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인공지능

Databricks AI, Lakehouse 아키텍처 위에 Generative AI 및 데이터 분석 기능을 통합한 엔터프라이즈급 플랫폼

by aiproductmanager 2025. 6. 14.
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Databricks AI(또는 ‘Data Intelligence Platform’)는 Lakehouse 아키텍처 위에 Generative AI 및 데이터 분석 기능을 통합한 엔터프라이즈급 플랫폼입니다. Apache Spark의 창시자가 설립한 Databricks에서 제공하며, 데이터·분석·AI 전 과정을 한 곳에서 통합적으로 다룰 수 있습니다.

🚀 주요 기능

1. Lakehouse 기반 통합 플랫폼

2. 생성형 AI ‑ Lakehouse AI

  • 내장된 Vector Search 및 LLM 최적화 모델 서빙 → RAG 및 검색 기반 응답 지원 databricks.com+1en.wikipedia.org+1.
  • AutoML 기반 LLM 파인튜닝과 모델 자체 호스팅이 가능 (예: MosaicML, Anthropic Claude 통합) .

3. AI‑강화 분석 & UX

  • Natural language 기반 데이터 검색, AI 어시스턴트, 자동으로 생성되는 코드·쿼리·추천 기능 제공 docs.databricks.com+2databricks.com+2barc.com+2.
  • Databricks SQL에서도 LLM 호출이 가능해, SQL을 통한 AI 분석 및 요약 수행 .

4. ML Ops / LLM Ops

5. 멀티 클라우드 & 완전 관리형

  • AWS, Azure, GCP에서 완전 매니지드 서비스로 제공되며, 서버리스 데이터 웨어하우스 및 컴퓨트 자동 스케일링 지원 .

💼 활용 분야

  • RAG 기반 챗봇 및 요약 서비스 구축
  • 비즈니스 대시보드 + 자연어 분석
  • 디지털 트윈, IoT/제조 분석(실시간 데이터 처리)
  • 컴플라이언스 기반 ML Ops, 팀별 협업 환경 구성

⚙️ 최신 동향 & 업데이트

⚖️ 장단점 요약

✅ 장점 ⚠️ 유의사항
데이터+AI 완전 통합, 인프라 관리 불필요 비용 구조(DBU 기반)가 복잡하고 고비용일 수 있음
Lakehouse 아키텍처로 멀티 워크로드 동시 처리 학습 곡선 있음 (Spark, Delta Lake, MLflow 등)
Generative AI Lifecycle 전 단계 지원 작은 워크로드에는 과도할 수 있음
글로벌 클라우드 + 보안/거버넌스 강화 완비  
 

🛠 시작 가이드

  1. 평가판 또는 PoC 신청 – 자유계획 워크스페이스 사용
  2. Lakehouse 환경 구성 – Unity Catalog, Delta Lake 셋업
  3. Generative AI 기능 시험 – Vector Search + LLM 서빙
  4. ML Ops 및 LLM Ops 통합 – MLflow, 모델 서빙, 모니터링 구축
  5. 비용·컴퓨팅 최적화 – DBU 모니터링 및 클러스터 관리 설정

아래는 Databricks를 AWS, Azure, GCP 환경에서 사용할 때의 차이와, 주요 경쟁 솔루션들과의 비교 분석입니다.

☁️ 1. Databricks: AWS vs Azure vs GCP 비교

항목 AWS Databricks Azure Databricks GCP Databricks
컴퓨트 EC2 인스턴스 (Graviton, spot/reserved 지원) community.databricks.com+10chaosgenius.io+10linkedin.com+10 Virtual Machines (spot/reserved 가능) GCE 기반, Preemptible VM 지원
스토리지 연동 Amazon S3, Glue, Redshift과 통합 Azure Data Lake Storage, Synapse 통합 Google Cloud Storage, BigQuery 연동
청구 및 비용 관리 AWS Cost Explorer 연동 Azure Cost Management 통합 GCP Cloud Billing과 자동 연동
보안/인증 SOC 2, ISO, HIPAA, FedRAMP 동일 (Azure Key Vault 통합) 동일 (Cloud KMS, BYOK 지원)
성능 최적화 Graviton ARM 인스턴스 성능/비용 우수 Azure VM 최적화, 엔터프라이즈 통합 우수 데이터 분석 특화 최적화, GCP 네트워크 성능
가격 성향 유연한 옵션, spot 할인 가능 가장 비싼 편, 엔터프라이즈 기능 유리 중간 수준, preemptible VM 활용 시 경제적
사용성 AWS 사용자에게 익숙함 UI/배포 편리성 최고 유사 환경 유지 가능, 빅쿼리와 강한 통합
 

🥇 2. Databricks 대안 솔루션 비교

솔루션 주요 특징 차별점
Snowflake 완전 분리형 컴퓨트/스토리지 웨어하우스, 자동 스케일링 SQL 중심 분석, 데이터 레이크 호환
BigQuery 서버리스 SQL DW, 실시간 스트리밍 지원, 초대용량 처리 최적 불필요한 클러스터 관리 최소화
Redshift/Synapse/RedShift 클라우드 DW(분리형, Spark 기능 병합 포함) Redshift는 집적형, Synapse는 분석+Spark 지원
Apache Spark (EMR/Dataproc) 오픈소스 기반 분산 처리 직접 관리 필요, 운영 비용 ↓
ClickHouse / StarRocks 고성능 MPP OLAP Edge 분석일 중심, 고속 쿼리
Cloudera / IBM Cloud Pak 엔터프라이즈 AI/분석 플랫폼 온프레 및 규제 환경 대응 가능
 

✅ 3. 추천 기준 및 시나리오

📌 4. 주요 고려 포인트

  1. 운영 환경: 클라우드 의존도, 내부 역량, 보안 정책 등
  2. 비용 패턴: 클러스터 컴퓨트 시간, 스토리지, 데이터 이동량
  3. 성능 요구: 리얼타임/배치 처리 성능 + 레이턴시 요구
  4. 스케일 & 관리: 서버리스 옵션, 자동 스케일/절전 정책
  5. 데이터 생태계와의 통합: 권한, 분석 도구, BI 등 통합 여부

 

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