Databricks Lakebase 출시 파트너 발표

Databricks는 Lakebase의 정식 출시와 함께 AI 시대를 위해 구축된 프로덕션 지원 운영 데이터베이스를 선보입니다. Lakebase는 완전 관리형 serverless Postgres를 Databricks Data Intelligence Platform에 직접 도입하여 단일 거버넌스 기반에서 트랜잭션, 분석 및 AI 워크로드를 통합합니다.

GA와 함께 Lakebase 출시 파트너를 발표합니다. 이 파트너는 개발 과정에서 Databricks와 긴밀하게 협력했으며, 실제 프로덕션 환경에서 Lakebase를 검증했고, 고객이 아키텍처에서 실행 단계로 전환하도록 도울 준비가 되어 있습니다.

이 블로그에서 다루는 내용

• Lakebase 도입에 파트너가 중요한 이유
• 출시 파트너들의 Lakebase 활용 방법
• 오늘 Lakebase 프로젝트를 지원할 준비가 된 파트너

Lakebase에 파트너가 중요한 이유

Lakebase는 팀이 Databricks에서 애플리케이션과 AI 시스템을 구축하는 방식을 바꿉니다. OLTP 데이터베이스와 레이크하우스 간에 데이터를 이동할 필요가 없어 아키텍처가 단순화되고 제공 주기가 단축됩니다.

파트너는 이러한 전환을 실용적으로 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 파트너는 고객을 다음과 같이 지원합니다.

• 실시간 애플리케이션 및 에이전틱 AI 워크플로 구축
• 거버넌스를 위반하지 않고 분석 및 AI 운영
• 레거시 PostgreSQL 및 운영 데이터베이스 마이그레이션
   

이 파트너들은 Lakebase를 배우는 단계가 아닙니다. 이미 사용하고 있습니다.

출시 파트너들의 Lakebase 활용 방법

데이터베이스 현대화 및 마이그레이션

파트너들은 Lakebase를 사용하여 외부 OLTP 시스템을 대체하고 취약한 ETL 파이프라인을 제거하고 있습니다. 운영 데이터는 설계에 따라 Delta 테이블과 동기화 상태를 유지하므로 복잡성이 줄어들고 마이그레이션 속도가 빨라집니다.

에이전틱 AI 및 지능형 애플리케이션

Lakebase는 에이전트 상태, 메모리, 구성, 실시간 의사 결정을 위한 기록 시스템으로 사용되고 있습니다. 이를 통해 별도의 데이터베이스를 관리할 필요 없이 상태 저장 및 재개 가능한 AI 에이전트와 프로덕션 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.

산업 액셀러레이터 및 플랫폼

여러 파트너가 의료, 소매, 금융 서비스 및 공공 부문 사용 사례를 위해 Lakebase 기반 액셀러레이터를 구축했습니다. 이러한 솔루션은 단일 거버넌스 플랫폼에서 짧은 지연 시간의 트랜잭션, 분석, AI를 결합합니다.

Lakebase 파트너와 함께 시작해 보세요

Lakebase는 지금 바로 프로덕션 환경에서 사용할 수 있습니다. Databricks의 출시 파트너는 귀사가 데이터베이스를 현대화하고, 실시간 애플리케이션을 구축하며, Databricks에서 에이전틱 AI를 배포하도록 도울 준비가 되어 있습니다.

• Lakebase GA 발표 살펴보기
• Lakebase 출시 파트너와 연결
• Databricks Data Intelligence Platform에서 지능형 애플리케이션 구축 시작하기

주요 출시 파트너

당사의 출시 파트너에는 글로벌 컨설팅 회사, System Integrator (SI)들, 데이터 및 AI 전문 기업이 포함됩니다. 이들은 현대화, 애플리케이션, AI 기반 워크로드 전반에 걸쳐 Lakebase를 검증했으며, 고객 참여를 적극적으로 지원하고 있습니다.

전체 글로벌 출시 파트너 목록은 아래에서 확인할 수 있습니다. 

Accenture

Databricks Lakebase는 기록 시스템과 인텔리전스 시스템 간의 격차를 해소하기 때문에 매우 흥미롭습니다. 이를 통해 단일 플랫폼에서 직접 레이크하우스로부터 실시간 애플리케이션, AI 에이전트, 분석을 구동할 수 있습니다. 이는 실시간 개인화, 지능형 자동화, AI 기반 애플리케이션을 추구하는 소매, 의료, 제조 분야 기업에게 큰 가능성을 열어줍니다.— Teresa Tung, Accenture 글로벌 데이터 책임자

조직이 실험 단계에서 대규모 AI 운영으로 전환함에 따라, 이제 인텔리전스를 실행으로 전환하는 것이 과제가 되었습니다. Accenture는 Databricks Lakebase를 활용하여 의사결정 계층에서 운영되는 차세대 AI 기반 시스템을 고객이 구축하도록 지원하고 있습니다. 이 시스템은 운영, 재무, 리스크, 전략 전반의 실행에 인사이트를 직접적으로 제공합니다.

Aimpoint 디지털

Lakebase는 고객을 위해 분석 및 기능적 AI를 지원하는 동시에 데이터에서 ROI를 창출하는 방식에 근본적인 변화를 가져왔습니다. 이제 Databricks를 엔드투엔드 플랫폼으로 완벽하게 활용할 수 있게 되었습니다. OLAP와 OLTP의 결합은 막대한 미개척 잠재력을 발휘하게 합니다. DAIS 2025 인터뷰에서 말했듯이 Lakebase는 Databricks가 지금까지 출시한 제품 중 가장 흥미로운 제품 중 하나입니다.—Dylan Ford, Databricks Practice Lead, Aimpoint Digital

Aimpoint는 고객의 GenAI 애플리케이션을 위해 단기 및 장기적으로 확장 가능한 지식 저장소를 제공하고자 Lakebase로 LLMOps 프레임워크를 강화했습니다. 또한 Lakebase와 Databricks Apps는 매일 활용되는 여러 내부 애플리케이션을 구동하고 있습니다.

