Batch Schedular
Crontab
history 관리 불가능
실수로 해당 스케쥴링 전체를 날릴 수 있음
배치 수행 실패시 배치 모니터링 관리 대상나 오류 모니터링 로직을 별도로 추가하지 않으면 알기 어려움
운영배치를 예로 들면, crontab에 스케쥴링 관리가 제대로 되지 않음(주석 처리되어있는 job들 다수)
crontab의 경우 각 서버마다 따로 스케줄링을 관리해야 하며 무엇보다 클러스터링 기능이 제공되지 않아 추천하지 않는다.
Quartz
Quartz는 오픈소스 Job Scheduling 라이브러리로, 완전히 자바로 개발되어 자바 환경, 규모와 상관없이 사용할 수 있다. Quartz는 수천 개의 작업도 실행 가능하며, 간단한 interval 형식이나 Cron 표현식으로 복잡한 스케쥴링도 지원한다.
장점
DB 기반으로 스케줄러 간의 Clustering 기능을 제공
시스템 Fail-over와 Random 방식의 로드 분산처리를 지원한다
In-memory Job Scheduler도 제공
여러 기본 Plug-in을 제공
ShutdownHookPlugin- JVM 종료 이벤트를 캐치해서 스케줄러에게 종료를 알려줌LoggingJobHistoryPlugin- Job 실행에 대한 로그를 남겨 디버깅할 때 사용
배치 수행중 이슈가 생겼을 때 쉽게 파악할 수 있는 구조로 설계되어있음(로그 관리/방어로직에 좋음)
단점
Clustering 기능을 제공하지만, 단순한 random 방식이라서 완벽한 Cluster 간의 로드 분산은 안됨.
어드민 UI을 제공하지 않음.
스케줄링 실행에 대한 History는 보관하지 않음.
Fixed Delay 타입을 보장하지 않으므로 추가 작업이 필요
스케쥴링을 변경하려면 써드파티를 사용하거나, 배포가 필요함
모든 것을 커스텀해야해서 시간 소요가 많이든다.
Jenkins
groovy 기반으로 구성되어있음.
무료 CI툴로, 배치 스케쥴링으로 많이 사용
파이프라인 설정도 가능
배치 빌드 실패시 슬랙 등으로 바로 알림 생성 가능
해당 배치 로그도 확인 가능
수정 히스토리 관리 가능
jenkins 자체에서 배치 수행 on/off 가능
클러스터링 가능
파라미터화, 스케쥴링, ssh 트리거 등 쉽게 가능
모든 이력, 설정정보들이 전부 파일로 관리됨
설정 정보/실행 이력/현재 Job 정보등이 궁금하면 Jenkins 가 제공하는 API 혹은 서버내에 존재하는 XML파일로만 확인할 수 있음
백업&이중화가 어려움
신뢰할 수 없는 플러그인
대부분의 플러그인에 대해 Jenkins가 확실하게 보장하지 않음.
젠킨스 버전업시 대부분 사용 불가능
Airflow
에어비앤비에서 개발한 워크플로우 스케줄링, 모니터링 플랫폼
빅데이터는 수집, 정제, 적제, 분석 과정을 거치면서 여러가지 단계를 거치게 되는데 이 작업들을 관리하기 위한 도구
DAG(Directed Acyclic Graph) 개념의 workflow 단위로 실행
파이썬 코드로 작성
동일한 task 수행시에도 for문가 if문으로 파이프라인 잡 실행 가능
파라미터화가 되어있지않아, 실행시마다 dag.py를 계속 수정
해줘야한다.
에어플로우 파이프라인은 간결하고 명시적이며, **진자 템플릿(jinja template)**을 이용하여 파라미터화 된 데이터를 전달하고 자동으로 파이프라인을 생성하는 것이 가능
를 이용해 복잡한 workflow 구성이 쉬움
t1 >> [t2,t3] >> t4 >> t1
Task 병렬 수행을 위해서는
을 사용 필요
celery executor를 사용하기 위해서는 RabbitMQ나 Redis가 필요meta store로 mysql or postgresql 사용필요.
혹은
Kubernetes Executor도 사용 가능
Task를 스케줄러가 실행가능 상태로 변경하면 메시지 브로커에 전달하는게 아니라 Kubernetes API를 사용하여 Airflow 워커를 pod 형태로 실행
매 Task마다 pod가 생성되므로 가볍고, Worker에 대한 유지 보수가 필요없다는 장점
Kubernetes를 활용하여 지속적으로 자원을 점유하지 않기 때문에 효율적으로 자원을 사용할 수 있음.
짧은 Task에도 pod을 생성하는 overhead가 있으며, celery executor에 비해 자료가 적고 구성이 복잡하다는 단점
별도 서버 1개에서 운영할것이므로 맞지 않아 보임
Teamcity
JetBrains의 CI 도구
파이프라인 / 스케줄링 등 Jenkins가 지원하는 대부분의 기능을 동일하게 지원
Jetbrains 제품군 (IntelliJ, DataGrip, Upsource 등) 과 통합 지원이 좋음
Job 알람에 대해 IntelliJ에서 알람이 보여지는 등
설정 정보들이 DB로 관리
백업/이중화는 DB에 모두됨
Teamcity는 어디든 설치만해서 바로 DB 연결만 하면 똑같은 Teamcity 환경이 구성
여러대의 서버를 운영한다고 해도 스케줄링/설정 등에 대한 관리 요소가 전혀 없음.
DB에서 다 관리중이니, 각 TeamCity 서버에 대한 동기화 걱정이 필요 없음.
당연히 별도의 기능이 필요한 경우 API를 사용해도 되고, 직접 Teamcity 설정 정보를 담고 있는 DB에 Query를 날려서 사용 가능
일정 규모이상에서는 유료 플랜이 필요
결국은 CI/CD 도구이다보니 배치쪽으로 발전 방향이 향하고 있진 않음.
플러그인 생태계가 Jenkins에 비해 약함.
전체 플러그인 수가 10배 이상 차이남.
그럼에도 Github 로그인 / 슬랙 연동 등 대부분의 플러그인들은 존재
Spring Cloud Data Flow
Spring에서 공식적으로 밀고 있는 Batch/Data Stream 매니저
Spring에서 대놓고 Batch/Data Stream 매니저로 나온 도구라서 발전 방향이 그쪽으로 명확
Teamcity와 마찬가지로 DB에 여러 설정 정보들을 관리
별도로 지정하지 않으면 인메모리 DB (H2)를 사용
오픈소스
CloudFoundry 혹은 Kubernates 환경이 아니면 제대로 활용하기가 어려움.
위 환경에서만 스케줄링 기능을 사용 할 수 있음.
즉, 단일 서버에서는 스케줄링 기능을 사용 못함.
컨셉 자체가 배치가 실행될때만 컨테이너를 별도로 생성해서 실행하고 종료하기 위함이라 컨테이너 오케스트레이션 없이 사용하려면 굉장히 제한적
당연히 위 단점으로 인해 허들이 다른 어떤 도구들 보다 높음.
Cloud Native Batch Application 을 위해 나온 서비스라 클라우드를 굉장히 단순하게만 사용하는 그룹에서 사용하기엔 초기 허들이 높음.
Spring Batch에 대한 공부보다 Kubernates 와 Docker 공부가 우선 되어야할 수도 있음.
단일 서버에 Kubernates 설치하고 그 서버안에서 Docker 생성&삭제를 하도록 하는건 거의 무의미(단일서버에서 사용하는것 권장하지 않음.)
참고
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