Phase 1Week 7Airflow
Airflow DAG Simulator
Apache Airflow DAG의 실행 흐름을 시각적으로 이해하세요. Task 의존성, Trigger Rules, 병렬 실행을 직접 시뮬레이션해볼 수 있습니다.
🔀
DAG 구조
Directed Acyclic Graph 이해
⚡
Task 의존성
Upstream / Downstream 관계
🎯
Trigger Rules
all_success, none_failed 등
🔧
Operators
Python, Bash, SQL, HTTP
Airflow DAG Simulator 로딩 중...
💡 Airflow란?
Apache Airflow는 워크플로우를 프로그래밍 방식으로 작성, 스케줄링, 모니터링하는 플랫폼입니다. DAG(Directed Acyclic Graph)로 복잡한 데이터 파이프라인을 정의하고 관리할 수 있습니다.
🎯 FDE 커리큘럼 연계
이 시뮬레이터는 FDE Academy Phase 1 Week 7 "Airflow & 워크플로우 오케스트레이션" 과정의 실습 도구입니다. DAG 실행을 직접 시뮬레이션하며 학습하세요.
🎮 샘플 DAG
ETL
Basic ETL Pipeline
Extract → Transform → Load 기본 플로우
Branch
Branching DAG
조건에 따른 분기 처리
Parallel
Parallel Processing
다중 소스 병렬 처리
ML
ML Training Pipeline
모델 학습부터 배포까지
🔧 주요 Operators
PythonPython 함수 실행
Bash쉘 명령어
SQLSQL 쿼리
Branch조건 분기
HTTPAPI 호출
🎯 Trigger Rules
all_success모든 상위 태스크 성공 시 실행 (기본값)
all_done모든 상위 태스크 완료 시 실행 (성공/실패 무관)
none_failed실패 없이 완료 시 실행 (스킵 허용)
one_success하나라도 성공 시 실행
one_failed하나라도 실패 시 실행
all_failed모든 상위 태스크 실패 시 실행