• 주요 피처: Dagster는 데이터 파이프라인과 워크플로우를 구축하고 관리하기 위한 현대적인 오픈 소스 도구입니다. 타입 안정성과 데이터 품질 보증을 중요시하며, 파이프라인의 단계를 정의하는 데 Python을 사용합니다. 기능을 확장하기 위한 풍부한 플러그인 생태계가 있습니다.
• 장점: 데이터 품질과 안정성을 우선시하는 환경에서 효과적이며, Python 개발자에게 친숙합니다. 현대적인 개발 관행을 따르며, 고도로 확장 가능합니다.
• 단점: 상대적으로 새로운 도구로, 일부 고급 기능이 부족할 수 있으며, 커뮤니티 크기가 아직 작을 수 있습니다.
• 웹사이트: Dagster 공식 웹사이트

 

 

솔루션 5: Prefect

• 주요 피처: Prefect는 Python 기반의 오픈 소스 데이터 워크플로우 관리 도구로, 코드 기반으로 워크플로우를 정의하고 실행합니다. 강력한 스케줄링과 모니터링 기능을 제공하며, 다양한 데이터 소스와 통합이 가능합니다.
• 장점: Python 개발자가 익숙한 환경에서 사용 가능하며, 스케줄링과 오류 처리에 강한 통합성을 제공합니다. 커뮤니티와 문서가 활발하게 유지됩니다.
• 단점: 프로젝트 구조가 복잡할 수 있으며, 특정한 경우에는 설정이 복잡할 수 있습니다.
• 웹사이트: Prefect 공식 웹사이트

Prefect Dashboard ( source : docs.prefect.io )

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