Atlan

Lakebase는 실시간 트랜잭션 애플리케이션과 AI 에이전트를 머신 스피드로 지원하지만, 지능적으로 작동하려면 컨텍스트가 필요합니다. Atlan은 Lakebase를 컨텍스트 관리 시스템으로 전환하여 운영 및 분석 메타데이터를 통합함으로써 모든 AI 에이전트가 마찰 없이 규제된 데이터를 검색하고 신뢰하며 이에 따라 조치를 취할 수 있도록 합니다.— Prukalpa Sankar, Atlan 설립자 겸 공동 CEO

Atlan + Lakebase는 AI 애플리케이션에 컨텍스트 기반 인텔리전스를 제공합니다. 운영, 분석 및 비즈니스 메타데이터를 통합함으로써 기업은 AI 에이전트가 전체 컨텍스트를 가지고 대규모로 운영되는 거버넌스가 적용된 트랜잭션 시스템을 구축할 수 있으며, 이를 통해 더 빠른 의사 결정, 위험 감소, 신뢰할 수 있는 실시간 애플리케이션이 가능해집니다.

Blueprint

Lakebase는 복잡한 Databricks 프로그램을 실행하기 위한 거버넌스가 적용되고 확장 가능한 기반을 제공합니다. 저희는 Lakebase 위에 Blueprint Workbench를 구축하여 데이터 액세스 및 관리 방식을 표준화함으로써, 안내에 따른 반복 가능한 워크플로를 구현하여 팀이 더 빠르게 작업하고 제공 위험을 줄이며 마이그레이션, AI 팩토리 구축, 거버넌스 이니셔티브 전반에 걸쳐 일관된 품질을 유지할 수 있도록 돕습니다.—Gary Nakanelua, Blueprint 제품 및 혁신 부문 상무이사, Databricks MVP

Blueprint는 Lakebase를 사용하여 Blueprint Accelerated Data Migration 액셀러레이터를 구동합니다. 이 통합 실행 플랫폼은 Databricks 마이그레이션, AI Factory 빌드, 거버넌스 이니셔티브를 가이드 워크플로로 전환합니다. Lakebase는 엔터프라이즈 규모의 데이터 및 AI 프로그램 전반에서 일관된 제공, 더 빠른 실행, 리스크 감소를 가능하게 합니다.

capgemini

레이크하우스가 이미 고객의 데이터 가치를 실현하는 데 도움을 주고 있지만, OLAP와 OLTP 간의 기술적 사일로는 지금까지 진정으로 통합된 데이터 자산 비전을 가로막아 왔습니다. 저희는 Databricks Lakebase를 흥미로운 플랫폼 기능일 뿐만 아니라, 더 광범위한 애플리케이션 및 에이전트 에코시스템에 잠재적인 큰 타격을 가져올 것으로 봅니다.—Kevin Campbell, Capgemini Insights & Data CEO

Capgemini는 핵심 Data & AI 포트폴리오 내에서 고객에게 Lakebase를 제공합니다. 이는 Data & AI Estate Migration & Modernization의 특정 시나리오부터 Agentic-ready AI & Data Platforms 아키텍처에서의 역할, 산업별 사용 사례에 이르기까지 다양합니다.

Celebal 기술

Lakebase는 운영 데이터를 AI 및 분석에 즉시 사용할 수 있는 서버리스, 규정 준수 환경을 통해 트랜잭션 애플리케이션과 분석 인사이트 간의 마찰을 제거하여 혁신 역량을 가속화했습니다. 이제 당사의 Brickbuilder Accelerator Eagle Eye 관측 가능성 플랫폼은 분석 워크로드에 따라 원활하게 확장되는 서버리스 OLTP 엔진을 통해 밀리초 지연 시간의 KPI 읽기를 제공합니다. DW Brickbuilder 마이그레이션 솔루션인 CT Visa도 마찬가지로, Databricks Apps와의 네이티브 통합이 인증 및 실행 복잡성을 즉시 처리하여 운영 오버헤드를 크게 줄여줍니다. 이러한 전환 덕분에 우리 팀은 가치 제공에 집중할 수 있었고, 결과적으로 솔루션 전반에 걸쳐 더 빠른 기능 확장과 막대한 비용 절감을 달성할 수 있었습니다.—Tushar Mittal,  Databricks Practice Lead, Celebal Technologies

Celebal Technologies는 Databricks Lakebase를 도입하여 Eagle Eye 및 CT Visa Brickbuilder Accelerators를 현대화했습니다. 이러한 전환을 통해 OLTP 및 분석 워크로드를 통합하고 외부 데이터베이스 사일로를 제거하여 아키텍처를 간소화했습니다. 그 결과 Unity Catalog를 통해 중앙 집중식 메타데이터 관리와 엔드투엔드 거버넌스를 기본적으로 제공합니다.

CitiusTech

Lakebase는 운영 및 분석 데이터 통합의 중요한 진전을 의미합니다. CitiusTech는 심층적인 Databricks 전문성과 특수 목적용 액셀러레이터를 통해 의료 기관이 더 빠르고 지능적으로 현대화할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 데이터 기반 치료의 다음 시대를 만들어 나가는 데 Databricks와 협력하게 되어 기쁩니다.—Sridhar Turaga, CitiusTech 데이터 및 AI 비즈니스 수석 부사장

CitiusTech는 Gen AI 기반 OLTP 데이터베이스 마이그레이션 솔루션 및 FHIR 데이터 프레임워크와 같은 특수 목적 솔루션을 통해 관심 있는 고객의 Lakebase 도입을 가속화하고 있습니다. 이러한 솔루션은 전환을 단순화하고, 의료 데이터 모델을 표준화하며, 상호 운용 가능한 Lakebase 지원 아키텍처를 구현하도록 설계되었습니다. CitiusTech는 Lakebase를 복잡한 ETL을 제거하고 기존의 사일로화된 OLTP 데이터베이스를 대체하기 위한 이상적인 솔루션으로 보고 있습니다.

cognizant

Lakebase로 구동되는 Cognizant의 Agentic 데이터 통합 프레임워크는 Lakehouse 내에서 네이티브하게 정확하고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 마스터링을 제공합니다. 당사의 Agentic 스튜어드는 사일로를 허물고 분산된 소스를 실시간으로 '골든 레코드'로 통합합니다. 이 제로 종속성 아키텍처는 높은 동시성의 운영 앱과 실시간 AI 인텐트 모델을 비교할 수 없는 정밀도와 속도로 지원합니다.—디프테쉬 싱(Diptesh Singh), Cognizant 데이터 및 AI 관리 글로벌 리더

Lakebase는 Lakehouse를 인사이트에서 실행으로 격상시킵니다. Cognizant의 Agentic 데이터 통합 프레임워크는 이를 활용하여 실시간의 신뢰할 수 있는 Golden Record를 제공하며, 독보적인 속도, 규모, 단순성으로 AI 및 운영을 지원합니다.

