Apache Airflow 3.0, 단순한 워크플로우 도구를 넘어서다
당신이 데이터 엔지니어든, 머신러닝 엔지니어든, 아니면 복잡한 데이터 파이프라인을 관리하는 기술 리더든, 워크플로우 자동화는 늘 골치 아픈 문제였을 겁니다.
“Airflow? 좋은 건 알겠는데, 좀 복잡하고 옛날 느낌이야...” 이렇게 생각했다면, 이번 3.0 버전은 꼭 주목해야 합니다.
Apache Airflow 3.0은 단순히 기능 몇 가지를 추가한 것이 아닙니다. 데이터 파이프라인 관리부터 AI 모델 추론까지 지원하는 새로운 단계로 진화했습니다.
이번 글에서는 Airflow 3.0에서 새롭게 추가된 기능과 실제로 어떻게 활용할 수 있는지, 그리고 왜 지금 바로 도입을 고민해야 하는지 낱낱이 알려드리겠습니다.
Apache Airflow란? 간단 정리
Apache Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인을 코드로 작성하고 자동화할 수 있게 도와주는 오픈소스 워크플로우 관리 도구입니다.
'Directed Acyclic Graphs (DAGs)'라는 구조를 이용해 데이터 처리 과정을 논리적으로 연결하고, 작업들의 실행 순서와 의존성을 쉽게 설정할 수 있습니다.
처음 등장했을 때부터 데이터 통합, 데이터 오케스트레이션에 주로 활용되어왔지만, 이제는 머신러닝 운영(MLOps)과 AI 추론까지 지원 영역을 확장하고 있습니다.
Apache Airflow 3.0 핵심 기능 요약
🧩 1. DAG 버전 관리 기능 추가
기존에는 DAG을 수정하면 과거 버전은 사라지고 최신 버전만 남았습니다.
하지만 3.0에서는 DAG의 모든 변경 이력을 관리할 수 있습니다.
- 과거 DAG 구조
- 실행 로그
- 실행 시간 및 성능 메트릭
모두 추적할 수 있어, “이전에는 잘 됐는데 지금 왜 안 될까?”를 분석할 때 엄청난 도움이 됩니다.
또한 여러 개발자가 협업하거나, 이전 작성자가 프로젝트를 떠난 경우에도 안정적으로 파이프라인을 이어받을 수 있습니다.
🔐 2. 보안 구조 대폭 강화
이전 Airflow는 워커(worker) 노드가 메타데이터 데이터베이스에 직접 접근할 수 있었습니다. 이 방식은 보안에 다소 취약했죠.
3.0에서는 Task SDK와 API 서버를 분리하여 보안을 강화했습니다.
- 사용자는 Python 기반 Task SDK로 작업 정의
- 작업 상태는 API 서버를 통해 안전하게 업데이트
- 워커는 직접 DB에 접근하지 않고 API 서버를 통해 통신
덕분에 워커 노드에서의 데이터베이스 권한을 최소화하여, 보안 사고 리스크를 크게 줄였습니다.
또한 향후 Golang, Rust 지원도 예정되어 있어 다양한 언어로 Task를 작성할 수 있게 됩니다.
🌎 3. 원격 실행(Remote Execution) 지원
3.0에서는 작업 실행을 클러스터 내부가 아닌, 원하는 외부 환경에서 자유롭게 실행할 수 있습니다.
예를 들어:
- 개인정보가 포함된 금융 데이터를 특정 데이터센터에만 저장하고, Airflow는 중앙에서 오케스트레이션
- GPU 클러스터가 필요한 ML 작업을 별도로 실행하여 비용 절감
필요한 환경에 맞게 작업을 분산시킬 수 있어, 보안, 비용, 유연성 세 가지를 모두 잡을 수 있습니다.
⏱ 4. 다양한 스케줄링 옵션 제공
전통적인 Batch 방식 외에도 새로운 트리거 방식을 지원합니다:
- 이벤트 기반(Event-Driven) 스케줄링: 외부 시스템(예: Kafka) 데이터 변경을 감지하여 워크플로우 트리거
- 동시 실행(Simultaneous Execution): 여러 AI 추론 작업을 병렬로 동시에 실행
- 애드혹(Ad-Hoc) 스케줄링: API 호출이나 사용자 요청 등 임의 이벤트에 반응하여 DAG 실행
덕분에 실시간 데이터 반영, 대량 처리, 사용자 이벤트 처리 등 다양한 비즈니스 시나리오에 맞출 수 있게 되었습니다.
Airflow 3.0, 이제 MLOps와 AI 추론까지 지원
Airflow 3.0은 이제 단순한 데이터 ETL을 넘어서, 머신러닝 모델 추론 작업까지 지원합니다.
- 수백 개의 AI 모델 추론 파이프라인을 동시에 실행 가능
- GPU 클러스터에 최적화된 분산 실행 지원
- 실시간 데이터 도착에 따른 빠른 반응
MLOps 환경에서 “모델 배포 후 운영”까지 필요한 인프라를 코드 기반으로 자동화할 수 있어,
AI 프로젝트의 생산성과 안정성을 모두 끌어올릴 수 있습니다.
Apache Airflow 3.0은 단순히 ‘버전 업그레이드’가 아닙니다.
데이터 엔지니어링과 머신러닝 운영을 통합 관리하는 플랫폼으로의 본격적인 도약입니다.
새로운 기능 기대 효과
| 새로운 기능 | 기대 효과 |
| DAG 버전 관리 | 안정적 협업 및 과거 문제 추적 가능 |
| 보안 강화 | 워커 노드 보안 리스크 최소화 |
| 원격 실행 | 유연한 인프라 운영 가능 |
| 다양한 스케줄링 | 실시간, 대량 처리, 사용자 요청 대응 |
앞으로 데이터 중심 조직이라면, 데이터 파이프라인 관리뿐 아니라 AI 프로젝트까지 염두에 두고,
Airflow 3.0을 진지하게 도입 검토할 필요가 있습니다.
데이터를 넘어서 AI까지, Airflow 3.0은 여러분의 워크플로우를 완전히 새롭게 바꿀 준비가 되어 있습니다.
Apache Airflow 3.0: From Data Pipelines to AI Inference
Latest edition provides DAG versioning, remote execution capabilities, range of scheduling options, and more.
thenewstack.io
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