truthound-orchestration 3.0.2

Official orchestration integrations for Truthound data quality framework

Truthound Orchestration — Data Quality Workflow

Truthound 데이터 품질 검증을 워크플로우 오케스트레이션 환경에서 실행하기 위한 공식 통합 레이어
Official Workflow Orchestration Integrations for Truthound Data Quality

Run Truthound quality checks where your pipelines already live.

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개요 (Overview)

Truthound Orchestration은 Truthound 데이터 품질 검증을 Airflow, Dagster, Prefect, dbt, Mage, Kestra 등 주요 워크플로우 오케스트레이션 환경에서 그대로 실행할 수 있도록 하는 공식(first-party) 통합 레이어입니다.

Truthound Orchestration provides the official orchestration integrations for running Truthound data quality checks across major workflow platforms.

English Readme: English README
문서 (Documentation): truthound.netlify.app/orchestration

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개발 목적 (Motivation)

데이터 품질 검증은 배치, 모델 학습, 리포팅, 데이터 제품 운영 등 실제 파이프라인 안에서 반복적으로 실행되어야 합니다. 하지만 오케스트레이션 도구마다 실행 방식, 결과 전달 방식, 재시도와 알림 방식이 달라 품질 검증 로직이 쉽게 흩어집니다.

Truthound Orchestration은 Truthound의 검증 의미와 결과 계약을 유지하면서, 각 워크플로우 플랫폼의 네이티브 패턴으로 데이터 품질 검사를 실행할 수 있도록 표준 통합 계층을 제공합니다.

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프로젝트 소개 (Introduction)

Truthound Orchestration은 Truthound 3.x를 위한 오픈소스 워크플로우 통합 프로젝트입니다. Airflow Operator, Dagster Resource/Op, Prefect Block/Task, dbt macro, Mage block, Kestra script/template 등을 통해 데이터 품질 검증을 기존 파이프라인에 자연스럽게 연결합니다.

이 프로젝트는 Truthound의 검증 커널을 대체하지 않습니다. Truthound가 데이터 품질 검증과 결과 모델을 담당하고, Truthound Orchestration은 그 검증을 스케줄러와 워크플로우 시스템 안에서 실행·전달·관측할 수 있도록 돕습니다.

구성 요소	저장소	역할
Truthound	truthound	데이터 품질 검증 커널, th.check(), ValidationRunResult, 리포터, 체크포인트
Truthound Orchestration	truthound-orchestration	Airflow, Dagster, Prefect, dbt, Mage, Kestra 등 워크플로우 환경 연동 레이어

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기대 효과 (Impact)

Truthound Orchestration을 사용하면 데이터 품질 검사를 파이프라인의 독립 스크립트가 아니라 운영 워크플로우의 일부로 다룰 수 있습니다. 팀은 동일한 Truthound 결과 계약을 유지하면서도 각 플랫폼의 재시도, 알림, 아티팩트, 메타데이터, 스케줄링 기능을 활용할 수 있습니다.

이를 통해 ETL/ELT, 분석 리포팅, AI/ML 학습 전 검증, 운영 데이터 동기화 같은 반복 작업에서 데이터 품질 게이트를 더 일관되게 배치할 수 있습니다.

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주요 특징 (Key Features)

• Truthound 3.x 공식 통합: truthound>=3.0,<4.0 결과 계약을 기준으로 동작합니다.
• 플랫폼 네이티브 실행: Airflow, Dagster, Prefect, dbt, Mage, Kestra의 관용적 실행 모델을 따릅니다.
• 단일 결과 의미: 플랫폼이 달라도 Truthound의 검증 결과 의미를 유지합니다.
• Protocol 기반 구조: 고급 사용자를 위해 대체 엔진과 커스텀 엔진 주입 지점을 제공합니다.
• 품질 워크플로우 자동화: 검증, 프로파일링, 스키마 학습, 드리프트 탐지, 이상치 탐지를 파이프라인 단계로 연결합니다.
• 운영 친화적 표면: 직렬화, 로깅, 재시도, 서킷 브레이커, 헬스 체크, 메트릭 유틸리티를 제공합니다.

AI/ML 파이프라인에서도 학습 전 입력 데이터 검증, 피처 테이블 품질 게이트, 드리프트 감지 단계로 활용할 수 있습니다. 다만 이 프로젝트의 핵심은 AI 제품이 아니라 Truthound 데이터 품질 워크플로우를 오케스트레이션 환경에 안정적으로 연결하는 것입니다.

