GA3(UA) 데이터 백업 서비스 2024년 7월 1일 GA3(UA) 지원 완전 종료?! UA 데이터 쉽게 백업하기! 자세히 보기

통합형 오픈 플랫폼 Databricks 서비스

Data 분석AI를 심플하게,

서로 다른 데이터 플랫폼의 복잡한 아키텍처로 인해 발생되는 여러 문제들을 해결하실 수 있도록 도와드리겠습니다.

#비용절감 #복잡한 아키텍처 단순화 #데이터 통합 #데이터 정합성

데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점만 모아 통합형 오픈 플랫폼으로 개발된 Databricks 서비스를 이용하시는 것으로 ETL 부터 데이터 웨어하우징, 생성형 AI 에 이르기까지 데이터 및 AI 목표를 간편하고 빠르게 실현하실 수 있습니다.

Databricks Lakehouse로 현 상황을 개선해 보세요.

오늘날 대부분의 기업들은 AI 를 활용한 데이터 분석을 위해 서로 다른 데이터 플랫폼을 복잡한 아키텍처로 병합하여 사용함에 따라 불필요한 비용이 발생하고 복잡성이 증가하여 팀 생산성 감소와 더불어 여러 데이터 플랫폼의 복잡한 구조로 인해 데이터 통합 난이도가 높아져 어려움을 겪고 있습니다.
Databricks 는 이런 어려움에서 벗어나기 위해 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점만 모아 데이터 분석 및 AI 를 위한 통합형 오픈 플랫폼을 개발하여 현재 단일 플랫폼 형태로 여러 서비스를 제공하고 있으며, ETL 부터 데이터 웨어하우징, 생성형 AI 에 이르기까지 데이터 및 AI 목표를 간편하고 빠르게 실현하기 위해 여러 산업군에서 Databricks 의 서비스 이용하고 있습니다.

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활용 사례 - Shell 사

페타바이트 단위의 데이터세트에 표준 BI툴을 활용하여 데이터를 모두가 활용할 수 있게 하고, 비용 절약을 하기 위해 Databricks를 활용하고 있습니다.

UseCases

70+usecase들이 supplychain,운영,제품 개발,마케팅 및 고객 경험에 영향

Challenges

대규모의 연결되지 않은 데이터 및 레거시 아키텍처로 인하여 ML에 어려움을 겪음

Solution

  • Lakehouse 아키텍처를 통해 DW,BI,ML 을 전부 DeltaLake 상에 통합하여 기존에 불가능했던 새로운 usecases 가능
  • 넓은 범위의 워크로드 :IoT(machinery,smartmeters,etc), streamingvideo, internalreporting(HR/Finance), ETL 등
  • 내부 의사결정을 위해 SQL분석 및 리포팅 사용
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활용 사례 - Rolls-Royce 사

예측 유지보수를 위한 인사이트를 얻는데 Databricks를 활용하여 기체 신뢰성을 개선하고 탄소 배출양을 절감하고 있습니다.

UseCases

  • RollsRoyce 사는 예상하지 못한 유지보수 및 가동 중지시간을 줄이기 위하여 실시간 엔진데이터 활용필요
  • 레거시 시스템으로는 ML 을 위해 실시간으로 엔진 센서 데이터를 대규모로 수집하는 것이 불가능

Why Databricks?

  • Azure 상의 Lakehouse 플랫폼은 모든 비행 관련 데이터와 외부 환경 조건 데이터를 스트림을 통합하여 엔진 성능 문제점들을 예측
  • DeltaLake 는 usecase 들에 연관된 ML 워크로드들에 데이터를 공급하는 ETL 파이프라인을 지원
  • MLflow 는 새로운 모델들의 배포를 빠르게 하고 발이 묶인 비행기들을 줄임