11 - 데이터브릭스에서 배운다

 

우리만의 데이터 분석 플랫폼 설계 아이디어

“벤치마킹의 끝은 따라잡기가 아니라, 자신만의 방향을 세우는 것이다.”

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목표: 유연하고 강력하며 모두를 위한 데이터 분석 플랫폼

우리가 만들고자 하는 플랫폼은 단지 데이터를 수집하고 저장하는 시스템이 아니라:

• 👨‍💻 데이터 엔지니어가 안정적으로 파이프라인을 운영하고,
• 📊 분석가가 빠르게 인사이트를 추출하며,
• 🧠 데이터 과학자가 AI/ML 모델을 실험하고 배포할 수 있고,
• 👩‍💼 PM과 비즈니스 사용자도 쉽게 대시보드를 보고 질문을 던질 수 있는

“멀티 롤(Multi-role)” 중심의 실용적인 분석 플랫폼입니다.

이 글에서는 지금까지의 데이터브릭스 벤치마킹을 바탕으로, 다음과 같은 설계 영역별로 아이디어를 구체화해 봅니다:

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1. 아키텍처 전략: 레이크하우스 기반의 유연한 설계

요소	설계 아이디어
저장 계층	S3/GCS + Delta Lake 또는 Apache Iceberg (ACID 트랜잭션, Time Travel)
처리 엔진	Apache Spark + Photon 유사 쿼리 가속 (DuckDB/Velox 고려 가능)
컴퓨팅 구조	스토리지-컴퓨팅 분리, 클러스터 자동 확장 지원
스트리밍 처리	Kafka + Spark Structured Streaming / Apache Flink
카탈로그	Unity Catalog 유사 통합 메타데이터 + 접근 제어 계층

📌 오픈스택 중심으로 벤더 종속은 최소화하며, 스토리지/컴퓨팅/카탈로그/거버넌스를 분리된 모듈로 설계합니다.

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2. 사용자 유형에 맞춘 인터페이스 설계

사용자 유형	주요 인터페이스
데이터 엔지니어	PySpark/SQL 기반 워크플로우 에디터 + Git 연동
데이터 분석가	웹 기반 SQL 에디터 + 시각화 대시보드 빌더
데이터 과학자	JupyterLab/노트북 환경 + MLflow 유사 실험 관리
PM / 일반 사용자	대화형 대시보드 + 자연어 질의 (LLM 기반 어시스턴트)
임원	자동 리포트, KPI 알림, 모바일 최적화된 대시보드

🎯 핵심은 “한 플랫폼에서 모두가 자신의 언어로 데이터를 다룰 수 있게 하는 것”입니다.

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3. 핵심 기능 모듈 설계

🔧 데이터 파이프라인 관리

• GUI 기반 ETL 흐름 생성기 (Airflow 대체 또는 연동)
• Delta Live Tables 유사: 선언형 데이터 처리 정의
• 데이터 품질 체크 내장 (예: null 비율, 분포 변화 감지)

📊 대시보드 및 시각화

• SQL + 드래그 앤 드롭 기반 시각화 생성기
• 자연어로 차트 생성 (LLM 기반 어시스턴트)
• 대시보드에 질문 기능(Genie 유사) 포함
• 공유 링크, 권한 제어, 이메일/Slack 알림 기능

🧠 AI/ML 개발 환경

• 실험 관리 기능 (MLflow 스타일)
• 모델 레지스트리 및 배포 기능
• Feature Store (재사용 가능한 특성 관리)
• AutoML 모듈 (비전문가용 모델 추천)

👥 협업 기능

• 노트북 공동 편집, 댓글, 변경 이력 추적
• Git 연동 + 브랜치 기반 실험
• Job 관리 대시보드 + 알림 시스템

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4. 배포 모델 전략

항목	설계 방향
멀티테넌시	B2B SaaS로 고려 시 멀티테넌시 설계 (Namespace 분리)
온프레미스 고객	Kubernetes 기반 설치형 제공 (Helm Chart 기반)
보안 구조	Control Plane / Data Plane 분리 → 고객 데이터는 내부 유지
CI/CD 연동	GitOps 기반 데이터 파이프라인 배포 시스템

📌 대형 고객은 온프레미스 / SMB는 SaaS 방식 등 하이브리드 모델이 이상적입니다.

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5. 요금 정책 설계

항목	설계 원칙
과금 기준	vCPU-시간, 처리 데이터량, 사용량 기반 단순한 요금제
예산 관리	월간 예산 설정, 초과 시 알림, 사용 내역 리포트 제공
정액제 옵션	슬롯 기반 (쿼리 동시성), 팀 단위 라이선스 고려

🎯 DBU 방식은 강력하지만 복잡하므로, 사용자는 비용 예측이 가능해야 합니다.

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6. 도메인 특화 전략 (게임/웹/앱 중심)

기능	설명
📊 코호트/퍼널/리텐션 분석 템플릿	웹/게임 서비스에 최적화된 대시보드 템플릿
📈 A/B 테스트 자동 분석	실험 그룹 자동 비교 + 시각화 + 유의미 분석
🧠 사전 학습된 AI 모델 제공	감성 분석, 결제 이상 탐지, 이탈 예측 모델 원클릭 배포
🔁 이벤트 기반 대시보드	사용자 행동(클릭, 구매, 레벨업 등)에 따른 실시간 피드백 시각화

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설계 핵심 요약

항목	방향성
아키텍처	오픈소스 기반 레이크하우스
인터페이스	사용자 유형별 맞춤 UI 제공
AI/ML 지원	MLflow, AutoML, Feature Store 통합
협업 기능	실시간 노트북, Git 연동, 워크플로우 공유
배포 방식	SaaS + 온프레미스 겸용 설계
요금 체계	단순하고 예측 가능한 과금 모델
특화 전략	도메인 기반 템플릿 및 사전 학습 AI 모델 제공

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마무리: 벤치마킹을 넘어, 창조로

지금까지 10편에 걸쳐 데이터브릭스를 분석한 여정을 통해 우리는 단지 ‘따라하는 것’이 아닌,
우리만의 해답을 설계할 수 있는 기준과 통찰을 얻게 되었습니다.

💡 “좋은 벤치마킹은 표절이 아니라, 영감으로부터의 독립이다.”