Collibra

기업이 Databricks를 활용하여 AI 에이전트를 구축하고 맞춤형 애플리케이션을 Lakebase로 마이그레이션함에 따라 Collibra는 AI 리더와 CDO가 데이터, AI, 비즈니스 시맨틱에 대한 거버넌스를 해결할 수 있는 기반을 제공합니다. Databricks Apps 및 Agent Bricks 모델 전반에 걸쳐 규정 준수 및 정책 제어를 해결하는 동시에 기술 및 비즈니스 요구 사항을 통합함으로써 데이터와 AI가 처음부터 신뢰할 수 있고 감사에 대비하며 안전하도록 보장하는 데 도움을 드립니다.—Mike Robertson, VP of Tech Partnerships, Collibra

Datapao

Lakebase는 에이전트 상태, 기록, 구성을 위한 프로덕션용 데이터 저장소를 매우 신속하게 구축하는 데 도움을 주었습니다. 실시간 상태 지속성을 간단하게 만들어 주었습니다. 즉, 모든 사용자 메시지, 에이전트 응답, 오케스트레이션 단계가 즉시 저장될 수 있어 플랫폼이 워크플로를 재개하고, 의사 결정을 감사하며, 추가 지연 없이 일관된 사용자 경험을 유지할 수 있습니다. 또한 Databricks를 전적으로 사용함으로써 단일 통합 거버넌스 및 보안 계층으로 아키텍처를 단순하게 유지했습니다.—Adam Litter, Datapao 데이터 사이언티스트 

Datapao는 Databricks에 Redbow Consulting Group의 제약 및 의료 전략 애플리케이션인 GEM-A®를 위한 복잡한 다중 에이전트 솔루션을 구축했습니다. 이 시스템은 수십 개의 특수 에이전트를 오케스트레이션하고, 에이전트 상태와 대화 기록을 유지하며, 재사용 가능한 구성과 프롬프트를 저장합니다. Databricks Lakebase는 더 넓은 범위의 레이크하우스 구성 요소와 함께 에이전트 메모리 및 구성을 위한 중앙 운영 데이터 저장소 역할을 했습니다. 생성형 AI 애플리케이션에서 Databricks Lakebase를 활용하는 방법에 대한 Datapao의 이 블로그를 확인해 보세요.

Datasentics

Lakebase는 Unity Catalog의 배치 처리된 Spark 테이블과 프로덕션 애플리케이션의 짧은 지연 시간 요구사항 간의 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이를 통해 기존 데이터 이동의 운영 오버헤드 없이 원활한 실시간 데이터 경험을 제공할 수 있었습니다.—Martin Gendiar, Agentic Use Case Architect, DataSentics

Datasentics는 Lakebase를 활용하여 실시간 서비스 데스크 분석 플랫폼을 구동했습니다. Databricks Unity Catalog를 인터랙티브 대시보드 및 GenAI 어시스턴트에 연결하여 배치 처리된 파이프라인과 애플리케이션 계층 간의 지연 시간을 없앴습니다. 이를 통해 사용자는 실시간으로 중요한 운영 의사 결정을 위해 AI로 강화된 최신 인사이트에 액세스할 수 있었습니다.

Delaware Consulting

조직은 빠르고 자신감 있는 의사결정을 내리는 데 필요한 모든 데이터 기능을 통합하는 개방형 플랫폼이 필요합니다. Lakebase는 레이크하우스와 운영 플랫폼 간의 일반적인 격차를 해소합니다. 이전에는 운영 흐름을 지원하기 위해 수많은 외부 구성 요소와 맞춤형 데이터 교환 로직에 의존했습니다. 오늘날 저희는 모든 소비자나 생산자에게 레이크하우스 데이터를 노출할 수 있는, 단순하지만 그에 못지않게 유연한 아키텍처를 제공합니다. 이를 통해 저희는 타협 없이 성과를 낼 수 있으며 복잡성과 가치 창출 시간을 크게 단축합니다.—Maarten Herthoge, Delaware Consulting 기술 제휴 관리자, 데이터 및 AI 겸 Databricks 챔피언 

Delaware의 자체 액셀러레이터는 특정 산업별 요구 사항에 초점을 맞춘 사전 패키지된 데이터 제품, API, AI 솔루션의 제공을 가능하게 합니다. Delaware는 Lakebase를 Lakehouse와 통합하여 운영과 분석의 세계를 연결합니다. 이를 통해 이전에는 몇 달이 걸렸던 엔드투엔드 배포를 몇 주 또는 며칠 만에 제공할 수 있습니다.

DXC

Databricks Lakebase를 통해 고객은 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에서 운영 워크로드, 분석 및 AI를 실행할 수 있습니다. 트랜잭션 성능, 네이티브 Lakehouse 통합, 통합 거버넌스는 아키텍처를 단순화하고 데이터 이동을 줄이며, 엔터프라이즈급 보안 및 제어 기능을 갖춘 확장 가능한 AI 네이티브 및 에이전트 기반 애플리케이션을 지원합니다.—Paul Hewitt, Senior Director and Global Head of Data & AI Practice, DXC Technology

DXC는 운영 워크로드를 기존 운영 데이터베이스에서 Databricks Lakebase로 이전하여 데이터 환경을 현대화했으며, 기본 Lakehouse 통합을 통해 트랜잭션 성능을 제공합니다. 이를 통해 통합된 OLTP 및 분석, 간소화된 데이터 이동이 가능해졌으며, AI에 즉시 사용 가능한 Lakebase 기반 플랫폼을 위한 검증된 아키텍처로 고객을 안내하는 DXC의 역량이 강화되었습니다.

