[AirFlow] (1) Apache 에어플로우(AirFlow) 기본 개념

Apache AirFlow란?

AirFlow란 Airbnb에서 만든 workflow* managemen tool이다. 말 그대로 일련의 작업 흐름을 관리하는 툴이라 생각하면 된다. 여기서 관리라는 것은 의존성 있는 작업 흐름에 대해 일련의 Task를 작성, 스케줄링, 모니터링 하는 오픈 소스 플랫폼이다.

* 작업 흐름 (workflow)란, 의존성으로 연결된 작업(Task)들의 집합. 예를 들어, 데이터 ETL의 경우 추출 (Extract) → 변환/가공 (Transform) → 적재 (Load)의 작업의 흐름.

AIrFlow는 사용자의 작업을 정확한 시간에, 정확한 방법으로, 정확한 순서대로 실행하게 해주는 오케스트레이터이다.

다음은 AirFlow에서 이용하는 주요 컴포넌트 구조에대해 간략하게 설명하겠다.

Scheduler : DAG를 분석하고 현재 시점에서 DAG의 스케줄이 지난 경우 AirFlow worker에 DAG Task를 예약함
Webserver : 웹 대시보드 UI로 scheduler에서 분석한 DAG를 시각화하고 DAG 실행과 결과를 확인할 수 있는 인터페이스를 제공
Worker : 예약한 Task를 실제로 실행시키는 것
Metastore : AirFlow에있는 DAG, Task등의 메타데이터 관리
Executor : Task가 어떻게 실행되는지 정의 (사용자 정의)
DAG 폴더 (또는 Directory) : AirFlow에서 실행할 작업들을 파이프라인 형태로 저장

컴포넌트 구조와 같이 AirFlow는 workflow를 정의하고 실행 가능한 플랫폼으로, 반복 된 작업을 자동화하기 위해 사용한다. Event Driven Architecture로서 각 작업들은 DAG (Directed Acyclic Graph)를 통해 구조화 된다. DAG에 연결된 화살표 방향 순서대로 작업을 실행하고, 분기 실행과 별령 실행이 가능하다. 아래 그림과 같이 DAG는 순환 실행은 불가능하다.

AirFlow는 복잡한 작업을 쉽게 구성 할 수 있고, 각 Task 별로 연결할 수 있어 전체 파이프라인 구성에 적합하고 반복 작업을 실행하는 기능에 초점이 맞춰져 있다.

이 블로그의 인기 게시물

[AI] RAG란 무엇인가?

자고 일어나면 인공지능 관련 기사와 내용이 참 많습니다. 소위 AI시대 대격변 속에서 무엇을 해야할지 고민이 많습니다. AI의 기본적인 이론도 중요하지만, 최근 트렌드를 잘 알고 잘 써먹을 수 있는 것도 개인의 역량이 아닐까 싶습니다. 즉 AI를 하나의 도구로 생각하고 도구를 잘 써먹으면 좋지 않을까요? 오늘은 RAG(검색-증강-생성)이란 무엇인지 간략하게 끄적여보겠습니다. 3줄 요약 ⓐ 검색(Retrieval)은 요청된 외부 지식 을 가져온다. ⓑ 증강(Augmented)은 질문 것에 요청된 것을 더한다 . ⓒ 생성(Generation)은 사용자의 질문에 더한 것을 받아 텍스트로 생성 한다. ⅰ RAG(검색-증강-생성)이란 무엇인가? 최근 인공지능 기술의 발전은 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있으며, 그 중에서도 텍스트 기반의 생성형 AI는 특히 주목받고 있습니다. 하지만 이러한 인공지능 기술이 가진 정확성과 신뢰성의 문제는 사용자와 개발자 모두에게 중요한 과제로 남아 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 기술 중 하나가 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다. 자세한 기술적 내용은 RAG 용어가 등장한 2020년 아래의 논문을 참고하기 바랍니다. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks(2020) (본지는 간단한 내용 만을 기술할 목적이기 때문에 IT 기업의 설명 자료를 참고하여 본인이 이해한 내용을 작성 하였습니다. 혹시나 잘못된 정보가 있다면 알려주세요.) RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 단어 풀이 그대로 '검색 증강 생성'이란 뜻 입니다. 먼저 Retrieval 이란 의미는 검색이란 뜻보다는 외부 지식 데이터베이스에서 가져오는 것, 어딘가에서 요청된 무엇인가를 가져오는 것 을 이야기합니다. 그리고 Augmented 는 증강이란 뜻으로 원래 것에 뭔가를 더하거나 보태어 더 실해졌다 는 ...

