새로운 "Statestore" 데이터 소스인 State Reader API를 소개합니다
(번역: Youngkyong Ko) Original Post 데이터브릭스 런타임 14.3에는 사용자가 구조화된 스트리밍 의 내부 상태 데이터에 액세스하고 분석할 수 있는 새로운 기능인 State Reader...
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PySpark - 2023년 한 해를 돌아보며
(번역: Youngkyong Ko) Original Post 2023년에 출시된 Apache Spark 3.4와 3.5에서는 PySpark의 성능, 유연성, 사용 편의성을 개선하는 데 중점을 두었습니다. 이 블로그 게시물에서는...
브랜드 리스크: 리스크 분석 엔진을 통한 비즈니스 역량 강화 및 고객 만족도 향상
Translated by HaUn Kim - Original Blog Post 브랜드 리스크의 중요성은 무엇일까요? '위험 관리'라는 개념과 관련해 금융 서비스 기관(FSI)은 오랫동안 바젤 협약의 자본...
대규모의 세분화된 시계열 예측을 위한 Facebook Prophet과 Apache Spark: Spark 3 업데이트
Translated by HaUn Kim - Original Blog Post 시계열 예측의 발전 덕분에 리테일러들은 더욱 신뢰할 수 있는 수요 예측을 만들어낼 수 있게 되었습니다...
Johnson & Johnson의 SCM 최적화를 위한 데이터 민주화
Translated by HaUn Kim - Original Blog Post 이 글은 Johnson & Johnson의 고급 기술(데이터, 지능형 자동화 및 고급 기술 인큐베이션) 부문 수 석...
데이터브릭스에서 안전하고 책임감 있는 생성형 AI 배포를 위한 LLM 가드레일 구현하기
(번역: Youngkyong Ko) Original Post 도입 흔한 시나리오 중 하나로, 팀에서 오픈 소스 LLM을 활용하여 고객 지원 상호작용을 위한 챗봇을 구축하려 한다고 가정해...
데이터브릭스 Feature Serving 정식 출시(GA)
(번역: Youngkyong Ko) Original Post 오늘, 피처 서빙(Feature Serving)의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 피처는 AI 애플리케이션에서 중추적인 역할을 담당하며, 정확하게 계산하고 짧은...
DataFrame 동일성 테스트 함수를 이용하여 PySpark 테스트 간소화
(번역: Youngkyong Ko) Original Post DataFrame 동일성 테스트 함수 는 PySpark 단위 테스트를 간소화하기 위해 Apache Spark 3.5와 Databricks Runtime 14.2에 도입되었습니다. 이...
Apache Spark Structured Streaming에서 상태 유지(stateful) 파이프라인의 최신 성능 향상에 대한 심층 분석
(번역: Youngkyong Ko) Original Post 이 글은 상태 유지(stateful) 파이프라인의 최신 성능 개선에 대해 2부로 구성된 시리즈 중 두 번째 파트입니다. 이 글을...
Apache Spark Structured Streaming에서 상태 유지 파이프라인(Stateful pipeline)의 성능 개선
(번역: Youngkyong Ko) Original Post 소개 Apache Spark™ Structured Streaming 은 확장성과 내결함성을 제공하는 인기 있는 오픈 소스 스트림 처리 플랫폼으로, Spark SQL...