적용 대상:
Azure Data Factory 
Azure Synapse Analytics
팁
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중요합니다
2026년 1월 1일부터는 ADF의 워크플로우 오케스트레이션 매니저를 사용해 새로운 에어플로우 인스턴스를 생성할 수 없습니다. 2025년 12월 31일 이전에 모든 워크플로우 오케스트레이션 매니저(Azure Data Factory의 Apache Airflow) 워크로드를 Microsoft Fabric의 Apache Airflow 작업 으로 이전할 것을 권장합니다.
자세한 내용 또는 Microsoft Fabric의 Apache Airflow로 마이그레이션하는 동안 지원을 보려면 Microsoft 지원에 문의하세요.
Azure Data Factory의 워크플로 오케스트레이션 관리자는 Python 기반 DAG(Directed Acyclic Graph)를 사용하여 오케스트레이션 워크플로를 실행합니다. 이 기능을 사용하려면 Azure Blob Storage 또는 GitHub 리포지토리를 통해 DAG 및 플러그 인을 제공해야 합니다. CLI(명령줄 인터페이스) 또는 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 사용하여 ADF에서 Airflow UI를 시작하고 DAG를 관리할 수 있습니다.
워크플로 오케스트레이션 관리자 환경 만들기
DAG 가져오기
워크플로 오케스트레이션 관리자는 Python 원본 파일에서 Airflow의 환경으로 DAG를 로드하는 두 가지 고유한 메서드를 제공합니다. 이러한 메서드는 다음과 같습니다.
Git 동기화 사용: 이 서비스를 사용하면 GitHub 리포지토리를 워크플로 오케스트레이션 관리자와 동기화하여 GitHub 리포지토리에서 DAG를 직접 가져올 수 있습니다. 참조: 워크플로 오케스트레이션 관리자에서 GitHub 리포지토리 동기화
Azure Blob Storage: Azure Data Factory와 연결된 Blob Storage 계정 내의 지정된 폴더에 DAG, 플러그 인 등을 업로드할 수 있습니다. 그런 다음 워크플로 오케스트레이션 관리자에서 폴더의 파일 경로를 가져옵니다. 참조: Azure Blob Storage를 사용하여 DAG 가져오기
Airflow 환경에서 DAG 제거
DAG 실행 모니터링
Airflow DAG를 모니터링하려면 이전에 만든 사용자 이름 및 암호를 사용하여 Airflow UI에 로그인합니다.
만들었던 Airflow 환경을 선택합니다.
Airflow Integration Runtime을 만드는 동안 제공된 사용자 이름 및 암호를 사용하여 로그인합니다. (필요한 경우 Airflow 통합 런타임을 편집하여 사용자 이름 또는 암호를 다시 설정할 수 있음)
DAG 가져오기 문제 해결
문제: DAG 가져오기에 5분 이상 소요됩니다. 완화: 단일 가져오기로 가져오는 DAG의 크기를 줄입니다. 크기를 주리는 한 가지 방법은 여러 컨테이너에 걸쳐 더 적은 DAG를 포함한 여러 DAG 폴더를 만드는 것입니다.
문제: Airflow UI에 로그인할 때 가져온 DAG가 표시되지 않습니다. 완화: Airflow UI에 로그인하고 DAG 구문 분석 오류가 있는지 확인합니다. DAG 파일에 호환되지 않는 코드가 포함된 경우 이 오류가 발생할 수 있습니다. Airflow UI를 통해 문제가 있는 정확한 줄 번호와 파일을 찾을 수 있습니다.
