SQL Lab은 Apache Superset의 강력한 SQL 편집기로, 데이터 탐색, 쿼리 작성 및 데이터 준비를 위한 도구입니다.SQL Lab의 주요 기능SQL Lab은 다음과 같은 두 가지 주요 인터페이스를 제공합니다:SQL 편집기: 쿼리 작성 및 실행결과 뷰: 쿼리 결과 확인 및 시각화Superset 소개SQL Lab 사용 방법1. 기본 쿼리 실행하기왼쪽 패널에서 데이터베이스와 스키마를 선택합니다테이블을 선택하면 해당 테이블의 컬럼 정보가 표시됩니다SQL 편집기에 쿼리를 작성합니다"Run" 버튼을 클릭하여 쿼리를 실행합니다결과는 하단 패널에 표시됩니다2. 고급 기능SQL 포맷팅Ctrl+Shift+F 단축키를 사용하거나 SQL 구성 패널의 "Format SQL" 메뉴 옵션을 통해 SQL 쿼리를 자동으..
Apache Superset에서 데이터를 시각화하고 대시보드를 만드는 과정을 안내해 드리겠습니다.차트 생성하기Superset에서는 주로 두 가지 인터페이스를 통해 데이터를 탐색할 수 있습니다:Explore: 코드 없이 시각화를 구축하는 도구SQL Lab: 데이터 정리, 조인, Explore 워크플로우 준비를 위한 SQL IDECreating Your First DashboardExplore 뷰에서 차트 만들기데이터셋 선택: 데이터셋 탭에서 차트의 기반이 될 데이터셋 이름을 클릭합니다.시각화 유형 선택: 다양한 차트 유형 중에서 선택합니다.데이터 구성: 시간 열, 지표, 그룹화 방식 등을 선택합니다.시각화 사용자 정의: 차트의 미적 요소를 사용자 정의합니다.실행: 변경 사항을 적용하려면 "Run" 버튼을 ..
Apache Superset은 다양한 데이터베이스 엔진을 지원합니다. SQL을 지원하는 거의 모든 데이터베이스나 데이터 엔진과 연동이 가능합니다.주요 지원 데이터베이스Superset이 지원하는 주요 데이터베이스는 다음과 같습니다:클라우드 데이터 웨어하우스Amazon RedshiftGoogle BigQuerySnowflakeAzure Synapse데이터 처리 엔진Apache DruidApache Spark SQLPrestoTrinoDatabricks관계형 데이터베이스MySQLPostgreSQLOracleMicrosoft SQL ServerSQLite기타 데이터베이스ClickHouseElasticsearchApache PinotApache KylinDremio메타데이터 저장소로 지원되는 데이터베이스Super..
Apache Superset은 현대적이고 기업용 비즈니스 인텔리전스 웹 애플리케이션으로, 다음과 같은 주요 기능과 특징을 제공합니다:핵심 기능데이터 탐색 및 시각화코드 없는 인터페이스: 차트를 빠르게 구축할 수 있는 직관적인 인터페이스 제공 Superset 소개다양한 시각화 옵션: 간단한 막대 차트부터 지리 공간 차트까지 광범위한 시각화 지원ECharts 통합: Apache ECharts를 핵심 라이브러리로 채택하여 고품질 시각화 제공 Release Notes 1.0SQL Lab강력한 웹 기반 SQL 편집기: 고급 쿼리 작성을 위한 도구 Superset 소개자동 SQL 포맷팅: Ctrl+Shift+F 단축키로 SQL 쿼리 자동 포맷팅 Release Notes 3.1비차단 지속성 모드: 인터넷이나 서비스가..
Apache Superset을 설치하고 구성하는 여러 방법이 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다:1. Docker Compose를 사용한 빠른 설치 (개발 환경용)가장 빠르고 쉬운 방법은 Docker Compose를 사용하는 것입니다:# Superset 저장소 복제git clone https://github.com/apache/superset# 저장소로 이동cd superset# 최신 공식 버전으로 설정git checkout tags/4.1.2# Docker Compose로 Superset 실행docker compose -f docker-compose-image-tag.yml up설치가 완료되면 http://localhost:8088 에서 다음 기본 계정으로 로그인할 수 있습니다:사용자명: ..
2025년, 우리는 LLM(대규모 언어 모델), 에이전트 기술, 멀티모달 AI, 그리고 MCP(Model Context Protocol) 같은 기술의 비약적인 발전을 실시간으로 목격하고 있습니다. 이러한 기술들의 융합은 인공지능을 단순한 언어 처리 시스템을 넘어, 인간 수준의 인지와 문제 해결 능력을 갖춘 존재로 이끌고 있습니다. 이 흐름은 과거 이론적으로만 논의되던 AGI(Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)와 ASI(Artificial Superintelligence, 초지능)의 실현 가능성을 오늘날 실제 과제로 전환시키고 있습니다.이번 글에서는 AGI와 ASI의 정의, 현재 기술 수준, 기술적 도전 과제, 사회적 영향, 그리고 우리가 앞으로 나아가야 할 방향에 ..
2025년 현재, 우리는 AI 기술이 실험실을 넘어 상용 서비스와 일상 환경에 깊숙이 스며드는 전환기를 맞이하고 있습니다. 특히 LLM 기반 에이전트 기술과 멀티모달 처리 능력이 결합되면서, 사람들의 업무 방식, 정보 접근, 상호작용 방식은 과거와는 전혀 다른 양상으로 빠르게 재편되고 있습니다. 단순한 도구를 넘어 AI가 사용자와 협업하고, 스스로 판단하며, 현실 세계와 상호작용하는 서비스들이 속속 등장하고 있는 지금, 진정한 "지능형 파트너" 시대가 열리고 있는 것입니다.이 글에서는 최근 사용자 경험과 기술적 깊이 양면에서 가장 큰 주목을 받고 있는 세 가지 AI 서비스 — DeepSeek, Manus, Cognosys — 를 중심으로, 이들이 어떤 기술을 어떻게 구현하고 있으며 어떤 방식으로 시장과 ..
2025년, LLM은 단순한 대화형 AI를 넘어 실제 작업을 수행하는 능동형 시스템으로 급속히 진화하고 있습니다. 이제 우리는 LLM에게 단순히 질문을 던지는 것을 넘어, 복잡한 업무를 맡기고 실행 결과를 받는 수준까지 도달했습니다. 이러한 변화의 핵심에는 에이전트(Agent)와 MCP(Model Context Protocol)라는 두 가지 개념이 있습니다.이 글에서는 LLM 기반 Agent와 MCP의 정의와 구조, 활용 가능한 기술 스택, 실무 적용 사례, 그리고 개인과 조직이 이 기술을 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는지에 대해 종합적으로 정리해보겠습니다.LLM Agent란 무엇인가?LLM Agent는 단순한 챗봇이 아니라 목표를 이해하고, 계획을 수립하며, 필요한 도구를 활용해 실제 업무를 수행하는..
