대규모 실시간 데이터 처리를 위한 Airflow 활용법: 아키텍처, 도전과 극복
Airflow는 전통적으로 배치 파이프라인에 강점을 가진 워크플로 오케스트레이션 도구입니다. 이번 발표에서는 이를 실시간, 또는 근실시간(near real-time) 데이터 처리에 어떻게 효과적으로 적용할 수 있었는지, 아키텍처부터 시행착오, 그리고 실질적인 성과까지 구체적으로 설명합니다. 기존 인프라와 인력을 유지하면서도 Airflow로 시간 민감한 데이터 처리가 가능했던 실제 노하우와, 적용 시의 핵심 패턴 및 한계점까지 정리합니다.
1. 발표의 배경: 왜 실시간 Airflow가 필요한가
발표자는 데이터 분석가로서 여러 프로젝트와 컨설팅을 통해 Airflow를 활용해 온 경험을 바탕으로, 배치 처리에는 강하지만, 더 빠른 데이터 처리 요구가 높아지고 있다는 현장의 목소리를 강조합니다.
"우리는 Airflow로 배치 파이프라인을 잘 돌리고 있어요. 하지만 더 빠른, 실제에 가까운 실시간 데이터 처리가 필요해요."
대표적인 요구 사례는 다음과 같습니다.
- 이커머스: 재고 정보의 실시간 업데이트
- 핀테크: 1분 미만의 금융 사기 탐지 알림
- 미디어: 콘텐츠 추천의 즉각적 반영
하지만 기존의 15분 단위 Airflow 파이프라인으로는 사용자 행동 변화가 이미 지나간 후에야 데이터가 반영되고 있었습니다. 이에 발표자는 이런 고민을 던집니다.
"Airflow의 강력한 오케스트레이션을, 정말 실시간에 근접한 워크플로에 쓸 수 있을까?"
다양한 실험과 실제 프로젝트 구현 끝에 명확한 결론에 도달합니다.
"네, 가능합니다. 다만 그에 맞는 아키텍처적 선택이 꼭 필요합니다."
2. 실시간 처리를 위한 Airflow 아키텍처: 하이브리드 접근
발표에서 소개하는 실전 아키텍처는 완전한 스트리밍도, 완전한 배치도 아닌 하이브리드 모델입니다. Airflow를 근실시간 데이터 처리에 맞게 변형해서, 다양한 이벤트 소스를 활용합니다.
- 이벤트 소스 통합
- Kafka: 스트리밍 데이터 토픽
- S3 + SNS: 파일 기반 데이터 유입
- Webhook/REST API: 외부 시스템과 연동
- DB Change Data Capture: 데이터베이스 변경 이벤트
"실제 운영 환경에서는 단일 이벤트 소스만으로 충분하지 않습니다. 여러 이벤트 소스를 동시에 다뤄야 합니다."
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중앙 오케스트레이션 계층
- 기존의 cron 스케줄 대신 외부 API 호출(trigger)로 처리 흐름을 시작
- 여러 schedulers를 고가용성(HA) 모드로 배치
- Kubernetes Executor 활용으로 수평확장(autoscale)
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처리 계층
- 각각의 태스크는 쿠버네티스 Pod에서 격리 수행
- Airflow는 "계산" 대신 "오케스트레이션"에 집중
- 핵심 작업(예: Spark job, Lambda 등)은 외부에서 처리
- Redis 등 외부 스토리지로 스테이트(진행 상황, 체크포인트 등) 관리
- 델타 테이블로 효율적인 증분 업데이트
"Airflow는 오케스트라의 지휘자이지, 모든 악기를 직접 연주하지 않습니다."
- 출력 계층
- 데이터 웨어하우스, 실시간 대시보드, 후속 서비스 등으로 결과 전송
- 목표: 2분 이하 레이턴시
3. 성공의 3대 패턴: 핵심 전략
1) 이벤트 기반 API 트리거
센서 방식의 비효율을 극복하고, 완전히 '이벤트 감지'는 외부 시스템에서 맡기고 Airflow는 트리거만 받는 구조로 진화
"이전에는 센서로 30초마다 Kafka를 체크했다가 비효율에 좌절했죠. 결국 이벤트 감지는 Airflow 밖에서, Airflow는 REST API만 받아서 바로 실행하는 패턴으로 바꿨습니다."
