Workflow Batch Tool
workflow-tool과 합칠 필요
컨테이너를 쉽게 실행하거나 관리하도록 도와주는 배치 작업(Batch Job) 오픈소스는 여러 가지가 있습니다. 이 오픈소스들은 Kubernetes 환경에서 컨테이너화된 작업을 스케줄링하거나 자동으로 실행하는 데 유용합니다.
1. 주요 배치 작업 오픈소스
1.1. Apache Airflow
- 설명:
- 워크플로 및 배치 작업을 정의하고 실행하는 오픈소스 플랫폼.
- DAG(Directed Acyclic Graph)를 사용하여 작업의 종속성을 관리.
- 특징:
- Python 코드로 작업 정의.
- KubernetesExecutor 또는 KubernetesPodOperator를 사용하여 컨테이너를 실행.
- REST API를 통해 작업 트리거 가능.
- 사용 사례:
- 데이터 파이프라인, ETL 작업, 배치 작업 실행.
-
설치 및 실행:
pip install apache-airflow - 공식 사이트: Apache Airflow
1.2. Kubernetes Jobs and CronJobs
- 설명:
- Kubernetes 네이티브 배치 작업 리소스.
- 반복적으로 실행되지 않는 작업(Job)이나 주기적으로 실행되는 작업(CronJob)에 적합.
- 특징:
- YAML 파일로 작업 정의.
- Kubernetes 환경에서 Pod를 생성하여 작업 수행.
- 작업 완료 상태 추적.
- 사용 사례:
- 간단한 배치 작업.
- 주기적으로 실행되는 컨테이너 작업.
-
예시:
apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: example-job spec: template: spec: containers: - name: example image: busybox command: ["echo", "Hello, Kubernetes Batch Job!"] restartPolicy: Neverkubectl apply -f job.yaml
1.3. Argo Workflows
- 설명:
- Kubernetes 네이티브 워크플로 관리 도구.
- DAG 또는 단계 기반 워크플로 정의.
- 컨테이너 작업을 쉽게 정의하고 종속성을 설정 가능.
- 특징:
- YAML 기반 워크플로 정의.
- Kubernetes 클러스터 내에서 실행.
- UI, CLI, API를 통한 관리.
- 사용 사례:
- ML 워크플로, 데이터 처리 파이프라인, 배치 작업.
-
설치 및 실행:
kubectl create namespace argo kubectl apply -n argo -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-workflows/stable/manifests/install.yaml - 공식 사이트: Argo Workflows
1.4. Prefect
- 설명:
- 워크플로와 배치 작업을 정의하고 실행할 수 있는 Python 기반 오픈소스.
- Cloud 환경에서의 배치 작업 스케줄링도 지원.
- 특징:
- Python으로 작업 정의.
- DAG 없이 유연한 작업 흐름 관리.
- KubernetesAgent를 사용하여 작업 실행.
- 사용 사례:
- 데이터 파이프라인, ETL 작업, 분산 작업.
-
설치 및 실행:
pip install prefect prefect server start - 공식 사이트: Prefect
1.5. Nomad
- 설명:
- HashiCorp에서 제공하는 컨테이너 및 배치 작업 오케스트레이션 도구.
- 컨테이너뿐만 아니라 VM, 자바 애플리케이션 등도 지원.
- 특징:
- 간단한 작업 정의.
- Kubernetes 없이도 실행 가능.
- 고성능 배치 작업 처리.
- 사용 사례:
- 다양한 워크로드의 배치 작업.
- 쿠버네티스를 사용하지 않는 환경.
-
설치 및 실행:
brew install nomad nomad agent -dev - 공식 사이트: Nomad
1.6. Flyte
- 설명:
- ML 워크플로 및 배치 작업을 위한 Kubernetes 기반 플랫폼.
- Argo Workflows와 유사하지만 ML에 최적화.
- 특징:
- DAG 기반 작업 관리.
- Python SDK로 작업 정의.
- 대규모 워크플로 처리.
- 사용 사례:
- ML 데이터 파이프라인.
- 고성능 배치 작업.
- 공식 사이트: Flyte
1.7. Dask
- 설명:
- 병렬 작업 실행을 위한 Python 라이브러리.
- 분산 환경에서 배치 작업 실행 가능.
- 특징:
- Python 작업 정의.
- Kubernetes에서 Dask 클러스터 실행 가능.
- 사용 사례:
- 데이터 분석, 병렬 계산, 분산 워크플로.
-
설치 및 실행:
pip install dask[distributed] dask-scheduler dask-worker tcp://<scheduler-ip>:<port> - 공식 사이트: Dask
2. 선택 기준
| 도구 | 특징 | 추천 환경 |
|---|---|---|
| Apache Airflow | DAG 기반의 워크플로, ETL 작업에 최적화 | 데이터 파이프라인, 복잡한 배치 작업. |
| Kubernetes Jobs | Kubernetes 네이티브, 간단한 배치 작업 | 단일 또는 반복적인 작업 실행. |
| Argo Workflows | DAG 및 단계 기반, Kubernetes 네이티브 | ML 워크플로, 복잡한 컨테이너 작업. |
| Prefect | DAG 없이 Python 기반 워크플로 정의 | 유연한 Python 작업, 데이터 파이프라인. |
| Nomad | 간단하고 고성능 배치 작업, Kubernetes 불필요 | Kubernetes 없이 배치 작업 실행. |
| Flyte | ML 워크플로 및 대규모 배치 작업 | 데이터 분석, ML 파이프라인. |
| Dask | 병렬 처리 및 분산 워크로드 | 대규모 데이터 처리, 병렬 계산. |
3. 추천
- 간단한 작업: Kubernetes Jobs or CronJobs.
- 복잡한 워크플로 관리: Argo Workflows or Apache Airflow.
- 대규모 ML 워크플로: Flyte or Dask.
- Kubernetes 없이 배치 작업: Nomad.
각 도구는 특정 작업 유형과 환경에 최적화되어 있으므로, 사용하려는 환경과 요구사항에 따라 적합한 도구를 선택하세요.