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[Data Engineering] 데이터 효율의 핵심: 증분 적재(Incremental Load) 5가지 패턴 분석

모든 데이터를 매번 다시 읽어오는 Full Load 방식은 데이터 규모가 커질수록 비용과 시간 면에서 한계에 직면합니다. 변화된 데이터만 추출하여 저장하는 **증분 적재(Incremental Load)**는 현대 데이터 파이프라인의 필수 요소입니다. 본 포스팅에서는 실무에서 가장 많이 쓰이는 5가지 적재 패턴을 분석합니다.

[Airflow] 실패한 테스크를 자동으로 복구하는 Retry 전략

데이터 파이프라인 운영에서 가장 피곤한 일은 새벽에 날아오는 ‘태스크 실패’ 알림입니다. 하지만 모든 실패가 치명적인 결함은 아닙니다. 네트워크 일시 오류, API 레이트 리밋, 일시적인 리소스 부족 등은 **자동 재시도(Retry)**만으로도 충분히 해결될 수 있습니다.

[Airflow] 견고한 파이프라인을 위한 DAG 설계 원칙

데이터 엔지니어링 실무에서 Airflow를 사용하다 보면, 단순히 “실행이 잘 되는” DAG를 만드는 것을 넘어 “장애에 강하고 유지보수가 쉬운” DAG를 만드는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 됩니다.

잘못 설계된 DAG는 재실행 시 데이터를 중복시키거나, 사소한 실패에도 전체 파이프라인을 마비시키곤 하죠. 오늘은 안정적인 데이터 파이프라인 구축을 위해 반드시 지켜야 할 Airflow DAG 설계 6계명을 정리해 보았습니다.