Cloud Dataproc에서 여러 예약된 Spark 작업을 실행합니다. 일부 작업은 순차적으로 실행되고 일부는 동시에 실행됩니다. 이러한 작업을 자동화하고 오케스트레이션해야 합니다. 무엇을 사용해야 할까요?

여러 Spark 작업을 자동화하고 오케스트레이션해야 하며, 일부는 순차적으로, 일부는 동시에 실행되어야 하므로 Cloud Composer가 가장 적합합니다. Cloud Composer는 Apache Airflow를 기반으로 하는 완전 관리형 워크플로 오케스트레이션 서비스입니다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 사용하여 복잡한 워크플로를 정의하고 예약하며 모니터링할 수 있어, 작업 간의 종속성을 관리하고 병렬 실행을 처리하는 데 매우 효과적입니다. Cloud Dataproc Workflow Template은 Dataproc 클러스터에서 실행되는 Spark, Hadoop, Flink 등의 작업을 정의하고 실행하는 데 사용되지만, 복잡한 종속성 관리나 다른 서비스와의 통합이 필요한 오케스트레이션에는 제한적입니다. 초기화 작업은 클러스터 시작 시 한 번 실행되는 스크립트이므로, 여러 예약된 작업을 오케스트레이션하는 데 적합하지 않습니다. Bash 스크립트는 수동으로 관리해야 하며, 오류 처리, 재시도, 모니터링 기능이 부족하여 복잡한 프로덕션 환경에는 부적합합니다.