Kafka, S3, Webhook 등
- 외부 감지 시스템(예: Kafka consumer, Lambda 함수)이 Airflow REST API로 직접 DAG을 트리거
schedule_interval=None,catchup=False등 수동 실행만
"이 방식으로 트리거 시점부터 수초 내에 워크플로가 시작됩니다. 불필요한 워커 낭비가 없습니다."
2) 스마트 DAG 설계
레이턴시 개선의 핵심은 DAG 구성!
주요 원칙:
- 최소한의 태스크 의존성
- "긴 순차 체인" 대신 평탄화(parallelization) 및 분기, 동적 task mapping 적극 활용
"Airflow 2.3 이후부터는 다이나믹 매핑으로 천 개의 작업도 병렬로 순식간에 끝냅니다."
- 경량 태스크 지향
- 실제 계산/집계는 Spark, Lambda 등에 분리, Airflow 태스크 내 코드는 100줄 미만
"태스크 복잡도가 100줄 이상 넘어가면 외부 컴퓨트로 분리하세요."
- 공격적인 타임아웃
- 작업 실패를 빨리 감지(예: 태스크 5분 이내, 센서 30초 이내)
- 리소스 낭비/모니터링 지연 방지
- Skip 논리의 적극 활용
- 신데이터 없는 마이크로배치, 워터마크 확인 후 전체 건너뜀
"불필요한 작업을 과감히 '스킵'하면, 전체적인 자원 소모도 줄고 모니터링도 심플해집니다."
이 네 가지만으로도
"15분 단위 처리에서 3분 이하로 줄이는 일이 당연해졌습니다."
3) 증분(Incremental) 처리
매번 전체 데이터를 다시 처리하지 않고, "최신 데이터만" 처리 → 실시간성 확보
- 마이크로배치 윈도우(예: 2분 단위)
- Watermark 관리: "정확히 한 번 처리" 보장 및 지연/뒤늦은 데이터 도착 대응
- 체크포인트 활용: DAG 중단 시에도 어디까지 처리했는지 정확히 기록, 중복/누락 방지
- 델타 테이블로 효율적 업데이트
"증분 처리를 하니, 천 건의 레코드도 30초 만에 가능했습니다. 전량 처리는 15분이 걸립니다."
- 외부 스테이트 저장소(예: Redis) 활용:
- 각 작업의 진행 상황, 워터마크, 최신 처리 시점 등을 빠르게 기록 및 조회
"항상 재시도에 대비해 아이템포턴시(idempotency)를 지켜야 합니다 – 이거 없이는 운영 신뢰성이 없습니다."
4. 실전에서 맞닥뜨린 도전과 해결책
실제 여러 프로젝트에서 많은 시행착오를 겪으면서 얻은 중요한 교훈과 그 해결책을 공유합니다.
- 스케줄러 병목
- API 트리거가 폭주하자 스케줄러가 늦게 반응(30~60초 지연)
- 해결: 스케줄러 수평 확장(HA), 적절한 스케줄 파일 리프레시 간격 단축
- 메타데이터 DB 부하
- 작업수 천 건 이상 → 메타DB(PostgreSQL) 과부하
- 해결: 오래된 DAG 런/태스크 주기적 삭제 → DB 사이즈 60% 감소, 쿼리 성능 개선
- 워커 자원 경쟁
- 실시간 태스크와 배치 작업이 같은 워커 풀에서 경쟁
- 해결: 워커풀 분리 및 우선순위 큐, Executor를 Celery에서 Kubernetes로 완전 전환 → 필요 시 즉시 확장/자동 축소
"쿠버네티스 변환이 진짜 판을 바꿔줬습니다!"
- 관찰/모니터링의 한계
- 기존 Airflow 메트릭만으로 모니터링 부족
- 해결: 커스텀 플러그인 만들어 Datadog, Prometheus, Grafana 대시보드 연동, 레이턴시/큐깊이/비용/실패율 등 가시화
5. 최적화 성과와 실제 개선 지표
적용 후 얻은 정량적 변화와 비즈니스 임팩트를 구체적으로 공개합니다.
"90% 레이턴시 절감! 15분이 2분 이내로 내려갔습니다."
- 지연 시간(레이턴시) 대폭 감소
- 중요 데이터 파이프라인 기준, 15분 배치→2분 이내로 단축
- 처리량 대폭 증가
- 동일 인프라로 시간당 50만 건 이상 이벤트 처리
"서버를 3배 늘린 게 아니라, 같은 리소스를 더 똑똑하게 쓴 결과입니다."
