Databricks 교육
Databricks Quickstart는 5일 집중 교육 패키지로, 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 한 베스트 프랙티스 세션과 재사용 가능한 샘플 코드를 통해 고객사의 Databricks 도입과 확산을 가속합니다.
Quickstart 패키지 개요
Quickstart 패키지의 핵심은 교육에 있습니다. 목표는 장애물을 해소하여 Databricks 도입을 확대하는 것이며, 필수 영역을 모두 갖추도록 설계된 잘 설계된 레이크하우스(Well-Architected Lakehouse)를 기준으로 자문과 실습을 제공합니다.
- 필수 영역을 모두 갖춘 Well-Architected Lakehouse 기준
- Databricks 베스트 프랙티스 아키텍처 리뷰
- 합의된 주제에 대한 심층 베스트 프랙티스 세션
- 재사용 가능한 샘플 코드 템플릿 제공
5일 딜리버리 구조
새로운 팀에 Quickstart 지원 — 아키텍처 검토, 베스트 프랙티스 세션, 데모 코드 제공을 포함합니다.
현재 상태 검토
첫 번째 워크숍에서 주요 비즈니스 요구사항·문제점 개요, 데이터 환경 컨텍스트, 현재 Databricks 플랫폼 상태, 지원 문서를 함께 검토합니다.
심층 분석 세션
합의된 주제에 대해 베스트 프랙티스 기반의 심층 세션을 진행합니다. Unity Catalog·데이터 아키텍처·Delta Lake·MLOps 등이 핵심입니다.
베스트 프랙티스 & 샘플 코드
Databricks Asset Bundles(DABs) 기반의 표준 데모와 재사용 가능한 코드 템플릿을 제공하고, 현장 적용 방법을 함께 설계합니다.
결과물 인수 및 지식 이전
Well-Architected 검토 요약, 참조 아키텍처, 코드 템플릿 등 결과물을 이전하고 고객 기술팀이 후속 운영을 이어받도록 지원합니다.
심층 분석 주제
고객 환경과 목표에 맞춰 7개 핵심 주제 중 필요한 영역을 선택하여 세션을 진행합니다.
Well-Architected Lakehouse 7 원칙
Databricks 잘 설계된 레이크하우스 프레임워크의 7가지 기둥에 맞춰 검토합니다.
안정성
장애로부터 복구하고 계속 작동하는 능력
운영 우수성
프로덕션에서 실행되는 모든 운영 프로세스
보안·개인정보·규정준수
애플리케이션·워크로드·데이터를 위협으로부터 보호
성능 효율성
부하 변화에 시스템이 적응하는 능력
비용 최적화
제공된 가치를 극대화하기 위한 비용 관리
상호운용성·사용성
사용자·다른 시스템과 상호 작용하는 능력
데이터·AI 거버넌스
데이터와 접근을 중앙에서 관리하는 능력
샘플 결과물
Quickstart 계약 범위에 따라 조정되며, 일반적으로 다음 결과물이 제공됩니다.
- Well-Architected 검토 요약잘 설계된 레이크하우스 프레임워크 기반의 규범적 지침 (문서·슬라이드)
- 참조 아키텍처Databricks Data Intelligence Platform 기반의 고객별 참조 아키텍처
- 코드 템플릿Databricks Asset Bundles(DABs) 기반의 표준 데모 및 배포 템플릿
- 맞춤형 자료합의된 Quickstart 패키지 주제에 특화된 결과물
사전 요구사항
Quickstart 시작 전 다음 4가지 조건이 충족되어야 합니다.
- SME 및 전문가딜리버리 기간 동안 고객사의 기술·비즈니스·도메인 전문가 참여 보장
- 환경 및 접근고객 환경·데이터·아티팩트에 합리적으로 접근 가능하고, 최소 하나의 워크스페이스가 준비되어 있어야 함
- 경영진 후원지속적인 고객 참여를 위한 경영진의 적극적인 후원과 약속
- 지식 이전기술팀의 참여 및 종료 시점에 결과물 인수 준비
핵심 원칙
교육 전반에 걸쳐 Databricks 베스트 프랙티스를 전수하는 것이 목표입니다.
멀티 클라우드 지원
Azure와 AWS 환경 모두에서 동일한 커리큘럼과 레퍼런스 아키텍처를 제공합니다.
Azure Databricks
Public Access / Backend Private Link / Frontend + Backend Private Link 아키텍처
AWS Databricks
Backend Private Link·Network ACL·Security Group 구성 및 Cross-Account Role