Elitmind

Lakebase의 GA는 Databricks가 분석 데이터부터 트랜잭션 워크로드까지 포괄하는 엔드투엔드 플랫폼으로 거듭나고 있음을 보여줍니다. 고객에게 이는 더 단순한 아키텍처, 더 빠른 가치 실현 시간, 시스템 간의 '연결 작업' 감소를 의미하며, 동시에 일관된 거버넌스와 제어를 유지할 수 있습니다.—Adrian Kukiełka, Data Platform & BI Domain Lead, Elitmind

Elitmind 프로젝트에서 Lakebase는 두 가지 핵심 영역을 강화할 것입니다. (1) 밀리초와 높은 쿼리 볼륨이 중요한 금융 기관용 온라인 특징점, (2) 트랜잭션, 빠른 업데이트, 애플리케이션을 위한 신뢰할 수 있는 API가 필수적인 보고 및 통합 프로세스(예: 통합)를 위한 운영 ODS.

EY

EY의 매니지드 서비스를 포함한 비즈니스 솔루션을 지원하는 EY의 플랫폼에는 빠르고 안정적인 데이터 액세스가 필수적입니다. Lakebase를 통해 EY는 맞춤형 데이터 파이프라인과 별도의 운영 데이터베이스가 필요 없게 되어 더 빠른 쿼리 성능을 제공하는 민첩한 플랫폼을 구현할 수 있습니다.—Raghu Jakkampudi, Ernst & Young, LLP 금융 서비스 제품 및 솔루션 부문 상무이사

Databricks Brickbuilder Accelerators인 EY의 Data Fusion 플랫폼은 EY 고객 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해 저지연 트랜잭션 데이터 서비스를 제공합니다. 기존에는 정해진 간격으로 관계형 데이터베이스로 데이터를 이동하는 비용이 많이 드는 데이터 파이프라인이 필요했습니다. Lakebase를 사용하면 데이터가 도착하는 즉시 자동으로 동기화되어 동시 트랜잭션 읽기와 사용자가 제출한 재무 조정에 대한 저지연 처리를 원활하게 지원합니다.

IBM / Neudesic

조직이 실시간 인텔리전스를 지향함에 따라 분석 워크로드와 운영 워크로드의 통합은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 기존 데이터베이스는 오늘날의 AI 기반 요구 사항에 맞게 구축되지 않아 운영 데이터가 사일로화되고 충분히 활용되지 못했습니다. Lakebase는 클라우드 개체 스토리지에서 직접 진정한 OLTP를 실행하여 판도를 바꾸고, 데이터 및 애플리케이션 혁신을 위한 통합된 최신 기반을 제공합니다.—Sai Nageshwaran, Vice President, Data & AI, Neudesic, an IBM company. 

Neudesic의 Payment Intelligence Platform은 Databricks Data Intelligence Platform에서 실시간 결제 운영 및 분석을 통합하는 Lakebase 기반 액셀러레이터입니다. 짧은 지연 시간의 트랜잭션 처리와 Lakehouse 규모의 분석 및 AI를 결합하여 결제 수명 주기 전반에 걸쳐 엔드투엔드 가시성, 더 빠른 문제 해결, 지능형 인사이트를 지원합니다.

Impetus

Databricks Lakebase는 운영 데이터, 분석, AI 이니셔티브 간의 마찰을 제거하여 엔터프라이즈의 AI 도입을 가속화합니다. 저희는 Context 엔지니어링 자산 및 도메인 중심 비즈니스 AI 솔루션과 함께 Lakebase를 활용하여 조직이 복잡한 통합 주기를 우회하고 측정 가능한 비즈니스 성과로 직접 나아갈 수 있도록 돕는 데 최선을 다하고 있습니다. 이 접근 방식을 통해 인사이트를 제공할 뿐만 아니라 기업 전반에 걸쳐 확신에 찬 지능적인 조치를 추진하는 Agentic AI 애플리케이션을 구현할 수 있습니다.—Deepak Khosla, Impetus Technologies 최고 성장 책임자 & AI 비즈니스 총괄

infosys

Databricks Lakebase는 Databricks Data Intelligence Platform에 구축된 Infosys의 에이전틱 AI 데이터 플레인 솔루션을 위한 핵심적인 '작업 메모리 및 실시간 데이터 저장소' 역할을 하며, 정적 분석과 실시간 실행 간의 격차를 해소하는 고속 운영 코어로서 기능합니다. Lakebase는 10ms 미만의 지연 시간으로 에이전트의 활성 추론 상태, 진화하는 가설, 컨텍스트 신호를 유지하도록 돕습니다. 정적 스토리지의 데이터를 활성 추론 엔진으로 변환하여 고속 에이전트 생태계에 필수적인 빠르고 상태를 인식하는 자율적인 결정을 가능하게 합니다.

Koantek

Lakebase는 진정한 Databricks 네이티브 애플리케이션 개발에 빠져 있던 연결 고리입니다. 우리는 자체 X2D Migrations™ 플랫폼을 Lakebase에서 재설계하여 이를 검증했으며, 그 과정에서 얻은 교훈을 즉시 Ascend AI 액셀러레이터에 코드화했습니다. 이제 우리는 Databricks Apps, Databricks 자산 번들(DABs), Unity Catalog와 통합된 턴키 방식의 Lakebase Template을 배포할 수 있으며, 이를 통해 고객은 플랫폼을 벗어나지 않고도 트랜잭션 및 분석 워크로드를 통합할 수 있습니다.—Eddie Edgeworth, Koantek 최고 기술 책임자

Koantek은 운영 원격 분석에 Lakebase를 사용하는 X2D Migrations™ 플랫폼과 Ascend AI Brickbuilder 액셀러레이터라는 두 가지 벡터를 통해 Lakebase 도입을 가속화합니다. Ascend AI는 고객에게 Databricks Apps 및 DAB를 통합하고 배포 가능하며 거버넌스가 적용된 Lakebase 템플릿을 제공하여 데이터 인텔리전스 플랫폼에서 최신 데이터 애플리케이션과 에이전틱 워크플로를 신속하게 구축할 수 있도록 지원합니다.

