728x90 Prefect1 [PYTHON] Prefect와 Dagster 워크플로우 의존성 격리 방법 3가지와 환경 충돌 해결을 위한 7가지 실전 전략 현대 데이터 엔지니어링에서 Prefect와 Dagster는 에어플로우(Airflow)의 복잡성을 해결하는 차세대 워크플로우 오케스트레이션 도구로 자리 잡았습니다. 그러나 데이터 파이프라인이 복잡해질수록 직면하는 고질적인 문제는 'Python 의존성 지옥(Dependency Hell)'입니다. 예를 들어, 머신러닝 학습 태스크는 PyTorch 2.0이 필요하지만, 데이터 전처리 태스크는 특정 구버전 라이브러리에 의존하는 경우 단일 환경에서 이를 관리하는 것은 불가능에 가깝습니다. 본 포스팅에서는 Prefect와 Dagster를 사용할 때 각 태스크나 잡(Job)별로 파이썬 환경을 완벽하게 격리하여 배포 안정성을 높이는 방법과 실무에서 바로 적용 가능한 7가지 기술적 해결책을 심층 분석합니다.1. 왜 워크플.. 2026. 4. 27. 이전 1 다음 728x90
