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안녕하세요! 오늘은 Databricks의 The Data Lakehouse Platform For Dummies를 기반으로 데이터 레이크하우스(Lakehouse)의 핵심 개념과 가치에 대해 깊이 있고 자세하게 정리해 보았습니다. 제가 스터디를 할 겸 정리해 보았으니 여러분께도 도움이 되었으면 합니다! 😊✅ 데이터 관리의 한계와 변화1. 전통적인 데이터 관리 방식의 한계관계형 데이터베이스(RDB): 데이터 관리의 초창기에는 RDB가 주요 수단이었습니다. SQL을 기반으로 정형화된 데이터를 수집하고 분석하는 방식으로, 소규모 데이터에는 효과적이었지만, 데이터의 양과 형태가 다양해지면서 한계를 드러냈습니다. 특히, 비정형 데이터나 대규모 데이터 분석에는 적합하지 않았습니다.데이터 웨어하우스(DW): 데이터를..

안녕하세요! 오늘은 Databricks의 공식 고객 사례를 바탕으로, 다양한 산업 분야에서 어떻게 데이터와 AI를 활용해 혁신을 이루고 있는지 소개해 보겠습니다. Databricks가 제공하는 데이터 레이크하우스 플랫폼이 실제 비즈니스에서 어떤 성과를 이루었는지 함께 살펴볼까요?1. Shell: 에너지 산업의 AI 혁신문제점: 석유와 가스 산업은 대규모 설비와 복잡한 공급망을 관리해야 하는 과제가 있습니다. Shell은 방대한 데이터 분석과 AI 기술을 통해 효율성을 극대화하고자 했습니다.Databricks 활용: Shell은 Databricks를 사용하여 100개 이상의 AI 프로젝트를 진행하고, 데이터 분석을 통해 설비 운영을 최적화했습니다. 이를 통해 장비 고장 예측, 유지보수 비용 절감 등 실질적..

안녕하세요! 오늘은 Databricks의 Data + AI Summit에서 발표된 "Democratizing LLMs with MosaicML and Databricks" 세션을 바탕으로 포스팅을 준비해 보았습니다. LLM(대규모 언어 모델)의 민주화가 어떻게 이루어지고 있는지, 그리고 Databricks와 MosaicML이 어떤 역할을 하는지 함께 알아보세요!왜 LLM의 민주화가 필요한가?대규모 언어 모델(LLM)은 지금까지 AI 혁신의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 하지만 고성능 LLM을 구축하고 활용하는 데는 높은 비용과 기술적 장벽이 존재했습니다.데이터 요구량: LLM을 학습시키려면 수십에서 수백 테라바이트의 데이터가 필요합니다.컴퓨팅 리소스: 방대한 GPU 리소스가 필요하며, 이는 막대한 비용을..

안녕하세요! 오늘은 데이터브릭스(DataBricks)의 Ali Ghodsi가 전하는 Data + AI World Tour 키노트 내용을 한국어로 쉽게 정리해 보았습니다. "데이터 레이크하우스(Data Lakehouse)"라는 개념이 궁금하시다면, 지금 바로 함께 알아보세요!데이터와 AI로 산업을 혁신한 기업들우리가 잘 아는 구글, 페이스북 같은 기업들은 데이터와 AI 덕분에 산업을 혁신하며 성장해 왔습니다. 그리고 이제는 대기업들도 데이터와 AI를 통해 놀라운 성과를 내고 있습니다. 대표적인 사례 3가지를 소개합니다.1. 헬스케어: Regeneron환자 데이터와 유전체 정보를 데이터브릭스 레이크하우스에 저장하여 머신러닝을 통해 유전체를 600배 빠르게 분석.이를 통해 만성 간질환 관련 유전체를 발견하고,..

지금까지 공부한 내용을 바탕으로 저는 이런 결론을 내렸어요. 흠.. 그렇다면.. 데이터브릭스는 배달의민족 같은걸까요? 정답은 No!Databricks는 배달의민족보다는 피자 가게(서버) 운영을 쉽게 만들어 주는 "프랜차이즈 본사" 같은 역할을 해요. 🍕🏢 📌 비유로 설명하면:서버(Server) = 피자 가게 (건물 + 주방 + 요리사)리눅스(Linux) = 주방 (요리를 할 수 있는 환경, 즉 운영체제)Spark = 요리사 팀 + 자동 요리 기계 (데이터를 빠르게 처리하는 연산 엔진)Databricks = 피자 가게 운영을 쉽게 해주는 프랜차이즈 본사 (자동화, 효율적인 관리, 손쉬운 확장 지원) 🚀 Databricks의 역할은? 배달의민족(배달 플랫폼)은 개별 음식점과 고객을 연결해 주는 서비스..