LatentView 분석

분석 및 애플리케이션 계층을 위해 별도의 스택을 관리하는 것은 항상 거버넌스의 악몽이었습니다. 데이터를 외부 앱 데이터베이스로 내보내는 순간 네이티브 리니지를 잃고 보안을 처음부터 다시 구축해야 합니다. 분석 솔루션에 Lakebase를 사용하여 이러한 격차를 해소했습니다. 인사이트는 Unity Catalog에서 직접 권한을 상속받아 Databricks 에코시스템 내에서 거버넌스가 유지됩니다. 이를 통해 취약한 동기화 문제를 없애고 감사 추적을 중단 없이 유지할 수 있습니다.—Sunil Kalra, LatentView 분석 Databricks CoE 책임자

LatentView Analytics는 주요 CPG 고객을 위해 수요 예측 및 수익 성장 관리(RGM) 솔루션을 구현하고 있으며, 이 솔루션에서 Lakebase는 비즈니스 앱의 운영 엔진 역할을 합니다. 기존에는 UI를 구동하기 위해 Gold 테이블의 예측 결과를 외부 SQL 데이터베이스로 전송해야 했습니다. 이 현대적인 아키텍처에서는 앱이 Lakebase에서 직접 데이터를 읽어오며, Lakebase는 Lakehouse와 기본적으로 동기화된 상태를 유지합니다. 데이터 이동을 완전히 제거하고 RGM 인사이트가 항상 한곳에서 실시간으로 제공되고 관리되도록 보장합니다.

Lingaro

Lakebase는 단일 레이크하우스에서 OLTP 및 분석 워크로드를 통합하여 데이터 사일로를 제거하고 비용이 많이 드는 ETL 파이프라인의 필요성을 없앱니다. 고객에게 가장 큰 공감을 얻은 기능은 Lakebase가 Postgres와 Delta 테이블 간의 거의 실시간 동기화를 지원하여 데이터를 분석에 즉시 사용할 수 있게 한다는 점이며, 이것이 바로 Lingaro가 가능하게 한 것입니다.—Ajay Parasuraman, Lingaro 소비재 부문 파트너 

Lingaro는 Fortune 100대 소비재 기업이 Lakebase에서 DC(물류센터), 웨어하우스, 매장 재고 데이터를 통합하도록 지원했습니다. AI/BI 대시보드를 통해 팀은 완제품 이동에 대한 짧은 지연 시간의 추적 및 분석을 제공할 수 있었습니다. 그 후 팀은 Databricks Apps를 사용하여 인터랙티브 레이어를 만들어 동적 주문 처리, 더 나은 수요 예측, 물류 최적화 등 여러 사용 사례에서 원활한 실시간 의사 결정을 지원했습니다.

lovelytics

Lakebase의 트랜잭션 처리 기능 덕분에 저희는 고객에게 더욱 강력하고 상호작용적인 AI 기반 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 단순히 데이터를 분석하고 시각화하는 것을 넘어 사용자가 조직 내에서 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.—Alex Wiss, Lovelytics 혁신 연구소 책임자

Lovelytics의 AI 솔루션(예: Gridlytics Brickbuilder)은 Lakebase와 Databricks 앱을 사용하여 어떻게 실제 비즈니스 혁신을 이끌어내는지 보여줍니다. 또한 Lovelytics는 메타데이터 보강 및 데이터 품질과 같은 분야에서 혁신을 이루며, 운영 효율성을 개선하고 AI 우선 기반을 신속하게 구축하는 향상된 AI 기반 플랫폼 기능을 제공합니다.

LTIMindtree

Lakebase를 통해 운영 플레인과 분석 플레인을 그 어느 때보다 긴밀하게 통합하여 데이터 제품 생성과 활성화 사이의 마찰을 없앨 수 있습니다. 이제 고객들은 엔터프라이즈 규모에 필요한 거버넌스, 신뢰, 안정성을 그대로 유지하면서 현대적인 AI 기반 경험을 훨씬 더 빠르게 제공할 수 있습니다.—Sriram Narasimhan, LTIMindtree 데이터 및 분석 부문 SVP 겸 글로벌 총괄

승인된 Databricks Brickbuilder Accelerator인 LTIMindtree Scintilla는 Lakebase를 트랜잭션 백본으로 활용하여 고객에게 예측 가능한 마이그레이션을 제공합니다. Lakebase는 더 높은 품질, 더 낮은 위험, 더 원활한 대규모 현대화를 통해 작업 오케스트레이션 상태, 규칙 기반 & 기능 플래그, 원격 측정 데이터를 지원하여, 가치 실현 시간을 단축하고 엔터프라이즈 혁신 프로그램의 ROI를 강화합니다.

Omni

Omni 고객은 Databricks Lakebase를 데이터 제품 구동을 위한 저지연 운영 레이어로 사용할 수 있습니다. Omni의 AI 및 Excel 기능과 결합하면 최종 사용자는 사전 빌드된 보고서에서 빠른 응답 시간을 얻고, 자체 분석을 생성하거나 자연어로 질문할 때 빠른 UX를 경험할 수 있습니다. Unity Catalog 메트릭과 동기화되는 Omni의 관리형 시맨틱 모델과 결합하여 고객은 엔지니어링 유지 관리 및 성능 튜닝을 줄이면서 앱을 빌드하고 확장할 수 있습니다.—Arielle Strong, Omni 제품 부사장 

Perficient

저희는 Lakebase를 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼의 일부로 활용하는 데 엄청난 기회가 있다고 봅니다. 이를 통해 애플리케이션 개발팀은 트랜잭션 데이터베이스 요구 사항을 단순화할 수 있으며, 데이터팀은 분석 및 AI 사용 사례를 위한 통합을 간소화할 수 있습니다. 이미 내부 팀 전반에서 높은 채택률을 보이고 있으며, 더 중요하게는 고객들이 중요한 비즈니스 애플리케이션과 프로덕션 워크로드를 위해 Lakebase를 선호하고 있습니다.—Michael Patterson, Perficient AI 데이터 및 분석 부문 부사장

