Comparison of dbt and Apache Airflow
제시한 채용 공고 문구에 등장하는 DBT(dbt)는 실제로 존재하는 특정 소프트웨어 도구의 명칭이다.
dbt는 ‘Data Build Tool’의 약자로, 미국 소프트웨어 기업 dbt Labs가 개발한 오픈소스 데이터 변환(Transformation) 특화 도구다. 현대 데이터 인프라의 ELT(Extract, Load, Transform) 파이프라인 구조에서, 이미 데이터 웨어하우스에 적재된(Load) 원천 데이터를 분석 목적에 적합한 형태로 가공(Transform)하는 역할을 독점적으로 수행한다. 사용자는 SQL과 Jinja 템플릿 엔진을 통해 데이터 변환 로직을 모듈화하고, 이에 대한 테스트 및 문서화를 자동화할 수 있다.
해당 공고에서는 Airflow와 dbt를 동일하게 ‘워크플로우 도구’로 묶어 명시했으나, 실제 데이터 아키텍처 상에서 두 도구는 담당하는 영역과 목적이 명확하게 구분된다. 두 도구의 주요 명세 비교는 다음과 같다.
| 비교 항목 | dbt (Data Build Tool) | Apache Airflow |
|---|---|---|
| 핵심 목적 | 데이터 웨어하우스 내부의 데이터 변환(‘T’ in ELT) | 전체 파이프라인의 작업 흐름 및 스케줄 조율(Orchestration) |
| 주요 사용 언어 | SQL 및 Jinja (설정 파일은 YAML) | Python |
| 실행 환경 및 범위 | 데이터 웨어하우스 내부로 국한 (Snowflake, BigQuery, Redshift 등) | 시스템 전반 (외부 API 통신, 시스템 스크립트 실행 등 무제한적) |
| 의존성 관리 (DAG) | 데이터 모델(테이블 연산) 간의 선후 관계를 추적하여 DAG 생성 | 개별 태스크(Task)의 스케줄링, 성공/실패 조건, 재시도 로직을 포함한 DAG 관리 |
| 현업에서의 상호 작용 | Airflow 내부의 특정 태스크로서 호출되어 구동됨 | 파이프라인의 중앙 관제소 역할을 수행하며 dbt 실행 명령을 통제함 |
데이터 엔지니어링 실무에서는 두 도구를 대체재로 인식하지 않는다. Airflow를 통해 전체 워크플로우를 통제(Orchestrate)하고, 파이프라인 내의 데이터 변환 단계가 도래했을 때 Airflow가 dbt를 호출하여 작업을 위임하는 방식으로 두 도구를 결합하여 사용하는 것이 표준적인 접근 방식이다.
출처(Sources):
- dbt Labs. “What is dbt?”. docs.getdbt.com.
- Apache Software Foundation. “Apache Airflow Documentation: What is Airflow?”.
- Densko, D., & Sharma, M. (2021). Data Engineering with Python. Packt Publishing.
- Katz, T. (2021). Data Pipelines Pocket Reference. O’Reilly Media.