Airflow는 데이터 파이프라인의 워크플로우를 생성, 스케줄링 및 모니터링하는 데 사용되는 오픈 소스 플랫폼이다. Apache Software Foundation의 프로젝트로 2014년에 처음 개발되었으며, Python 프로그래밍 언어로 작성되었다.

Airflow는 DAG(Directed Acyclic Graph)이라는 구조를 사용하여 작업의 흐름을 정의한다. 각 노드가 개별 작업(태스크)을 나타내며, 엣지는 작업 간의 의존성을 나타낸다. 사용자는 Python 코드로 DAG를 작성하여 작업의 실행 순서 및 스케줄을 설정할 수 있다.

Airflow는 웹 기반 UI를 제공하여 사용자가 워크플로우의 상태, 실행 기록 및 로그를 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 이를 통해 사용자들은 특정 작업의 성공 여부나 실패 원인을 손쉽게 분석할 수 있다. 또한, Airflow는 작업의 재실행 및 관리를 위한 다양한 기능을 제공한다.

Airflow의 주요 기능 중 하나는 스케줄링이다. 사용자는 작업이 실행될 주기(예: 매일, 매주, 매분 등)를 정의할 수 있으며, Airflow는 이 주기에 따라 자동으로 작업을 실행한다. 또한, 다양한 외부 시스템과의 통합이 가능하여 데이터베이스, 클라우드 서비스, 파일 시스템 등과 상호작용할 수 있다.

Airflow는 확장성과 유연성을 갖추고 있어 대규모 데이터 환경에서도 효과적으로 사용할 수 있다. 사용자 정의 연산자 및 후크를 통해 특별한 요구사항이나 특정 시스템과의 통합이 필요할 때 기능을 확장할 수 있다.

이 플랫폼은 데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 분야에서 특히 인기가 있으며, 다양한 산업에서 데이터 파이프라인을 관리하는 데 유용하게 사용되고 있다.