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지원 플랫폼 (Supported Platforms)

플랫폼	패키지/모듈	주요 역할
Apache Airflow	truthound_airflow	Operator, Sensor, Hook 기반 데이터 품질 검증
Dagster	truthound_dagster	Resource, Asset, Op 기반 검증 워크플로우
Prefect	truthound_prefect	Block, Task, Flow 기반 품질 파이프라인
dbt	packages/dbt	Generic Test, Jinja macro, SQL 기반 검증
Mage AI	packages/mage	Transformer, Sensor, Condition block
Kestra	packages/kestra	Python script, YAML flow template, output handler

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빠른 시작 (Quick Start)

설치 (Installation)

# 코어 패키지 + Truthound 3.x
pip install truthound-orchestration "truthound>=3.0,<4.0"

# 플랫폼별 통합 + Truthound 3.x
pip install truthound-orchestration[airflow] "truthound>=3.0,<4.0"
pip install truthound-orchestration[dagster] "truthound>=3.0,<4.0"
pip install truthound-orchestration[prefect] "truthound>=3.0,<4.0"

# 로컬 실험 또는 야간 카나리용 편의 집계
pip install truthound-orchestration[all] "truthound>=3.0,<4.0"

Python API

from common.engines import TruthoundEngine
import polars as pl

engine = TruthoundEngine()
df = pl.read_csv("data.csv")

with engine:
    result = engine.check(df, auto_schema=True)
    print(f"Status: {result.status.name}")

    drift = engine.detect_drift(baseline_df, current_df, method="ks")
    print(f"Drifted: {drift.is_drifted}, Rate: {drift.drift_rate:.2%}")

    anomalies = engine.detect_anomalies(df, detector="isolation_forest")
    print(f"Anomalies: {anomalies.has_anomalies}, Rate: {anomalies.anomaly_rate:.2%}")

Airflow 예시

from airflow import DAG
from airflow.utils.dates import days_ago
from truthound_airflow import DataQualityCheckOperator

with DAG(
    dag_id="data_quality_pipeline",
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval="@daily",
) as dag:
    validate_data = DataQualityCheckOperator(
        task_id="validate_user_data",
        rules=[
            {"column": "user_id", "type": "not_null"},
            {"column": "user_id", "type": "unique"},
        ],
        data_path="s3://data-lake/users/{{ ds }}/data.parquet",
        fail_on_error=True,
    )

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Truthound 3.x 호환성 (Compatibility)

truthound-orchestration 3.x는 Truthound 3.x만 지원합니다.

• 지원 Truthound 버전: >=3.0,<4.0
• 미지원 Truthound 버전: 1.x, 2.x
• 이 정책은 루트 패키지와 공식 플랫폼 extra에 적용됩니다.
• 이전 Truthound 엔진 라인이 필요하면 이전 truthound-orchestration 릴리스 라인을 사용하세요.

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아키텍처 (Architecture)

Truthound Orchestration은 공통 Protocol 계층과 플랫폼별 어댑터 계층으로 구성됩니다. Truthound가 기본 검증 런타임이며, 고급 사용자는 Protocol을 구현해 커스텀 엔진을 연결할 수 있습니다.

Workflow Platforms
Airflow / Dagster / Prefect / dbt / Mage / Kestra
        |
        v
Truthound Orchestration Common Layer
Protocols / Config / Serializers / Logging / Retry / Metrics
        |
        v
Truthound Engine
Validation / Profiling / Learn / Drift / Anomaly / Streaming

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고급 엔진 지원 (Advanced Engine Support)

대체·커스텀 엔진은 고급 사용 사례를 위해 계속 제공되지만, 3.x 릴리스 라인의 기본 호환성 경로는 Truthound 3.x입니다.

# Great Expectations adapter
pip install truthound-orchestration[dagster] great-expectations

# Pandera adapter
pip install truthound-orchestration[airflow,prefect] pandera

지원되는 고급 엔진 옵션:

• Great Expectations 어댑터
• Pandera 어댑터
• DataQualityEngine Protocol을 구현한 커스텀 엔진

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문서 (Documentation)

• 메인 문서 포털: truthound.netlify.app/orchestration
• 아키텍처: docs/architecture.md
• 플랫폼 선택 가이드: docs/choose-a-platform.md
• Airflow 문서: docs/airflow/index.md
• Dagster 문서: docs/dagster/index.md
• Prefect 문서: docs/prefect/index.md
• dbt 문서: docs/dbt/index.md
• Mage 문서: docs/mage/index.md
• Kestra 문서: docs/kestra/index.md
• 공통 모듈 문서: docs/common/index.md
• 릴리스 가이드: docs/releasing.md

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개발 (Development)

git clone https://github.com/seadonggyun4/truthound-orchestration.git
cd truthound-orchestration

uv venv
source .venv/bin/activate
uv sync --all-extras

# lint
ruff check .

# type check
mypy common/

# tests
PYTHONPATH=. pytest --import-mode=importlib

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라이선스 (License)

Apache License 2.0. 자세한 내용은 LICENSE를 참고하세요.