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id: wiki-2026-0514-python-175
title: Airflow와 워크플로 오케스트레이션
category: 10_Wiki/Topics/Coding/Python
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related_notes: [Airflow, DAG, data engineering]
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# Airflow와 워크플로 오케스트레이션

## 한 줄 통찰
> 워크플로 도구는 코드보다 운영 책임과 관측성 기준이 중요하다.

## 핵심 개념
- 요약: 배치 파이프라인과 DAG 기반 운영 모델을 정리한다.
- 지식 축: 데이터, 웹, 자동화, 성능, 보안 등 Python 생태계 응용 지식 축
- 이 문서는 Python 코딩과 설계, 운영, 품질 판단에 연결할 수 있는 개념 초안이다.

## 세부 내용
- 생태계 선택은 언어 기초보다 도메인 요구와 운영 제약을 더 크게 반영한다.
- 프레임워크보다 경계, 데이터 흐름, 운영 모델을 먼저 이해해야 한다.
- Python의 강점은 생산성이고, 약점은 무심코 감추면 운영 비용이 커진다.
- 이 주제는 Python 코드의 표현 방식뿐 아니라 팀 규칙, 운영 환경, 리팩토링 비용까지 함께 고려해야 한다.

## 의사결정 기준
- 도메인 문제와 팀 역량에 맞는 스택을 고른다.
- 운영 환경, 확장성, 관측 가능성을 함께 본다.
- 생산성 이점과 성능 비용을 분리해 판단한다.

## 안티패턴
- 유행하는 프레임워크를 기준 없이 도입한다.
- 운영 단계의 로깅과 모니터링을 뒤로 미룬다.
- 도메인 요구보다 튜토리얼 편의성을 우선한다.

## 적용 사례
- 아직 직접 연결된 실제 적용 사례는 없다.
- `verification_status: conceptual` 상태이며 추후 실제 Python 프로젝트, 스크립트, 서비스 구조에 연결되면 갱신한다.

## 중복 검사 결과
- 2026-05-14 기준 `Topics/Coding` 전역에서 동일 제목의 Python 전용 문서는 직접 확인되지 않았다.
- 일부 유사 개념은 범용 코딩 문서 또는 AI/Backend 문서 안에 부분적으로 존재할 수 있으므로 후속 정리 대상이다.

## 모순 및 업데이트
- 현재 문서는 사용자 요청으로 생성된 AI 기반 개념 초안이다.
- 실제 프로젝트 적용이나 코드 사례가 생기면 `applied_in`과 `verification_status`를 갱신한다.

## 관련 문서
- [[Airflow]]
- [[DAG]]
- [[data engineering]]

## Raw Source
- user_request:2026-05-14-python-coding-batch

## 변경 이력
- 2026-05-14: Python 코딩 지식 배치용 초기 문서 생성.
