McDonald's는 ESG 데이터 처리를 위해 Python 기반의 재사용 가능한 ETL/ELT 엔진을 구축함
YAML 설정을 통해 파이프라인 개발 속도를 높이고, 수동 작업을 줄임
Redshift, S3 등 다양한 환경에서 확장성, 유연성, 안정성을 확보함
Config 기반 ETL 엔진은 YAML 설정을 통해 파이프라인을 정의하여 개발 속도를 높인다. 구체적으로, 수동 코딩 대신 설정 파일만 변경하여 데이터 변환 로직을 쉽게 수정할 수 있다. 따라서 유지보수성이 향상되고, 다양한 환경에 유연하게 대응할 수 있다.
엔진은 YAML 파일을 읽어 데이터 소스에서 데이터를 추출하고, 변환 및 로드 작업을 수행한다. Airflow와 같은 도구를 사용하여 파이프라인을 관리하며, Redshift 또는 S3에 데이터를 저장한다. 따라서 및 를 통해 을 향상시킨다.
이 엔진은 다양한 데이터 소스, 복잡한 변환, 멀티 클라우드 환경을 지원하도록 설계되었다. YAML 기반 설정은 재사용 가능한 파이프라인을 구축하고, 자동화된 알림을 통해 문제 발생 시 즉각 대응할 수 있도록 돕는다. 결과적으로 데이터 처리량 증가에 유연하게 대처하고, 운영 효율성을 높인다.