1. 문제점 (Problem)
기업 내 산발적인 데이터 관리와 파이프라인 가시성 부족으로 운영 효율이 저하되었습니다. 복잡한 ETL 설계의 높은 진입장벽, 리소스 충돌 미인지, 장애 발생 시 지연되는 대응 속도 등 통합 관리 체계의 부재가 시스템 운영의 큰 한계였습니다.

2. 프로젝트 목표 (Project Goal)
흩어진 데이터를 통합 관리하여 운영 편의성을 극대화하고, 실시간 관제와 자동 스케줄링으로 데이터 정합성을 확보하는 것입니다. 누구나 쉽게 ETL 파이프라인을 설계하고 제어할 수 있는 중앙 집중형 데이터 통합 플랫폼 구축을 목표로 했습니다.

3. 주안점 (Key Focus)
노드 기반 GUI로 설계 효율을 높이고, 실시간 시각화와 리소스 충돌 감지 알고리즘 구현에 집중했습니다. 특히 산발적인 데이터 소스의 연결성을 확보하고, 배포 전 모의 실행 및 검증 단계를 두어 시스템 안정성과 데이터 무결성을 동시에 보장했습니다.

1. 프로젝트 개요
DataFlow는 대규모 데이터 마이그레이션 및 실시간 파이프라인 모니터링을 위해 설계된 기업용 데이터 엔지니어링 플랫폼입니다. 복잡한 데이터 흐름(ETL)을 시각화하고, 스케줄링 및 리소스 최적화를 통해 데이터 운영의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 제작되었습니다.

2. 주요 기능 및 특징
- 실시간 파이프라인 대시보드 (Monitoring)
- 전체 파이프라인 상태, 실행 중인 태스크, 성공률 및 오류 발생 현황을 한눈에 파악할 수 있는 통합 UI 제공.
- 실시간 데이터 처리량(Throughput) 및 시스템 부하 상태 모니터링.
- 비주얼 파이프라인 에디터 (Visual Workflow Builder)
- 드래그 앤 드롭 방식의 노드 구조를 통해 S3, Kafka, Redshift 등 다양한 소스/싱크 연결 지원.
- Filter, Join, PII 마스킹 등 데이터 변환 규칙을 코딩 없이 시각적으로 설정 가능.
- 복합 로직 처리를 위한 고급 SQL 조건자 에디터 내장.
- 정밀한 스케줄링 및 타임라인 관리 (Scheduling)
- Cron 표현식을 활용한 정교한 작업 예약 및 반복 설정.
- Gantt 차트 기반의 타임라인 뷰를 통해 작업 간 리소스 충돌 및 병목 현상 사전 방지.
- 이력 관리 및 데이터 리포트 (Analytics)
- 누적 이관 작업 수, 데이터 이동량(TB 단위), 성공 비중 등 핵심 지표 통계 제공.
- 상세 작업 로그와 소요 시간 분석을 통한 데이터 파이프라인 최적화 지원.

3. 기술적 강점
- Scalability: 테라바이트(TB) 및 페타바이트(PB) 급 대용량 데이터 처리에 최적화된 설계.
- User Experience: 복잡한 인프라 관리 프로세스를 직관적인 UI/UX로 풀어내어 관리자 및 엔지니어의 운영 숙련도 향상.

Real-time Alerts: 장애 발생 시 즉각적인 알림 및 세부 로그 추적 기능을 통해 시스템 다운타임 최소화.