- 성공률 99.7% 달성
- 타임아웃, 빠른 실패 복구에도 매우 높은 성공률 유지
- 클라우드 비용 30% 절감
- Kubernetes autoscaling 덕분.
"유휴 워커 비용을 아끼고, 필요한 순간만 확장합니다."
- 모니터링 및 운영 복잡도 감소
- 한 플랫폼에서 배치+실시간 통합 관리
- 불필요한 신규 스트리밍 플랫폼 도입 없이 고도화
또한 실시간 대시보드, 신선한 데이터 기반 의사결정, 기초 인프라 재구축 없이 혁신을 이룩!
6. 운영 및 모니터링: 꼭 측정해야 개선한다
운영 중 핵심 모니터링 지표와, 실제 알림/자동화 전략 소개
- 5대 핵심 메트릭
- 엔드 투 엔드 지연 시간(이벤트~출력)
- 큐 깊이(Q depth)
- 태스크 수행 소요/추이
- 스케줄러 레이턴시(트리거~실행까지 지연)
- DAG별 오류율(정밀 추적)
"Task가 평소 30초 걸리다 2분 넘기 시작하면 바로 파악할 수 있어야 합니다."
- 알림 체계
- P0(최상위): SLA 위반, 즉각 알림
- P1(중간): 스케줄러 레이턴시 임계 초과
- P2: 에러율 증가, 업무 시간 내 확인
- 추가 지표
- DAG별 실행 비용, 데이터 신선도, SLA 준수율
"측정 없는 최적화는 없습니다. 모니터링 파이프라인이 모든 최적화를 이끌었습니다."
7. 언제 Airflow로 실시간 처리를 시도하지 말아야 하나?
모든 실시간 처리에 Airflow가 답은 아니라는 점도 명확히 짚어줍니다.
- 진짜 수 밀리초 단위 응답이 필요한 경우(초고빈도 트레이딩, 즉각적 사기 탐지 등):
"이럴 땐 반드시 Flink, Kafka Streams 같은 스트리밍 전용 플랫폼을 써야 합니다."
- 끊김 없는 연속 스트리밍, 복잡한 상태 집계가 필요한 경우:
- Airflow는 결국 배치 마이크로배치에 최적
- 단순 이벤트 변환/이동
- 복잡한 워크플로/의존성 없는 간단 처리 시 Lambda 등으로 충분
Airflow에 적합한 실시간 시나리오 요약
- 수 분 단위(분 단위)의 Near Real-time
- 복잡한 작업 순서, 의존성, 조건 분기가 많은 워크플로
- 배치/실시간 통합 & 풍부한 모니터링 등 필요할 때
"Airflow로 모든 걸 바꾸려다 실패한 사례를 여럿 봤습니다. 한 가지 고가치 파이프라인부터 시작해 검증하고 점진적으로 늘리세요."
8. 마치며: 커뮤니티와 함께 성장하기
발표자는 앞서 정리한 핵심 3패턴 (이벤트 트리거, 스마트 DAG, 증분처리)과, 각각의 실전 경험을 요약하며 다음과 같이 격려합니다.
"실제로 여러 프로젝트에서 시행착오를 거쳤습니다. 여러분도 해보면서 부딪히는 벽이 있다면 언제든 연락주세요. 더 나은 방법을 발견했다면 저에게도 꼭 알려주시고요!"
마지막으로 모든 Airflow 커뮤니티 구성원에 대한 감사와, 지속적인 교류 및 성장의 의지를 밝힙니다.
"이제 뭔가 멋진 걸 만들어봅시다! 새벽 2시에 스케줄러가 막히면 언제든 연락주세요. 함께 해결 방법을 찾읍시다!"
마무리
이 강연은 "Airflow는 본질적으로 배치 오케스트레이터이나, 적절한 설계와 최적화로 진정한 실시간에 근접한 데이터 파이프라인을 효과적으로 구현할 수 있다"는 점을 집중적으로 보여줍니다.
세부 패턴부터 한계 인식까지, 실제 데이터 엔지니어가 곧장 써먹을 만한 현실적인 통찰과 전략이 가득합니다.
한 번에 대전환하려 하지 말고, 하나의 파이프라인에서부터 점진적으로 적용해보는 것이 가장 중요한 교훈입니다. 🚀