DAG(Directed Acyclic Graph) - 순환 없는 방향 그래프 완전 정복 🎯

혹시 데이터나 작업 순서를 정리할 때, "이건 먼저 해야 하고, 저건 그 다음에 해야 해!" 같은 생각 해본 적 있나요? 바로 그런 논리를 깔끔하게 구조화한 게 DAG, 즉 순환 없는 방향 그래프(Directed Acyclic Graph)예요 😄 이 글에서는 DAG가 뭔지, 왜 필요한지, 어디에 쓰이는지 쉽게 풀어볼게요!

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등장 배경

예전에는 작업을 리스트로 나열하거나, 순서를 머리로 기억하거나, 복잡한 플로우를 종이에 그려가며 정리했어요. 하지만 복잡한 시스템에서는 단순 리스트나 트리로는 한계가 있었죠.

작업 간의 의존성(Dependency), 즉 "이게 끝나야 저걸 할 수 있다"는 관계를 효율적으로 표현하려면 좀 더 강력한 구조가 필요했어요. 그래서 등장한 게 DAG입니다!

DAG는 다음과 같은 문제를 해결해줍니다:

1. 작업 순서 정리: 어떤 작업이 선행되어야 하는지 명확히 보여줘요.
2. 순환 방지: 루프가 없으니, 무한 반복 없이 논리적으로 진행됩니다.
3. 데이터 흐름 표현: 방향성이 있는 흐름을 시각화하기 좋아요.

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핵심 원리

DAG는 다음과 같은 두 가지 조건을 만족하는 그래프입니다:

• Directed (방향이 있음): 노드 간의 연결이 단방향입니다.
• Acyclic (순환이 없음): 어느 노드에서 시작해도 자기 자신으로 돌아오는 경로가 없습니다.

📌 원리 1: 노드와 엣지로 표현되는 작업 흐름

A → B → C

여기서 A는 먼저 수행되어야 하고, B는 A가 끝나야 수행 가능, C는 B가 끝나야 가능하다는 뜻이에요.

📌 원리 2: 위상 정렬 (Topological Sort)

DAG의 핵심 활용 중 하나는 위상 정렬이에요. 순서를 정해주는 정렬 방법이죠.

예시:

작업 목록:
1. 서버 구축
2. 데이터베이스 설치
3. 백엔드 개발
4. 프론트엔드 개발

의존성:
1 → 2
2 → 3
3 → 4

이걸 DAG로 그리면 이렇게 됩니다:

서버 → DB → 백엔드 → 프론트엔드

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사례 소개

✅ 사례 1: Apache Airflow

데이터 파이프라인을 정의할 때 DAG 구조를 사용합니다. 예:
데이터 수집 → 정제 → 저장 → 리포트 생성

✅ 사례 2: Git 머지 히스토리

Git의 커밋 기록도 DAG로 표현돼요! 브랜치와 머지가 모두 순환 없이 연결되어 있죠.

✅ 사례 3: 블록체인 (예: IOTA)

일반 블록체인은 체인 구조지만, IOTA 같은 일부 코인은 DAG 기반 구조를 사용해 트랜잭션을 처리합니다.

📊 DAG 시각화 예시

노드	연결 노드 (엣지)
A	B
B	C, D
C	E
D	E
E	-

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주의사항 및 팁 💡

⚠️ 이것만은 주의하세요!

1. 순환 체크 필수

   • DAG는 절대로 순환이 없어야 해요. 실수로 루프를 만들면 시스템이 멈출 수도 있어요!
   • 해결 방법: DFS 알고리즘으로 순환 여부를 탐지합니다.

2. 병렬 처리와 병목 구간 확인

   • DAG는 병렬 실행이 가능하지만, 어떤 노드가 병목인지 잘 살펴야 효율을 높일 수 있어요.

💡 꿀팁

• Airflow, Prefect, Luigi 같은 도구는 DAG 기반 워크플로우에 최적화되어 있어요.
• 위상 정렬 알고리즘(Kahn's algorithm, DFS)을 알고 있으면 직접 구현도 가능!
• 그래프 시각화는 graphviz 같은 도구로 해보면 재미있고 직관적이에요 😎

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마치며

지금까지 DAG(Directed Acyclic Graph)에 대해 알아봤어요. 복잡한 작업이나 데이터 흐름을 명확하게 정리하고 싶다면 DAG만한 구조는 없답니다! 특히 워크플로우 설계나 데이터 파이프라인 자동화 등에 관심 있다면 꼭 익혀두세요 💪

궁금한 점이나, 예시를 더 보고 싶은 주제가 있다면 댓글로 알려줘요 🙋‍♀️

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참고 자료 🔖

• Apache Airflow 공식 문서
• DAG 설명 (Wikipedia)
• Topological Sorting - GeeksforGeeks

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