<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Gcp on nanta - 데이터 엔지니어링</title><link>https://nanta-data.dev/tags/gcp/</link><description>Recent content in Gcp on nanta - 데이터 엔지니어링</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko</language><copyright>© 2026 nanta</copyright><lastBuildDate>Fri, 27 Feb 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://nanta-data.dev/tags/gcp/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>BigQuery Data Transfer와 Airflow 통합: 매 배치마다 트랜스퍼를 생성하고 삭제하는 이유</title><link>https://nanta-data.dev/posts/bigquery-data-transfer-airflow/</link><pubDate>Fri, 27 Feb 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://nanta-data.dev/posts/bigquery-data-transfer-airflow/</guid><description>S3 마트 테이블을 BigQuery로 인입하는 파이프라인을 구축했다. PoC에서는 BigQuery Data Transfer 스케줄링을 GCP 쪽에 맡겼지만, 운영으로 가면서 Airflow에 통합했다. 매 배치 틱마다 트랜스퍼 객체를 생성하고 데이터 로드 완료 후 삭제하는 구조다. 사용자 피드백으로 멀티데이 lookback, 동시 실행 쿼터 제한, 빈 소스 경로 감지까지 개선한 과정을 정리한다.</description></item></channel></rss>