데이터 서비스 조직에서 데이터 파이프라인 테스트의 비효율성을 해결하기 위해 구축한 개인화된 Airflow 테스트 환경, 'AirZone'에 대한 경험담입니다. 기존에는 로컬 환경 구축의 번거로움이나 개발/테스트용 Airflow 사용 시 발생하는 시간 지연, 그리고 운영 환경에서의 리소스 간섭 문제 등이 있었습니다. 이를 해결하기 위해 AirZone은 GitHub PR 코멘트를 통해 Kubernetes와 Helm을 활용하여 PR 단위로 격리된 독립적인 Airflow 환경을 자동으로 생성해 줍니다. 사용자는 별도의 인프라 설정 없이도 브라우저에서 Jupyter Notebook이나 VS Code를 통해 코드를 수정하고 즉시 테스트할 수 있으며, 작업이 끝나면 환경이 자동으로 정리되어 자원 낭비를 방지합니다. 이를 통해 개발자는 인프라 고민 없이 파이프라인 로직 자체에만 집중할 수 있는 환경을 갖추게 되었습니다.