[Machine Learning] 경사 하강법 (Gradient Descent)

모델의 오류는 왜 중요할까? 들어가기 전에 한 줄 요약해보겠습니다. 의심하며 본문의 내용을 읽어주세요. 혹시나 다른 내용이 있다면 덧글 부탁드립니다. 모델의 계수를 구하기 위해 가중치를 바꿔가며 전역(global) 기울기가 0인 곳을 잘 찾아보자 . 들어가기 머신러닝 혹은 딥러닝의 가장 적합한 모델 이라 함은 대부분 모델의 오류(error)를 최소화 하는 것을 의미한다. 즉, 어떤 모델(단변량 함수)의 계수의 최적값을 찾는 것으로 생각 할 수 있다. 최적화 문제를 풀기위해 경사 하강법 이라 부르는 방법을 사용할텐데, 이는 곧 함수의 기울기 를 계산하고 경사의 이동방향의 반대 방향으로 이동하여 극값 (=0) 을 찾는 문제 와 같다. 접선의 오류를 찾는 손실함수는 다음 포스트에서 다루도록 하겠다. (즉 머신러닝/딥러닝 최적 모델은 함수의 기울기와 접선의 오차를 줄이는 것이다) 본 포스트에서는 경사 하강법의 기본 개념에 한하여 설명하도록 하겠다. 우리가 생각하는 1차원 혹은 2차원에서의 기울기 최소값이 아닌 아래 그림과 같이 3차원 이상의 다차원에서는 함수에 하나의 전역 최소값(global minimum) 이 존재하는 경우 꽤 쓸만하지만, 함수에 지역 최소값(local minimum) 여러 개 있는 경우에는 시작점을 어디에 잡냐에 따라 잘못된 곳으로 빠질 수 있다. (*딥러닝의 경우 때에 따라 다차원 함수의 최소값을 찾아야 한다. 이는 인간의 머리로는 한계가 있다.) Python 코드를 활용해 간단한 그라디언트 함수를 만들어 보자. f가 단변수 함수인 경우, 점 x 에서의 미분값은 x가 아주 조금 변했을 때 f(x)의 변화량 을 의미한다. x의 변화량을 식에서는 h로 표기한다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 from typing import Callable def difference_quoitemt(f: Callab...

[Machine Learning] 데이터 증강 (Data Augmentation) 이란?

데이터 증강 (Data Augmentation)이란? 본격적으로 들어가기전 내용을 간략하게 요약하자면 다음과 같다. 요약을 바탕으로 본문에서는 좀더 깊이있게 설명하도록 하겠다. 이미지 데이터의 증강은 회전, 크기 조절, 색생 변화 등 다양한 변환을 통해 학습데이터의 다양성을 인위적으로 늘려 모델의 성능을 형상 시키는 방법 시계열 데이터의 증강은 시간 축 변환, 크기 조절, 시간 이동 등 다양한 기법을 통해 원본 데이터를 변형하여 학습 데이터의 다양성을 높이고 모델의 일반화를 향상 시키는 기법 CNN, R-CNN, YOLO 등 모델의 성능을 높이고 오버피팅을 극복할 수 있는 가장 좋은 방법은 다양한 유형의 학습 이미지 불균형 극복을 위한 데이터 양을 늘리는 것입니다. 하지만 사진, 동영상과 같은 이미지 데이터의 경우 학습 데이터 량을 늘리는 것은 쉽지가 않다. 이미지 데이터의 양을 늘리긴 위해서는 결국 클라스(라벨링)의 수도 증가하며, 이는 곧 엄청난 노가다가 필요하기 때문이다. 데이터 증강은 학습 이미지의 개수를 늘리는 것이 아니고 학습 시(epoch) 마다 개별 원본 이미지를 변형해서 학습하는 것 이다. 아래 첨부의 그림과 같이 학습 이미지를 변형할 수 있다. (출처: https://blog.insightdatascience.com/automl-for-data-augmentation-e87cf692c366) 데이터 증강을 우리 일상생활로 쉽게 설면하자면 우리가 핸드폰 카메라를 통해 사진을 촬영하고 사진의 밝기, 크기, 좌우반전 등을 행하는 것을 이미지 데이터의 증강으로 이해하면 쉽다. tensorflow 에서 간단한 예제를 활용하여 이미지 데이터의 증강을 설명하고 있다. 본 블로그에서는 몇 가지 대표적인 데이터 증강 종류를 간단히 설명하고 마무리 하겠다. 기회가 된다면 텍스트 및 시계열 데이터의 증강 방법도 간략히 소개 후 마무리 하겠다. 이미지 데이터의 증강 (출처: https://www.invivoo.com/ ) 이미지에 아래와 같이...

LEO & CHLOE Patio

이 블로그 검색