🍽 "스파크(Spark)"는?스파크는 데이터를 빠르게 처리하는 분산 연산 엔진으로, 마치 요리를 담당하는 조리 도구와 요리사 팀과 같습니다. 🍳👨‍🍳🎯 비유 정리개념실제 역할비유서버 (AWS EC2, EMR)데이터를 처리하는 환경요리를 할 수 있는 주방 (식당)데이터 (S3, HDFS)저장된 원재료창고에 보관된 식재료Spark데이터를 빠르게 처리하는 분산 연산 엔진주방의 요리사 팀 + 자동 요리 기계DatabricksSpark를 쉽게 사용할 수 있도록 관리해 주는 플랫폼배달 주문이 자동화된 프랜차이즈 시스템🍳 Spark = "주방의 요리사 + 자동 요리 시스템"스파크는 한 명의 요리사가 요리를 하는 것이 아니라,여러 명의 요리사가 동시에 나눠서 요리하는 시스템이라고 생각하면 됩니다. 만약 한 ..

🍽 데이터브릭스를 "요리 배달 시스템"에 비유해보자!데이터브릭스(Databricks)는 Spark를 더 쉽게 사용하도록 도와주는 플랫폼이에요.AWS, Azure 같은 클라우드에서 Spark를 직접 설정하려면 서버 구성, 데이터 저장소 연결, 보안 설정 등을 다 해야 하지만,데이터브릭스는 이를 자동화해서 쉽게 관리할 수 있도록 해줘요. 📌 비유적으로 설명하면…AWS의 EC2 + Spark = 내가 직접 레스토랑(서버)를 차리고 요리(Spark)도 해야 하는 상황데이터브릭스 = 배달 전문 프랜차이즈 시스템을 이용해서 쉽게 요리(Spark)를 할 수 있는 환경을 제공하는 것!🍕 데이터브릭스의 역할을 요리 배달 시스템으로 이해해보자!개념 일반 Spark 환경 (AWS EMR, EC2) 데이터브릭스 (Da..

🐧 리눅스 환경이란?리눅스 환경이란 **리눅스 운영체제(Linux OS)**가 실행되고 있는 컴퓨터나 서버에서 작업하는 환경을 의미합니다. 리눅스 커널을 기반으로 한 운영체제가 동작하며, 주로 터미널(명령어 입력창)에서 명령어를 사용해 시스템을 조작하고 관리합니다.🏠 서버(Server)와 리눅스(Linux)의 관계리눅스는 서버를 운영하는 데 필수적인 운영체제(OS)입니다. 하지만 서버(Server)와 리눅스의 개념을 헷갈려하는 경우가 많습니다.✅ 서버(Server)가 더 큰 개념!서버(Server)는 데이터를 처리하는 물리적 또는 가상 컴퓨터이며, 운영체제(OS)가 설치되어 있어야 작동합니다. 리눅스는 이 서버를 운영하는 운영체제입니다. 📌 비유로 이해하기 개념 실제 역할 비유 서버(Server)데..

안녕하세요! 😊이번 글에서는 클라우드 환경에서 꼭 알아야 할 개념들을 쉽게 정리해보겠습니다.서버(Server), 가상 서버(Virtual Server), 리눅스(Linux), Spark, Databricks, Snowflake까지 차근차근 설명드릴 테니, 한 번에 개념을 정리하고 가세요! ✨ 저는 이해가 어려워, 레스토랑에 비유를 해서 이해를 해 보았어요!1️⃣🏠 서버(Server)란?서버는 데이터를 저장하고, 처리하고, 제공하는 컴퓨터입니다. 💻🛠 서버의 기본 구성 요소하드웨어 (Hardware) 💾: 실제 서버 컴퓨터운영체제 (OS, Operating System) 🐧: 서버를 작동시키는 프로그램 (예: Windows, Linux)소프트웨어 (Software) ⚙: 서버에서 실행되는 서비스..