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Apache NiFi 시리즈 1회 - Apache NiFi란 무엇인가기술과 산업/AI 2025. 5. 7. 16:10728x90
데이터가 실시간으로 폭발적으로 생성되는 시대입니다. 센서에서 수집되는 IoT 스트림, 실시간 결제 로그, 웹 사용자 행동 데이터까지 — 이런 데이터들을 수집하고, 정제하고, 분석 시스템으로 보내기 위해 많은 기업들이 고민하고 있습니다. 과거에는 이 모든 과정을 코드로 작성하거나 배치 프로그램을 통해 처리했습니다. 하지만 시간이 흐를수록 데이터 흐름 자체를 설계하고 자동화해야 할 필요성이 커졌습니다.
바로 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Apache NiFi입니다.
데이터 흐름 자동화 플랫폼, Apache NiFi
Apache NiFi는 **데이터 수집부터 분배까지 전 과정을 시각적으로 구성하고 자동화할 수 있는 오픈소스 데이터 흐름 관리 시스템(Data Flow Management System)**입니다.
원래는 미국 NSA 내부에서 개발되었던 프로젝트(Niagara Files)로, 2014년에 Apache 재단으로 이관되며 본격적으로 오픈소스로 공개되었습니다.
NiFi의 핵심 특징은 개발자가 아니더라도 데이터 흐름을 설계할 수 있는 시각적 인터페이스에 있습니다. GUI 기반으로 Processor들을 배치하고 연결만 하면, 복잡한 파이프라인이 손쉽게 구성됩니다.
왜 NiFi인가? 기존 방식과의 차이점
데이터 처리 파이프라인을 구축할 수 있는 도구는 이미 많습니다. ETL 도구, 스트리밍 프레임워크, 배치 파이프라인 도구 등 다양하죠. 그럼에도 NiFi가 주목받는 이유는 다음과 같습니다:
구분기존 스크립트 기반 방식Apache NiFi
구현 방식 Python/Shell 등 코드 작성 Drag & Drop 시각적 구성 실시간 처리 어려움 기본 내장 오류 처리 수동 대처 자동 라우팅 및 재시도 지원 모니터링 로그 기반 흐름 기반 실시간 추적 보안 및 접근 제어 직접 구현 내장된 RBAC 지원 확장성 수동 배포 클러스터링 및 Site-to-Site 지원
핵심 개념 빠르게 정리
Apache NiFi를 이해하려면 다음 5가지 요소를 꼭 알고 있어야 합니다.
- FlowFile: NiFi 내에서 처리되는 단위 데이터 객체. 실제 데이터(콘텐츠)와 메타데이터(속성)를 포함
- Processor: 데이터 처리의 단위 동작을 수행하는 구성요소 (예: GetFile, PutKafka, ReplaceText 등)
- Connection: Processor 간 데이터 흐름을 연결하는 통로이자 내부 큐 역할
- Process Group: 복잡한 데이터 흐름을 모듈화할 수 있는 집합 구성 요소
- Controller Service: JDBC, AWS 자격증명 등 여러 Processor가 공통으로 사용할 수 있는 설정 객체
NiFi를 제대로 쓰려면 Processor의 기능을 잘 알고, FlowFile을 어떻게 라우팅할 것인지 설계하는 것이 핵심입니다.
실제 사용 사례
다음과 같은 상황에서 NiFi는 매우 효과적인 도구입니다:
- 제조업: 공장 현장의 센서 데이터를 실시간으로 수집해 데이터 레이크에 저장
- 금융: 실시간 거래 데이터를 Kafka로 송신 후 실시간 이상 거래 감지 시스템과 연동
- 공공기관: 오픈API 또는 공공데이터 포털의 데이터를 주기적으로 수집 후 JSON으로 정리
- 물류: RFID 리더기의 데이터를 수집하여 적재/출하 시스템에 자동 연동
이처럼 NiFi는 실시간 데이터 흐름이 필요한 다양한 산업군에 적용 가능하며, 그 구현 방식이 단순하다는 점에서 매우 강력합니다.
실시간 모니터링과 장애 대응
NiFi는 단지 데이터를 옮기는 도구가 아니라, 흐름을 모니터링하고 문제를 자동 감지하며, 실패 흐름을 다른 경로로 우회시키거나 재시도할 수 있는 지능적인 플로우 엔진입니다.
특히 Data Provenance 기능을 통해 어떤 데이터가 어떤 Processor를 거쳐 어떤 결과를 만들었는지 일목요연하게 추적할 수 있어, 데이터 거버넌스와 감사를 고려해야 하는 환경에서도 강력한 무기가 됩니다.
엔지니어뿐 아니라 기획자도 다룰 수 있는 도구
기존의 데이터 엔지니어링 도구는 대부분 개발자 중심입니다. Python, Scala, Java 기반으로 직접 코드를 작성해야 하죠.
반면 Apache NiFi는 비개발자도 충분히 다룰 수 있는 시각적 설계 기반이기 때문에, 기획자, 운영자, 보안 담당자 등 다양한 직군과의 협업이 쉬워집니다.
Apache NiFi 도입 전 고려할 점
- 데이터 소스와 싱크 종류 파악: REST, DB, Kafka, FTP 등 어떤 연결이 필요한가?
- 데이터 흐름의 복잡성: 단순 수집인가, 아니면 정제/변환이 필요한가?
- 실시간성 요구 수준: 밀리초 단위의 반응이 필요한가, 수 분 이내면 충분한가?
- 보안/접근 제어 필요성: 외부와 연결되는 구성인가, 내부 망 전용인가?
이러한 점들을 사전에 정리하면 NiFi 아키텍처 설계가 더욱 명확해집니다.
정리하며 – Apache NiFi는 ‘데이터 흐름 설계의 표준’이 될 수 있다
Apache NiFi는 단순한 ETL 도구가 아닙니다.
실시간 데이터 흐름 설계, 운영 자동화, 보안 통제, 에러 복구까지 모두 포괄하는 올인원 데이터 흐름 플랫폼입니다.
특히 대규모 분산 처리 환경, 실시간 연계가 필요한 시스템에서 그 진가를 발휘하며,
Kafka, Spark, Hadoop 등과 함께 현대적인 데이터 파이프라인의 중심축으로 자리 잡고 있습니다.
다음 글 예고
Apache NiFi 시리즈 2회 - Apache NiFi 설치 및 환경 구성 가이드
- Mac/Windows/Linux 별 설치법
- 기본 웹 UI 구성 요소 설명
- Processor 생성 및 간단한 흐름 설계 예제
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