1) 문제점
- 데이터 파편화 & 표준 부재: 부서·시스템별 스크립트 난립, 수집 주기·스키마 불일치로 일관된 적재/검증 체계 없음.
- 품질 불일치: 전처리 결과 ↔ 청크/임베딩 ↔ 색인 간 row-count/누락/중복 불일치 빈발, 스키마 드리프트 대비 미흡.
- 배포/운영 리스크: 인덱스 교체 시 서비스 중단 가능성, 수동 롤백·재처리로 MTTR 증가.
- 관측성 부족: DAG 실패 원인 추적, SLA 미스, 재시도 이력, 품질 게이트 통과/실패 현황을 한눈에 보기 어려움.
- 성능/비용 비효율: 대용량 조인/집계 튜닝 일관성 부족, 불필요한 재처리로 컴퓨트 낭비.
- 확장성 한계: 신규 데이터 소스 온보딩에 높은 초기 공수, 재사용 가능한 템플릿/규칙 미비.

2) 안전한 바카라 사이트 목표
- 표준화된 배치 파이프라인 확립: 수집→전처리(Trino)→청크/임베딩→OpenSearch 색인→검증까지 단계·책임·출력물 정의.
- 무중단 인덱스 전환: 새 인덱스 빌드 후 검증 통과 시 에일리어스 스위치로 서비스 중단 없이 반영, 실패 시 자동 롤백.
- 재현성/멱등성 보장: 데이터 구간·Run ID·체크포인트 기반으로 동일 입력=동일 출력을 보장하고 부분 재실행 지원.
- 관측성 & 운영 자동화: Airflow 기반 SLA 모니터링·실패 알림·재시도 전략 및 검증 리포트 자동 생성 정착.
- 성능 최적화: 파티셔닝/프루닝·브로드캐스트 조인 제어 등 Trino 튜닝, 병렬도/리소스 풀 관리로 TAT 단축.
- 확장 용이성: 신규 소스 온보딩을 파라미터·템플릿 복제 수준으로 단순화(스키마/증분 키/품질 규칙 구성화).

3) 주안점 (설계·운영 핵심)
- 무중단성 중심 운영: New Index → 품질 게이트 통과 → 에일리어스 스위치 → 이슈 시 즉시 롤백.
- 품질 게이트 강화: 전처리↔청크↔색인 간 row-count 대사, null/이상치, 스키마 드리프트 탐지, 샘플 레코드 비교 자동 리포트.
- 멱등·동시성 제어: 런 마커/워터마크·체크포인트·리소스 풀(큐)로 중복 실행 방지 및 안전한 병렬화.
- 관측 가능 설계(Observable by default): DAG 그래프/태스크 로그, SLA 미스 알림, 실패 패턴 대시보드, 실행 파라미터 추적성.
- 성능·비용 최적화: Trino 파티셔닝/프루닝, 조인 전략 선택, 캐시/CTAS 활용, 단계별 I/O 최소화.
- 구성·템플릿화: 소스·스키마·증분 키·필드 매핑·DQ 룰을 환경 변수/Variables로 외부화하여 재사용성 제고.

1) 포트폴리오 소개
서비스 카테고리: 데이터 플랫폼 · AI 검색/분석 인프라
메인 타깃: 사내 검색/분석팀, 데이터사이언티스트/ML엔지니어, 운영자(데이터OPS)

간략 소개:
H사의 문서·로그·업무 DB 등 이기종 데이터를 수집·정제·색인하여 OpenSearch 기반 검색/분석과 ML 피처/임베딩 활용이 가능하도록 하는 엔터프라이즈 데이터 파이프라인을 설계·구축. Airflow로 스케줄링/관측성을 확보하고 Trino로 분산 쿼리·조인을 표준화하여, 초기 적재부터 배치 증분, 재처리/백필까지 무중단 인덱스 전환(에일리어스)을 포함한 운영 자동화를 구현.

2) 작업 범위 (참여 역할 & 지원 환경)
설계·개발 범위
파이프라인 아키텍처 설계(소스→전처리→청크/임베딩→색인→검증)
Airflow DAG 설계/구현(초기 적재, 배치 증분, 백필/재처리, 검증/알림)
Trino 기반 전처리/조인 쿼리 표준화 및 성능 튜닝
OpenSearch 인덱스/에일리어스 전략 수립(롤링 인덱스, 무중단 스위칭)
데이터 품질(DQ)·유효성 검증 로직 및 검증 리포트 자동화
동시성/재시도/멱등성 설계, 장애 복구/롤백 시나리오 수립
모니터링/알람(작업 SLA, 지표 수집, 실패 알림)

지원 환경
스케줄러/오케스트레이션: Apache Airflow
분산 SQL: Trino (Presto 계열)
검색/벡터색인: OpenSearch
애플리케이션: Python
형상/CI: Git 기반, 사내 레지스트리
스토리지: 사내 오브젝트/데이터레이크
배포: 사내 클러스터

3) 주요 업무 (핵심 기능 & 운영 화면)
핵심 기능
초기 적재(Initial Load): 대규모 원천 데이터 일괄 수집·정제·색인
배치 증분(Incremental Load): 변경 데이터 CDC/업데이트 반영
청크·임베딩 파이프라인: 문서 청크 기준/토큰 규칙 설계, 임베딩 생성 및 색인(벡터 검색 대비)
인덱스 빌드 & 무중단 전환: new_index 생성 → 검증 통과 시 에일리어스 스위치
데이터 품질/검증: 전처리 vs 청크/색인 row-count 대사, null 비율, 스키마 드리프트 감지
재처리/백필: 기간/소스별 재처리 파라미터화, 멱등/부분 재시도
동시성 제어: 리소스 큐/Pool, DAG 간 의존성, 중복 실행 방지(런ID/마커)
알림/장애 대응: 실패 시 즉시 알림, 자동 재시도, 롤백(에일리어스 복귀)

주요 운영 화면/도구
Airflow UI: DAG 트리/그래프 뷰, 태스크 로그, SLA 미스 모니터링
검증 리포트: 인덱스별 문서 수·스키마 체크·샘플 레코드 비교(자동 생성)
OpenSearch 콘솔: 인덱스 상태/샤드/에일리어스 현황, 쿼리 샘플

4) 주안점 (설계/운영에서 중점)
정확성 & 품질: 전처리→청크→색인 단계별 DQ 체크(행수 대사/누락·중복 탐지)로 일관성 확보
무중단 배포: 에일리어스 스위치를 통한 인덱스 롤링 전환으로 서비스 중단 없이 업데이트
멱등성/재현성: 실행 파라미터(데이터 구간, 소스 버전, Seed) 관리로 같은 입력=같은 출력 보장
장애 복구력: 단계별 체크포인트, 부분 재시도, 롤백 전략(에일리어스 복귀/백업 인덱스 보존)
성능 & 비용: Trino 쿼리 튜닝(파티셔닝/프루닝/브로드캐스트 조인 제어), 병렬도/리소스 Pool 최적화
보안/거버넌스: 접근 제어, 민감 정보 마스킹(확실하지 않음), 로그/감사 추적
운영 가시성: SLA 지표·실패 패턴 대시보드, 알림 정책 표준화, 작업 템플릿화로 운영 난이도 감소