Perficient의 Base-Is-Loaded Accelerator는 OLTP/OLAP 격차를 해소합니다. 이 PySpark 기반 솔루션은 Lakebase를 Delta Lake에 직접 연결하여 안전한 CRUD 작업을 지원하고 Lakebase 테이블을 Lakeflow Spark 선언적 파이프라인을 위한 마이크로 배치 스트리밍 소스로 전환합니다. Databricks 네이티브 도구를 사용하여 트랜잭션 데이터를 원활하게 수집하고, 외부 CDC 도구 없이 AI 친화적인 레이크하우스를 유지할 수 있습니다. Lakebase와 PySpark로 OLTP와 OLAP의 격차를 해소하는 방법에 대한 이 블로그 를 확인해 보세요. 

Persistent

Lakebase가 추가되면서 Databricks는 보안과 거버넌스가 기본 내장된 단일의 확장 가능한 기반에서 트랜잭션 워크로드, 분석, AI 및 애플리케이션을 통합하여 진정으로 완벽한 데이터 플랫폼으로 발전했습니다. 고객은 이를 통해 가치 실현 시간을 단축하고 Databricks에 직접 구축된 신뢰할 수 있는 실시간 AI 및 운영 애플리케이션을 사용할 수 있습니다.—Sameer Dixit, Persistent Systems 데이터 및 AI 부문 기업 부사장

Persistent의 iAURA 스위트는 Databricks Platform에서 데이터 엔지니어링 및 데이터 관리를 강화하여 마이그레이션, 모델링, 매핑, 관찰 가능성 및 에이전트 기반 사용 사례를 지원합니다. iAURA는 Databricks에 기본적으로 배포되며, 운영 및 메타데이터 저장을 위해 Lakebase를, 분석을 위해 Lakehouse를, 배포를 위해 Native Apps를, 에이전트형 AI 기능을 위해 Agent Bricks를 활용합니다.

Polestar 분석

기업들은 여전히 운영 시스템과 분석 간의 격차를 해소하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기존 아키텍처는 실시간 응답성과 분석 심도 사이에서 상충 관계를 강요합니다. Lakebase는 단일 Databricks 플랫폼에서 트랜잭션 및 분석 워크로드를 통합하여 이러한 잘못된 선택을 없애줍니다. 같은 맥락에서 당사의 1Platform 스토리지는 Databricks를 기반으로 기본적으로 구축되어 마스터 데이터 관리, 메타데이터 저장, App Builder를 통한 소규모 앱 구축에 Lakebase를 활용합니다. 이는 당사의 전체 스택이 Lakebase의 성능, 일관성 및 거버넌스로부터 혜택을 받는다는 것을 의미하며, 고객은 중복이나 복잡한 파이프라인 없이 분석 및 AI를 위한 통합 데이터를 얻을 수 있습니다.—Ankit Rana, Polestar Analytics 최고 혁신 책임자 

Polestar 분석 1Platform은 기업이 데이터를 기반으로 행동하는 방식을 혁신합니다. Databricks Lakebase에 기본적으로 구축되어 운영, 마스터 및 메타데이터를 하나의 일관된 기반으로 통합합니다. Polestar의 Agenthood AI 에이전트는 라이브 데이터에 대해 실시간 의사 결정을 실행합니다. 고객은 기존 아키텍처의 인프라 복잡성이나 데이터 단편화 없이 AI 기반 대시보드 및 자동화를 몇 주 더 빠르게 배포합니다.

Qubika

Lakebase는 Databricks에서 프로덕션 등급의 AI 에이전트를 구축하는 데 필수적인 요소였습니다. 저희 Databricks Setup Accelerator는 세션과 워크플로 전반에 걸쳐 영구 메모리가 필요한데, Lakebase는 운영 오버헤드 없이 PostgreSQL OLTP를 제공합니다.—Facundo Sentena, Qubika 수석 AI 엔지니어

Qubika의 Databricks Setup Accelerator는 Lakebase를 사용하여 장시간 실행되는 다단계 설정 작업을 위해 LangGraph 체크포인트, 대화 기록, 사용자/워크플로 상태를 저장합니다. 이를 통해 강력한 멀티테넌트 격리 및 기본 OAuth 인증을 갖춘 재개 가능하고 상태를 저장하는 AI 에이전트를 구현할 수 있으며, 외부 데이터베이스, 보안 암호 순환 및 추가적인 DevOps 오버헤드를 제거할 수 있습니다. Databricks Lakebase가 조직의 데이터 사용 방식에 어떤 중대한 변화를 가져오는지 설명하는 Qubika Databricks 챔피언 Marco Luquer의 이 동영상 을 확인해 보세요.

Replit

Replit 에이전트는 Databricks Lakebase를 사용하여 데이터베이스를 프로비저닝하고, 리소스 한도를 조정하며, 복잡한 변경 사항이 적용되기 전에 안전하게 검증합니다. 이를 통해 AI 에이전트는 고객 워크로드를 안전하고 안정적으로 유지하면서 실제 프로덕션 데이터에 대해 직접 작업할 수 있습니다.—Luis Héctor Chávez, Replit 최고 기술 책임자

회신

Lakebase를 사용하면 더 이상 레이크하우스의 확장성을 위해 관계형 데이터의 엄격함을 희생할 필요가 없습니다. 기본 키 & 외래 키 관계에 대한 기본 지원을 통해 미션 크리티컬한 구성 테이블의 정확성을 보장하고 파이프라인 오류를 방지하며 상당한 연결 오버헤드를 제거하면서 엔터프라이즈 배포를 간소화할 수 있습니다.—Darshan Patel, Reply 데이터 아키텍트

Reply는 고객을 위해 대량의 미션 크리티컬 오케스트레이션 메타데이터를 외부 SQL 데이터베이스에서 Lakebase로 마이그레이션했습니다. 네이티브 기본 키 & 외래 키 제약 조건을 활용하여 플랫폼 간 연결의 인프라 오버헤드를 제거하면서 100% 참조 무결성을 보장하고, 진정으로 통합된 Databricks Lakehouse 구현을 달성할 것입니다.

