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Pipeline Builder와 Code Repositories 함께 사용하기

Pipeline Builder는 그래프와 폼으로 파이프라인을 구성하는 도구이고, Code Repositories는 Git 저장소를 기반으로 코드를 작성하는 웹 IDE입니다. 두 도구가 같은 Foundry 데이터셋을 입력과 출력으로 사용하므로 한 파이프라인에서 함께 사용할 수 있습니다.

작업을 나누는 기준

일반적인 파이프라인 설계와 관리는 Pipeline Builder에서 시작하는 구성이 권장됩니다. 데이터 엔지니어와 업무 사용자가 그래프를 함께 보면서 변환과 릴리스 절차를 논의할 수 있고, 자료형 검사와 데이터 검증 조건을 작성 과정에 적용할 수 있습니다.

Pipeline Builder가 제공하지 않는 전문 로직에는 Code Repositories를 사용합니다. 외부 API 호출, 사용자 지정 라이브러리와 복잡한 코드 로직이 대표적인 경우입니다. 코드 변환의 출력은 Pipeline Builder의 앞, 뒤 또는 중간 단계에 연결할 수 있습니다. 전체 파이프라인의 스케줄과 상태 검사는 작성 도구와 관계없이 Data Lineage에서 구성할 수 있습니다.

작성 인터페이스

항목Pipeline BuilderCode Repositories
권장 용도조직의 운영 파이프라인과 조직 간 협업 파이프라인 구성 및 관리파이프라인에 추가할 전문적인 코드 기반 변환
인터페이스그래프와 폼웹 IDE와 Git 저장소
언어코드 작성 없이 사용 가능Python, SQL, Java, Mesa
재사용전체 파이프라인이나 단계를 복사하여 재사용유틸리티 함수와 라이브러리 공유, 코드 복사
자료형 검사강한 자료형을 사용하며 관련 오류를 작성 중에 표시코드 검사와 빌드 과정에서 오류를 확인
매개변수파이프라인 전반에서 사용할 영속적인 사용자 정의 매개변수저장소의 코드 상수 등으로 정의

파이프라인 기능

항목Pipeline BuilderCode Repositories
배치지원지원
스트리밍지원고급 사용자를 위한 지원
파일 기반 변환지원지원
증분 계산지원지원
파일시스템 및 외부 API 직접 접근 코드미지원지원

파일 기반 변환 노드를 사용하는 것과 임의의 파일시스템 및 외부 API 코드를 실행하는 것은 다른 기능입니다. 또한 자료형 오류를 작성 중에 찾을 수 있어도 운영 시의 입력 데이터, 권한 또는 연산 실패까지 모두 미리 판별하는 것은 아닙니다.

미리보기와 테스트

항목Pipeline BuilderCode Repositories
미리보기 입력 범위전체 입력을 사용할 수 있으며 별도 샘플링 전략도 지원데이터 샘플 기반
실행 시점기본적으로 자동 갱신하며 확인 후 실행하도록 설정 가능요청 시 실행
중간 결과각 변환 단계에서 확인디버그 모드에서 지정한 지점의 중간 데이터프레임과 변수 확인
디버깅자료형에 따른 작성 중 오류 표시디버거와 REPL 지원
단위 테스트지원고급 사용자를 위한 지원

Pipeline Builder의 미리보기 표는 기본적으로 최대 500행을 처리하여 보여 줍니다. 필터, 조인이나 중복 제거는 500행의 결과를 만들기 위해 더 많은 입력을 읽을 수 있습니다. 입력 샘플링을 설정하면 행 수와 통계도 그 샘플을 기준으로 계산합니다. 샘플링 전략은 미리보기에만 적용되며 실제 빌드에는 영향을 주지 않습니다.

따라서 전체 입력을 사용하는 미리보기와 전체 빌드 결과를 화면에 모두 표시하는 것은 같은 의미가 아닙니다. 운영 승인에는 실제 출력 검증을 포함합니다.

관리와 릴리스

항목Pipeline BuilderCode Repositories
데이터 검증 조건지원지원
스케줄지원지원
사용자 지정 라이브러리 게시개발 중인 범용 게시 기능과 파이프라인 내부 재사용 함수를 구분지원
버전 관리코드 및 노코드 사용자 협업을 위한 버전 워크플로전체 Git 워크플로
빌드 메모리 관리승인된 프로필 또는 사용자 지정 연산 프로필코드 기반 구성
보안 표지 관리지원지원

Pipeline Builder의 Custom Expressions와 Custom Transform Path는 반복되는 로직을 파이프라인 안에서 한곳에 정의하는 기능입니다. 여러 저장소가 설치하는 범용 코드 라이브러리 게시와는 범위가 다릅니다. 데이터 검증 조건에는 필요한 품질 기준과 실패 시 동작을 정하여 적용합니다.