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Automated Deployment with Databricks Asset Bundles - Korean

이 과정은 DevOps 원칙과 이를 Databricks 프로젝트에 적용하는 방법을 포괄적으로 검토합니다. 핵심 DevOps, DataOps, 지continuous integration (CI), continuous deployment (CD), 테스트에 대한 개요로 시작하여 이러한 원칙을 데이터 엔지니어링 파이프라인에 적용하는 방법을 탐구합니다.


이어서 CI/CD 프로세스 내 지속적 배포에 초점을 맞추며, 프로젝트 배포를 위한 Databricks REST API, SDK, CLI와 같은 도구를 살펴봅니다. Databricks Asset Bundles(DAB)와 CI/CD 프로세스 내에서의 역할을 학습하게 됩니다. 주요 구성 요소, 폴더 구조, Databricks 내 다양한 대상 환경에 걸친 배포 간소화 방식을 심층적으로 다룹니다. 또한 Databricks CLI를 활용하여 서로 다른 구성의 다중 환경에 대해 변수 추가, 수정, 검증, 배포 및 실행하는 방법을 익히게 됩니다.


마지막으로, Visual Studio Code를 인터랙티브 개발 환경(IDE)으로 활용하여 로컬에서 Databricks Asset Bundles를 빌드, 테스트, 배포하는 방법을 소개함으로써 개발 프로세스를 최적화합니다. GitHub Actions를 활용한 배포 파이프라인 자동화를 통해 Databricks Asset Bundles의 CI/CD 워크플로우를 강화하는 방법에 대한 소개로 강좌를 마무리합니다.


본 과정 수료 시, Databricks Asset Bundles를 활용한 Databricks 프로젝트 배포 자동화 역량을 갖추게 되어 DevOps 관행을 통해 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어

Skill Level
Professional
Duration
4h
Prerequisites

이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다: 

• Databricks 플랫폼에 대한 깊은 이해를 바탕으로, Databricks Workspaces, Apache Spark, Delta Lake, 메달리온 아키텍처, Unity catalog, Delta Live Tables, 워크플로우 활용 경험이 있어야 합니다. 특히 DLT(Delta Live Tables)와 함께 Expectations를 활용하는 방법에 대한 지식이 필요합니다.

• 데이터 수집 및 변환 경험이 있어야 하며, 데이터 처리 및 DataFrame 조작을 위한 PySpark 활용 능력이 우수해야 합니다. 또한 데이터 분석 및 변환을 위한 중급 수준의 SQL 쿼리 작성 경험이 있어야 합니다.

• Python 프로그래밍 숙련도: 함수 및 클래스 설계/구현 능력, Python 패키지 생성/수입/활용 경험.

• DevOps 실무 경험, 특히 continuous integration (CI) 및 continuous delivery/deployment (CD) 원칙에 대한 이해.

• Git 버전 관리 기본 이해.

• 필수 이수 과정: 데이터 엔지니어링을 위한 DevOps 기초 과정.

Outline

DevOps 및 CI/CD 검토

• DevOps 리뷰

• 지속적인 통합 및 지속적인 배포/전달 (CI/CD) 검토

• 강좌 설정 및 인증


함께 배포 데이터브릭스 자산 번들들(DABs)

• 배포하는 Databricks 프로젝트

• 에 대한 소개 데이터브릭스 자산 번들(DAB)

• 간단한 DAB 배포 

• 간단한 DAB 배포

• DAB에서의 변수 대체

• DAB를 ~에 배포하기 다양한 환경

• 여러 환경에 DAB 배포

• DAB 프로젝트 템플릿 개요

• Databricks 기본 DAB 템플릿 사용

• DAB를 사용한 CI/CD 프로젝트 개요

• 지속적인 통합 및 지속적인 DAB를 사용한 배포

• ML을 추가 DAB를 사용한 엔지니어링 워크플로


더 많이 활용하기 데이터브릭스 자산 번들

• 로컬에서 Visual Studio Code를 사용하여 개발 (VS코드)

• VSCode를 함께 사용하여 데이터브릭스

• 데이터 엔지니어링을 위한 CI/CD 모범 사례

• 다음 단계: GitHub Actions를 사용한 자동 배포

Upcoming Public Classes

Date
Time
Language
Price
Mar 06
02 PM - 06 PM (Asia/Seoul)
Korean
$750.00

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Data Engineer

DevOps Essentials for Data Engineering - Korean

이 과정에서는 Databricks를 사용하여 작업하는 데이터 엔지니어를 위해 특별히 설계된 소프트웨어 엔지니어링 모범 사례와 DevOps 원칙을 살펴봅니다. 참가자는 코드 품질, 버전 제어, 문서화, 테스트와 같은 핵심 주제에 대한 강력한 기반을 구축하게 됩니다. 이 과정에서는 DevOps를 강조하여 핵심 구성 요소, 이점, 데이터 엔지니어링 워크플로 최적화에서 지속적인 통합 및 배포(CI/CD)의 역할에 대해 다룹니다.

PySpark에서 모듈성 원칙을 적용하여 재사용 가능한 구성 요소를 만들고 효율적으로 코드를 구성하는 방법을 학습합니다. 실습 경험에는 pytest 프레임워크를 사용하여 PySpark 함수에 대한 단위 테스트를 설계하고 구현하는 것과 DLT 및 Workflows를 사용하여 Databricks 데이터 파이프라인에 대한 통합 테스트를 수행하여 안정성을 보장하는 것이 포함됩니다.

또한 이 과정에서는 Databricks Git 폴더를 사용하여 지속적인 통합 관행을 통합하는 것을 포함하여 Databricks 내에서 필수적인 Git 작업도 다룹니다. 마지막으로 REST API, CLI, SDK, Databricks Asset Bundles(DAB) 등 Databricks 자산에 대한 다양한 배포 방법을 간략하게 살펴보고 파이프라인을 배포하고 관리하는 기술에 대한 지식을 얻습니다.

과정을 마치면 소프트웨어 엔지니어링과 DevOps 모범 사례에 능숙해져서 확장 가능하고 유지 관리가 가능하며 효율적인 데이터 엔지니어링 솔루션을 구축할 수 있게 됩니다.

Languages Available: English | 日本語 | Português BR | 한국어 | Español | française

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

Questions?

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