현대의 데이터 중심 기업들에게 워크플로우 관리의 중요성은 날이 갈수록 커지고 있습니다. 특히, 머신러닝 모델 학습이나 데이터 파이프라인 처리와 같은 대규모 작업에서는 그 복잡성과 규모가 매우 큽니다. 넷플릭스는 이러한 필요를 충족시키기 위해 자체적으로 개발한 워크플로우 오케스트레이터, ‘Maestro’를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 데이터 과학자, 엔지니어, 콘텐츠 제작자 등 수천 명의 사용자가 매일 활용하는 필수 도구로 자리 잡았으며, 이제는 누구나 사용할 수 있는 혁신적인 도구로 제공됩니다.
Maestro의 강력한 기능과 장점
Maestro는 완전 관리형 워크플로우 서비스(WAAS)로, 다양한 비즈니스 로직을 지원하는 범용적인 오케스트레이터입니다. 워크플로우 수명주기 전체를 관리하며, 재시도, 대기열 관리, 작업 배포 등을 포함해 복잡한 대규모 작업을 원활하게 운영할 수 있습니다. 특히, Maestro는 DAG(유향 비순환 그래프)를 비롯해 순환 워크플로우도 지원합니다. 이 점에서 다른 워크플로우 오케스트레이터들과 차별화됩니다.
넷플릭스 내부에서는 ETL 파이프라인, 머신러닝 워크플로우, A/B 테스트 파이프라인 등 다양한 워크플로우가 Maestro를 통해 운영되고 있습니다. 수평 확장성이 뛰어난 이 도구는 많은 수의 워크플로우를 관리할 수 있어, 일일 평균 수십만 개의 작업을 처리하며 바쁜 날에는 약 200만 개의 작업을 완료한다고 합니다.
실제로, 넷플릭스는 기존의 수백만 개의 워크플로우를 Maestro로 성공적으로 마이그레이션했습니다. 이 과정에서 단 한 번의 중단 없이 서비스를 제공했고, 지난 1년 동안 실행된 작업이 87.5% 증가하는 등 놀라운 성과를 거두었습니다. 이는 Maestro의 안정성과 효율성을 증명하는 중요한 사례로, 다른 기업들도 이 도구를 통해 유사한 성공을 거둘 수 있음을 시사합니다.
사용 방법
Maestro의 사용 방법은 비교적 간단합니다. 기본적으로 Git, Java 21, Gradle, Docker 등의 사전 준비가 필요하며, 설치 및 실행 방법은 다음과 같습니다:
- Build: `./gradlew build` 명령어를 통해 빌드합니다.
- Run: `./gradlew bootRun` 명령어로 Maestro를 실행합니다.
- Create a sample workflow: 간단한 워크플로우 예제를 작성하여 실행할 수 있습니다.
- API 연동: Maestro는 API를 통해 다양한 워크플로우를 관리할 수 있도록 지원합니다.
결론
Maestro는 넷플릭스가 자랑하는 혁신적인 도구로, 이제는 누구나 이를 활용할 수 있는 기회를 제공합니다. 데이터 과학자부터 비즈니스 분석가에 이르기까지 다양한 사용자가 이 도구를 통해 효율적이고 안정적인 워크플로우 관리의 혜택을 누릴 수 있습니다. 여러분도 지금 당장 Maestro를 사용해보세요! 넷플릭스와 같은 수준의 워크플로우 관리를 경험하며, 업무 효율을 극대화할 수 있을 것입니다.
참고 자료: github, “Maestro”