apache/airflow

Python으로 워크플로우를 코드로 작성하고 스케줄링·모니터링하는 오픈소스 오케스트레이션 플랫폼

설치형 도구맘대로 써도 됨 · Apache-2.0자동화·워크플로우난이도
45,823+680이번 주17,2461,168Python
데모·홈페이지 열기airflow.apache.org
중간맛 분석

Python 기반 워크플로우 오케스트레이션 플랫폼으로, DAG(방향성 비순환 그래프) 방식으로 태스크 의존성을 정의합니다. PostgreSQL/MySQL 백엔드 지원, Kubernetes 네이티브 지원, 풍부한 CLI 유틸리티와 웹 UI 제공. 설치는 pip install apache-airflow[postgres]로 간단하며, PyPI 제약 파일을 사용한 반복 가능한 설정이 가능합니다. 수백 개의 기본 제공 오퍼레이터와 확장 가능한 아키텍처로 즉시 운영 가능합니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 데이터 ETL 파이프라인 자동화 및 의존성 관리
  • 머신러닝 모델 학습 및 배포 스케줄링
  • 정기적인 보고서 생성 및 데이터 동기화
  • 실시간 데이터 배치 처리(스트림에서 주기적 폴링)

핵심 기능

DAG 기반 태스크 오케스트레이션풍부한 웹 UI 및 CLI 유틸리티Jinja 템플레팅으로 동적 파이프라인 생성

대안 대비 차별점

코드 기반 워크플로우 정의와 직관적인 UI, 광범위한 기본 제공 오퍼레이터, 그리고 Apache 재단의 적극적 유지보수로 엔터프라이즈급 안정성과 생태계를 제공합니다.

준비물
  • Python 3.10+
  • PostgreSQL 또는 MySQL(또는 SQLite 개발용)
  • Linux 기반 OS(또는 WSL2, 컨테이너)
별 추이 · 7일
45,823+680 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 46/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2015년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기