Get Started with Lakebase - Korean
이 입문 과정에서는 Databricks Data Intelligence Platform에 내장된 완전 관리형 PostgreSQL 서비스인 Databricks Lakebase를 소개하며, 이 서비스가 운영(OLTP) 및 분석(OLAP) 워크로드를 더욱 긴밀하게 통합하는 방식을 다룹니다.
이 과정은 OLTP와 OLAP 시스템을 비교하는 개념 강의를 시작으로, 두 시스템의 서로 다른 성능 특성, 스토리지 모델 및 일반적인 사용 사례를 설명합니다. 또한 데이터 이동, 지연 시간, 아키텍처의 복잡성 등 트랜잭션 데이터베이스와 분석 플랫폼을 별도로 유지 관리할 때 조직이 직면하는 과제들을 살펴볼 것입니다.
이어서 Databricks Lakebase가 Databricks Lakehouse와 직접 통합되는 PostgreSQL 호환 운영 데이터베이스를 제공함으로써, 운영 애플리케이션과 분석이 통합된 플랫폼 내에서 함께 작동하도록 지원하여 이러한 과제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.
이 과정은 입문 과정이므로, Lakebase를 활용하기 위한 핵심 개념과 기본 워크플로우를 이해하는 데 중점을 둡니다. Lakebase를 기반으로 완전한 프로덕션 애플리케이션을 구축하는 내용은 이 과정의 범위를 벗어납니다.
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 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다:
• Lakebase Database 기능이 활성화된 Databricks Workspace 접근 권한
• 사용 가능한 All-purpose-compute 또는 Serverless 클러스터와 SQL Warehouse(2X-Small 규모면 충분함).
• 워크스페이스 내 카탈로그에 대한 생성 권한.
• 중급 수준의 SQL 기술
• SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 문 작성 및 이해 가능
• 중급 수준의 Python 지식 - Python 함수, 예외 처리, 딕셔너리/리스트 작업에 익숙함
• OLTP 기본 개념에 대한 이해 - 클라이언트-서버 관계, ACID 속성, 데이터베이스 인증 및 동시 액세스를 이해함
Outline
• Lakebase의 핵심 개념과 아키텍처
• 데모: Lakebase 프로젝트 생성 및 살펴보기
• 데모: Lakehouse Federation을 활용한 Lakebase 쿼리
• 데모: Lakehouse Sync를 통해 Unity 카탈로그 테이블을 Lakebase Postgres 테이블로 동기화
• 데모: Lakebase 자동 확장 및 Python CRUD 퀵스타트
• 랩: Lakebase 자동 확장을 활용한 첫 번째 Databricks App 구축
• 요약 및 다음 단계
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