Retool

Databricks와의 오랜 파트너십은 계속해서 깊어지고 있으며, 우리는 함께 AI를 사용하여 안전하게 구축할 수 있는 사람들의 범위를 재편하고 있습니다. 기업 전반의 더 많은 팀이 빌더 벤치를 확장하고 Retool과 Databricks Lakebase를 사용하여 데이터를 몇 분 만에 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 기반 애플리케이션 및 자동화로 전환하고 있습니다.—Abhishek Gupta, Retool 최고 제품 책임자

Databricks Lakebase와 Retool은 기존에 팀의 속도를 저하시키던 인프라 복잡성을 제거하여 고객이 AI를 안전하게 보편화할 수 있도록 지원합니다. Retool과 Lakebase의 통합은 기업이 단편화된 파이프라인, 별도의 데이터베이스 또는 거버넌스 및 보안에 대한 절충 없이 몇 분 만에 자체 데이터 위에 바로 프로덕션급 애플리케이션을 구축할 수 있다는 것을 의미합니다.

slalom

Lakebase는 Databricks를 당사의 REACT 앱에 연결하는 핵심 통합 계층으로서 실시간 비상 대응 대시보드, AI 기반 상황 보고서, 임무 우선순위 지정, 동원 해제 권장 사항, 트랜잭션 감사, 정형 및 비정형 재해 데이터 쿼리를 위한 자연어 채팅 에이전트를 구동했습니다.—Ramin Ostad, Slalom 수석 AI 아키텍트

Slalom의 한 공공 부문 고객은 Slalom의 MCP 기반 Brickbuilder 액셀러레이터인 LakeSpeak와 같은 AI 기반 도구를 사용하여 동적인 실시간 상황 보고서를 생성함으로써 비상 대응 체계를 현대화하고 있습니다. 이는 의사 결정을 향상시키고, 수동 보고를 줄이며, 재난 발생 시 특정 데이터 쿼리를 위한 AI 어시스턴트를 제공합니다. LakeSpeak는 로직을 복제하거나, 거버넌스를 위반하거나, 통합 패턴을 다시 작성할 필요 없이 외부 앱, 에이전트 및 기업 사용자가 Databricks Genie와 Lakebase를 사용할 수 있도록 안전하고 표준화된 게이트웨이를 제공합니다.

Solita

Lakebase를 사용하여 Databricks Lakehouse와 OLTP 데이터베이스를 결합함으로써 근본적으로 다른 방식으로 아키텍처 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 마침내 취약한 ETL 파이프라인과 분석 계층과 운영 계층의 강제 분리에서 벗어날 수 있는 명확한 길을 찾았습니다. 분리된 별도의 운영 데이터베이스를 유지하지 않고도 최전선 워크로드에 밀리초 단위의 query를 제공할 수 있는 기능은 모든 것을 단순화하며, 이는 고객의 디지털 서비스를 확장하고 분석 데이터를 재사용하는 데 꼭 필요한 것입니다.—Sami Lehtola, Senior Consultant in Industrial Data & Databricks Partner Manager, Solita

Solita의 Databricks 지원 액셀러레이터는 자산 및 서비스 데이터를 단일 레이크하우스-Lakebase 아키텍처로 통합합니다. Unity Catalog의 거버넌스를 통해 설치 기반 데이터 관리, 운영 분석 및 짧은 지연 시간 서비스 간의 격차를 해소함으로써 OEM 및 자산 집약적 산업은 설치 기반 데이터를 통합하여 운영을 최적화하고 새로운 디지털 서비스의 가치를 창출할 수 있습니다.

Systech 솔루션

Lakebase는 트랜잭션 데이터에 대한 직접적인 분석 쿼리를 지원하여 복잡한 모델링의 필요성을 없애줍니다. 이는 저희의 에이전트 기반 AI 플랫폼인 WizarD™를 위한 완벽한 백엔드로서, AI 에이전트가 소스에서 바로 심층적인 조사 분석을 즉시 수행하고 즉각적인 비즈니스 조치를 취하도록 지원합니다.—Sunil Kumar, Systech 솔루션 Inc. 제품 부문 부사장

Systech의 WizarD™는 Lakebase를 활용하여 트랜잭션 및 분석 워크로드를 통합함으로써 실시간 분석을 재정의합니다. AI 에이전트가 원시 라이브 데이터에서 직접 밀리초 수준의 KPI를 생성할 수 있도록 하여 ETL 지연 시간을 없애고 미션 크리티컬 비즈니스 인사이트의 가치 창출 시간을 크게 단축합니다. Systech는 또한 Lakebase를 Databricks 마이그레이션 가속기인 DBShift™에 통합하여 레거시 PostgreSQL 워크로드가 Databricks Data Intelligence Platform으로 직접 이동할 수 있는 원활한 '리프트 앤 시프트' 경로를 만들었습니다.

Tata Consultancy Services

수십 년 동안 우리는 데이터를 쓰는 시스템과 읽는 시스템을 완전히 다르게 최적화하는 절충안을 받아들였습니다. 우리는 그 격차를 메우기 위해 복잡한 구조를 만들었습니다. Lakebase는 그러한 절충을 쓸모없게 만듭니다. 이는 운영 속도와 분석 깊이 사이의 격차가 물리 법칙이 아니라 단지 레거시 제약이었음을 보여줍니다. 우리는 마침내 데이터의 라이프사이클을 통합했습니다.—Anoop Choozhikunnathu, TCS Databricks Practice 글로벌 총괄

TCS는 Lakebase를 백엔드로 사용하는 React 앱을 통해 AI/ML ROI 관측 가능성 솔루션을 개발했습니다. Lakebase는 자연어 쿼리와 내장된 대시보드를 통해 ROI 지표에 대한 실시간 대화형 인사이트와 드릴다운을 지원하여 더 빠르고 정보에 입각한 의사결정을 유도합니다.

