Data Interoperability with Unity Catalog - Korean

Databricks Apps를 사용하면 Databricks 플랫폼에서 직접 대화형 데이터 및 AI 애플리케이션을 빌드하고 배포할 수 있습니다. 하지만 성공적인 AI 지원 개발은 단순히 코드를 생성하는 것 이상으로, 효과적인 워크플로를 개발하는 것이 핵심입니다.

이 실습 과정에서는 Genie Code를 AI 개발 어시스턴트로 활용하여 Lakebase 기반의 Databricks App을 처음부터 빌드합니다. 과정을 진행하면서 AI 지원 개발에 대한 실용적이고 반복 가능한 접근 방식을 배웁니다. 여기에는 코드 생성 전 의도를 명확히 명세하기, 작고 검증 가능한 단위로 작업하기, 재사용 가능한 Genie Code Skills 활용하기, 그리고 AI가 생성한 결과물을 단순히 수용하지 않고 검토하고 개선해야 할 대상으로 다루기가 포함됩니다.

Databricks App을 생성 및 배포하고, Lakebase 데이터베이스를 트랜잭션 저장소로 프로비저닝하여 연결하고, CRUD 운영을 구현하며, Genie Code를 사용하여 일반적인 개발 작업을 가속화합니다. 과정을 마치면 작동하는 애플리케이션을 갖추게 될 뿐만 아니라, 향후 소프트웨어 프로젝트에서 AI와 효과적으로 협업하기 위한 실용적인 프레임워크도 습득하게 됩니다.

참고: Databricks Academy는 Databricks 환경 내 강의실 세션을 노트북 기반 형식으로 전환하고 있으며, 강의에서 슬라이드 자료 사용을 중단합니다. 강의 노트북은 Vocareum 실습 환경에서 이용할 수 있습니다.

이 과정에서는 데이터 소비자가 귀하와 기업의 데이터 및 AI 팀의 부담을 줄이면서 검증된 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 방법을 학습합니다. 골드 레이어 위에 시맨틱 레이어를 구축함으로써, 의사 결정자와 비즈니스 분석가가 핵심 비즈니스 성능 지표를 새로운 방식으로 탐험할 수 있는 기회를 제공하는 동시에, 효율적인 데이터 운영과 기업 검증 메트릭을 유지할 수 있습니다.

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.

이 과정에서는 Databricks 내에서 핵심 SQL 프로그래밍 및 절차적 로직 기술을 탐색하며, 모듈화되고 유지 관리 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 분석 워크플로를 구축하는 방법에 중점을 둡니다. Common Table Expressions(고급 재귀 CTE 포함), 임시 뷰 및 테이블과 같은 세션 범위 객체, User Defined Functions와 같은 주요 SQL 구문을 학습하여 SQL 개발을 더 깔끔하고 재사용 가능하게 만드는 방법부터 시작합니다. 그런 다음 복합 문, 변수, 제어 흐름, 조건문, 루프 및 강력한 오류 처리를 사용하는 고급 SQL 스크립팅 기법을 통해 구조화되고 유연한 SQL 프로세스를 생성하는 방법을 안내받습니다. 또한 ACID 준수 다중 문 트랜잭션을 사용하여 이러한 다단계 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 보장하는 방법도 학습합니다. 마지막으로 로직을 SQL Stored Procedures로 캡슐화하고 Lakeflow Jobs 및 마이그레이션 전략으로 복잡한 워크플로를 오케스트레이션하여 레거시 작업을 Databricks 플랫폼의 전체 기능을 활용하는 모듈화된 자동화 파이프라인으로 전환하는 방법을 알아봅니다.

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.