Apache Beam으로 머신러닝 데이터 파이프라인 구축하기 2편 - 개발 및 최적화

이 글은 Apache Beam을 활용하여 머신러닝 데이터 파이프라인을 개발하고 최적화하는 과정을 다룹니다. 지난 글에 이어, 이번 글에서는 유지보수성을 높이는 파이프라인 개발 방법에 초점을 맞춥니다.

Apache Beam의 핵심 추상체인 PCollection과 PTransform을 소개하며, PCollection이 분산 데이터셋을 In-memory처럼 다룰 수 있게 하고 PTransform이 데이터 처리 연산을 담당함을 설명합니다. 특히, PTransform의 한 종류인 ParDo와 그 처리 로직을 구현하는 DoFn에 대해 자세히 다룹니다.

DoFn은 입력 PCollection의 각 요소에 적용될 처리 로직을 담고 있으며, `process()` 메소드를 구현하여 개별 요소에 대한 작업을 정의합니다. 이를 통해 대규모 머신러닝 데이터 파이프라인의 효율적인 개발 및 관리가 가능함을 시사합니다.