Tiger 분석

Databricks 내에서 Lakebase로 전환한 것은 전략적인 게임 체인저였습니다. 메타데이터와 분석을 통합함으로써 외부 인프라를 제거하여 즉각적인 비용 최적화와 아키텍처 단순성을 실현했습니다. Delta 테이블과의 긴밀한 동기화는 성능과 거버넌스를 향상시켜 확장 가능하고 유지 관리가 쉬운 기반을 제공했습니다.—Abhishek Patel, Tiger Analytics 이사

Tiger는 Azure SQL을 Lakebase로 교체하고 Databricks 내에서 직접 메타데이터를 관리함으로써 데이터 마켓플레이스를 통합했습니다. 이를 통해 외부 인프라 종속성을 제거하고 비용과 운영 복잡성을 크게 줄였습니다. 메타데이터를 Silver 및 Gold Delta 테이블과 긴밀하게 동기화함으로써 Tiger 분석은 뛰어난 성능과 원활한 거버넌스를 달성했습니다. 이러한 네이티브 접근 방식은 아키텍처를 간소화하여 미래 성장을 위한 확장 가능하고 효율적인 기반을 제공했습니다. 

tredence

Lakebase와 Lakehouse 간의 긴밀한 통합 덕분에 코드 한 줄이면 실시간 특징점을 유지 관리할 수 있습니다.—Jason Yip, Tredence 이사, Databricks MVP

한 선도적인 네트워크 제공업체에서는 고객이 지원 핫라인에 전화할 때 고객 이탈을 실시간으로 분석해야 할 필요성이 있었습니다. 기존 솔루션은 배치 기반이었습니다. Tredence는 Databricks 모델 서빙을 Lakebase와 함께 사용하여 이탈 감지를 위한 실시간 피처 조회를 개발했습니다. 피처가 이미 Lakehouse에 있는 상태에서 이를 Lakebase에 동기화하면 실시간 추론에 필요한 성능 격차를 해소할 수 있습니다.

Valcon

Valcon에서는 대형 리테일 고객과 함께 Lakebase를 탐색했습니다. Databricks 파이프라인을 사용하여 Lakebase에 직접 데이터를 써서 쓰기 시간을 단축하는 동시에 고유 키 및 데이터 모델 강제 적용과 같은 관계형 데이터베이스의 이점을 얻었습니다. 그런 다음 Unity Catalog 동기화를 사용하여 이러한 테이블을 리포팅 계층의 카탈로그 개체로 표시했습니다. 저는 Lakebase의 성숙도, 유연성 및 실용성에 깊은 인상을 받았습니다. 이는 최신 데이터 플랫폼을 설계하고 운영하는 방식과 매우 잘 맞습니다.—Ivan Medrano, Senior Principal Engineer, Valcon

Wipro

오픈소스 Postgres 및 서버리스 아키텍처를 기반으로 구축된 Lakebase는 OLTP와 레이크하우스를 통합하여 취약한 ETL을 제거합니다. 따라서 트랜잭션 데이터, 분석 및 저지연 AI 에이전트가 모두 동일한 실시간 소스에서 실행됩니다.—Sandip Roy, Director & Databricks Practice Leader, Wipro

Lakebase는 Wipro의 Wealth AI솔루션을 위해 고객 360, 포트폴리오, 가계, 목표 및 리스크 관련 데이터에 대한 저지연 액세스를 제공하여 실시간으로 어드바이저가 즉시 사용할 수 있는 인사이트를  지원합니다. 이 OLTP 계층을 통해 AI 출력은 즉각적으로 이루어지며 API 기반 상호 작용, 빠른 CRUD와 유사한 운영, 고객 업데이트, 트랜잭션 및 시장 변화에 대한 이벤트 기반 응답을 지원합니다. Lakehouse 플랫폼과 통합된 Lakebase를 기반으로 WeGAfor Data 는 규정을 준수하고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 AI 도입을 보장하는 책임감 있고, 엔터프라이즈급이며, 안전하고, 통제된 데이터 플랫폼을 제공합니다.

Zeb

Lakebase와 Databricks Apps를 통해 Databricks Apps의 보기 계층과 Lakebase의 지속성을 하나의 통합 솔루션으로 결합하여 AI 에이전트를 위한 컨테이너화된 인터페이스를 마침내 만들 수 있게 되었습니다.—Sid Vivek, zeb AI 책임자 

Zeb의 'Databricks 앱과 Lakebase를 사용한 데이터 제품 구축' Brickbuilder 액셀러레이터는 트랜잭션 및 분석 워크로드를 통합하고 AI 에이전트를 비즈니스 애플리케이션에 내장하며 규제된 데이터 제품을 신속하게 제공합니다. 고객은 Lakebase 및 Databricks 앱을 기반으로 구축된 단일의 확장 가능한 플랫폼에서 실시간 의사 결정, 더 빠른 제품 제공, 더 강력한 거버넌스를 확보할 수 있습니다. zeb의 액셀러레이터에 대해 자세히 알아보려면 이 블로그 를 확인하세요. 

Databricks Lakebase 런치 파트너와 함께 시작하세요

데이터와 AI의 미래는 통합입니다. 고객은 Lakebase를 사용하여 운영 및 분석 데이터를 거버넌스가 적용된 단일 플랫폼으로 통합함으로써, 복잡한 다중 시스템 아키텍처에서 벗어나 인텔리전스가 즉각적인 행동으로 원활하게 전환되는 세상으로 나아갈 수 있습니다. Databricks의 출시 파트너는 트랜잭션 성능, 네이티브 Lakehouse 통합, Unity Catalog를 통한 통합 거버넌스 등 Lakebase의 고유한 장점을 활용하도록 설계된 검증된 솔루션과 액셀러레이터를 통해 귀사가 이러한 변화를 활용할 수 있도록 도울 준비가 되어 있습니다. 지금 바로 Databricks 출시 파트너 중 한 곳과 연결하여 Databricks Data Intelligence Platform에서 차세대 실시간 AI 네이티브 애플리케이션 구축을 시작해 보세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)