Introduction

Celery는 Python으로 작성된 분산 작업 큐 시스템이다. Celery를 사용하여 대규모 데이터 처리 파이프라인을 구성할 수 있다. 이 블로그 포스트에서는 Celery를 사용하여 파이프라인을 구성하는 방법을 알아보겠다.

Celery란?

Celery는 비동기 작업을 수행하는 분산 작업 큐 시스템으로, 큰 규모의 작업을 효율적으로 처리할 수 있다. Celery는 RabbitMQ, Redis, Amazon SQS와 같은 메시지 브로커와 함께 사용되어 작업을 작업자(worker)에게 분배하고 결과를 반환한다.

Celery 설치하기

Celery를 설치하려면 다음과 같이 명령어를 실행하면 된다:

$ pip install celery

Celery를 사용하여 파이프라인 구성하기

Celery로 대규모 데이터 처리 파이프라인을 구성하는 방법은 다음과 같다:

1. 작업 정의하기: 먼저 각 작업을 정의해야 한다. 작업은 일반적으로 Python 함수로 표현되며, @celery.task 데코레이터를 사용하여 Celery 작업으로 지정된다.

2. 작업자(worker) 실행하기: 작업자는 Celery 작업을 처리하는 프로세스이다. 작업자는 다음과 같이 실행할 수 있다:

$ celery -A your_app_name worker --loglevel=info

1. 작업 실행하기: 작업을 실행하려면 apply_async() 함수를 사용하여 작업을 호출해야 한다. 작업이 큐에 넣어지고 작업자가 이를 처리한다.

2. 결과 가져오기: 작업이 완료되면 결과를 가져올 수 있다. 작업의 상태 및 결과를 확인하려면 AsyncResult 객체를 사용할 수 있다.

예제

다음은 Celery를 사용하여 대규모 데이터 처리 파이프라인을 구성하는 간단한 예제이다:

from celery import Celery

# Celery 앱 생성
app = Celery('your_app_name', broker='your_message_broker')

# 작업 정의
@app.task
def process_data(data):
    # 데이터 처리 로직
    return processed_data

# 작업 실행
result = process_data.apply_async(args=[data])

# 결과 가져오기
processed_data = result.get()

마무리

이번 포스트에서는 Celery를 사용하여 대규모 데이터 처리 파이프라인을 구성하는 방법을 알아보았다. Celery는 강력하고 유연한 분산 작업 큐 시스템으로, 복잡한 데이터 처리 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 도와준다. Celery의 공식 문서와 예제를 참조하여 더 많은 기능을 탐색해보길 추천한다.

참고 자료

• Celery 공식 문서
• Celery 예제