Google Cloud는 Google Cloud에서 Apache Airflow를 실행하는 방법에 대한 블로그 게시물을 게시했습니다. Apache Airflow는 Extract, Transform, Load (ETL) 또는 데이터 분석 파이프라인과 같이 복잡한 작업 집합을 실행하기 위한 널리 사용되는 선택입니다. Apache Airflow는 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용하여 워크플로우에 대한 여러 작업의 순서를 지정하고 연결합니다. 여기에는 설정된 시간에 원하는 작업을 실행하도록 일정을 설정하는 것도 포함되며, 일정 예약 및 종속성 그래프를 수행하는 강력한 방법을 제공합니다.
이 게시물에서는 Google Cloud에서 Apache Airflow를 실행하는 세 가지 방법을 살펴보고 각 접근 방식의 장단점에 대해 설명합니다.
* **Compute Engine:** Google Cloud에서 Airflow를 실행하는 가장 간단한 방법입니다. Compute Engine VM 인스턴스에 Airflow를 설치하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식은 비교적 설정하기 쉽고 저렴하지만 VM을 직접 관리해야 합니다.
* **GKE Autopilot:** Google Cloud에서 Airflow를 실행하는 보다 관리되는 방식입니다. GKE Autopilot 클러스터에 Airflow를 배포하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식은 Compute Engine에서 Airflow를 실행하는 것보다 확장성과 안 reliability이 뛰어나지만 Kubernetes에 대한 지식이 더 필요합니다.
* **Cloud Composer:** Google Cloud에서 Airflow를 실행하는 가장 쉬운 방법입니다. Cloud Composer는 기본 Airflow 인프라 관리를 처리하는 완전 관리형 서비스입니다. 이 접근 방식은 Airflow를 시작하는 가장 쉬운 방법을 제공하지만 비용이 가장 많이 듭니다.
이 게시물에서는 이러한 각 메서드를 사용하여 Airflow를 배포하는 방법에 대한 단계별 지침도 제공합니다.
이 게시물이 매우 유용하다는 것을 알았습니다. Google Cloud에서 Airflow를 실행하기 위한 다양한 옵션에 대한 훌륭한 개요를 제공했습니다. 또한 이러한 각 메서드를 사용하여 Airflow를 배포하는 방법에 대한 자세한 지침도 좋았습니다.
Google Cloud에서 Apache Airflow를 실행하려는 모든 사람에게 이 게시물을 추천합니다.
