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Lakehouse 기반 통합 거버넌스와 고성능 데이터 파이프라인 설계 전략
Single guide for DP-750 Azure Databricks certification
AI 요약
Context
파편화된 데이터 파이프라인과 데이터 웨어하우스의 사일로 현상으로 인한 데이터 통합 관리의 한계 발생. 이를 해결하기 위해 확장 가능한 Lakehouse 아키텍처로의 전환과 통합 거버넌스 체계 구축이 요구되는 상황.
Technical Solution
- Unity Catalog 도입을 통한 Catalog-Schema-Table 계층의 통합 데이터 및 AI 거버넌스 체계 구축
- Photon Acceleration 엔진 적용을 통한 Vectorized Query 처리 및 SQL/Delta 연산 속도 최적화
- 업무 특성에 따른 Compute 분리 전략(Interactive-All Purpose, Automated-Job Compute, BI-SQL Warehouse) 적용
- Delta Lake의 ZORDER 및 OPTIMIZE 기능을 활용한 물리적 데이터 배치 최적화 및 쿼리 성능 향상
- Lakeflow Jobs와 Databricks Asset Bundles 기반의 CI/CD 파이프라인 구축으로 배포 자동화 및 운영 안정성 확보
- ABAC 및 RBAC 기반의 Row/Column 레벨 세밀한 접근 제어를 통한 엔터프라이즈 보안 강화
실천 포인트
- 데이터 처리 목적에 따라 All-Purpose, Job Compute, SQL Warehouse 중 최적의 Compute 타입 선택 - 데이터 스킵 효율을 높이기 위해 쿼리 패턴이 빈번한 컬럼 기반의 ZORDER 인덱싱 적용 - 인프라 프로비저닝 시간 단축을 위해 Instance Pools를 활용한 VM Pre-warming 설정 검토 - 데이터 정합성 및 이력 관리를 위해 Delta Lake의 Time Travel 기능 및 Versioning 전략 수립