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Catalog Management and Data Organization - Korean

이 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform에서 카탈로그 구조와 대규모 데이터 조직을 설계, 구현 및 거버넌스하는 방법을 학습합니다. 엔터프라이즈 레이크하우스의 중앙 집중식 거버넌스 계층으로서 Unity Catalog의 포괄적인 관점을 제공합니다. 5개 모듈로 나뉘어 있으며, Unity Catalog을 클라우드 배포 모델 내에 배치하는 것으로 시작하여 Account Console, metastore 생성 및 관리자 역할 계층 구조를 다룹니다. 그런 다음 명명 규칙, 소유권 패턴 및 MANAGE 위임을 사용하여 조직 토폴로지(사업부, 리전 및 개발/QA/프로덕션 환경)를 확장 가능한 카탈로그 및 스키마 설계로 변환합니다. 과정은 스토리지 자격 증명, 외부 위치, 관리 스토리지 계층 구조, 관리 대 외부 테이블 및 비테이블 데이터를 위한 UC Volumes와의 안전한 스토리지 통합을 다룹니다. 다음으로, 접근 패턴과 격리 전략 — 3단계 GRANT 체인, 워크스페이스-카탈로그 바인딩 및 스키마 수준 Attribute-Based Access Control (ABAC) 정책 — 을 적용하여 대규모 세분화된 데이터 보호를 시행합니다. 마지막으로, 과정은 카탈로그 설계, 자동화, 최소 권한 및 그룹 기반 접근 관리에 대한 모범 사례로 마무리됩니다.  


참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

Skill Level
Associate
Duration
4h
Prerequisites

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

• Databricks Data Intelligence Platform 및 기본 워크스페이스 운영(클러스터 및 SQL 웨어하우스 생성, 노트북에서 SQL 및 Python 실행, 기본 노트북 탐색)에 대한 숙련도

• 3단계 네임스페이스(metastore → 카탈로그 → 스키마 → 테이블) 및 핵심 보안 가능 객체(테이블, 뷰, 볼륨, 모델)를 포함한 Unity Catalog 기본 사항에 대한 실무 지식

• SQL을 통해 카탈로그, 스키마 및 테이블을 생성하고 관리하는 것을 포함한 Unity Catalog 지원 워크스페이스에 대한 실무 경험

• ID 및 접근 관리 개념(사용자, 그룹, service principal, 인증, 권한 부여) 및 계정 수준과 워크스페이스 수준 관리 간의 차이점에 대한 확실한 이해

• 접근 제어, 데이터 분류, 규정 준수 및 감사와 이것이 플랫폼 기능에 매핑되는 방법에 대한 데이터 거버넌스 원칙의 실무 지식

• IAM 역할, 버킷 수준 경로 및 교차 서비스 접근에서 스토리지 자격 증명의 역할을 포함한 클라우드 객체 스토리지 개념(S3, ADLS 또는 GCS)에 대한 숙련도

• Delta Lake(관리 대 외부 테이블, Delta 생명주기) 및 데이터 워크플로우 조정을 위한 Lakeflow에 대한 입문 수준 숙련도

• 대규모 조직의 엔터프라이즈 아키텍처에 대한 실무 경험 — 다중 사업부 토폴로지, 지역별 데이터 거주지 및 개발/QA/프로덕션 환경 분리

Outline

클라우드 아키텍처에서 Unity Catalog의 역할

• 클라우드에서의 Unity Catalog

• 계정에서 워크스페이스 활성화까지

• 데모: Account Console 안내: metastore 설정/관리


카탈로그 및 네임스페이스 설계 및 구조화

• 조직 모델에서 카탈로그 토폴로지까지

• 소유권, MANAGE 및 위임

• 확장 가능한 권한 상속

• 워크스페이스-카탈로그 바인딩 및 읽기 전용

• 데모: 카탈로그 및 스키마 설계

• 실습: 다국적 조직을 위한 엔터프라이즈 카탈로그 설계


데이터 관리 및 스토리지

• 메타데이터에서 테이블 및 볼륨까지

• 관리 위치 및 스토리지 자격 증명

• 외부 위치 및 외부 카탈로그

• 데모: 스토리지 자격 증명 및 외부 위치

• 실습: 클라우드 스토리지 통합 및 데이터 관리


UC에서의 접근 패턴, 격리 전략 및 FGAC

• 환경 및 사업부별 격리

• 실제 권한

• RLS 및 마스킹을 통한 세분화된 접근

• ABAC: 모범 사례

• 결과 검증 및 감사 신호

• 데모: 카탈로그 격리, 접근 패턴 및 FGAC

• 실습: 엔터프라이즈 데이터 격리 및 접근 거버넌스


모범 사례

• 모범 사례

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Building Reliable Conversational Agents with Genie - Korean

이 코스에서는 Databricks Genie Space를 설계, 구축, 유지 관리하는 방법을 배웁니다. Genie Space는 비즈니스 사용자가 거버넌스된 데이터에 대해 질문하고 코드를 작성하지 않고도 SQL 기반 답변을 받을 수 있는 자연어 인터페이스입니다.

Genie가 Databricks AI/BI 제품군에 어떻게 들어맞는지, 그리고 자연어를 어떻게 신뢰할 수 있는 SQL 쿼리로 변환하는지 배웁니다. 이 코스는 정확하고 일관되며 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 Genie Space를 만드는 데 무엇이 필요한지에 초점을 맞춥니다.

소스 데이터를 이해하고 벤치마크를 정의하는 것에서부터, Knowledge Store의 큐레이션 도구 전체를 사용해 Genie Space를 구성하고 개선하는 것까지, 완전한 엔드 투 엔드 워크플로를 따라갑니다. 이 도구에는 메타데이터, 동의어, 프롬프트 매칭, SQL 로직, 예시 쿼리, 텍스트 instructions가 포함됩니다.

또한 Databricks One을 통해 비즈니스 사용자와 Genie Space를 공유하는 방법, Unity Catalog 거버넌스가 어떻게 자동으로 적용되는지를 이해하고, 모니터링과 사용자 피드백을 사용해 시간이 지나면서 품질을 지속적으로 개선하는 방법을 배웁니다.

코스를 마칠 때쯤이면, 거버넌스되고 셀프서비스인 대화형 분석을 대규모로 제공하는, 생산 준비가 된 Genie Space를 만들고 관리할 수 있게 됩니다.

참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내의 대면 강의 형식을 노트북 기반 방식으로 전환함에 따라, 강의용 슬라이드 사용이 중단됩니다. Vocareum 랩 환경에서 강의용 노트북에 액세스할 수 있습니다.

Languages Available: English | 日本語

Paid
4h
Lab
instructor-led
Associate

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