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서버리스 컴퓨팅은 네트워크 설정, 보안 경화, 인프라 수명 주기 관리 및 런타임 업그레이드와 같은 기초적인 운영 작업을 자동화한다. 이를 통해 데이터 엔지니어링 팀은 인프라 관리 대신 비즈니스 가치를 창출하는 데이터 제품 구축에 더 많은 시간을 할애할 수 있다.
사용자는 워크로드의 목적에 따라 성능 최적화와 표준 모드 중 하나를 선택할 수 있다. 성능 최적화 모드는 수 초 내에 시작되어 기존 클러스터보다 약 2배 빠르게 실행되며 표준 모드는 시작 대기 시간이 4~6분 발생하지만 비용을 최대 70%까지 절감한다.
버전리스 아키텍처는 수동으로 Databricks Runtime(DBR) 버전을 업그레이드할 필요를 없앤다. 지난 1년간 45억 개 이상의 워크로드에서 99.998%의 성공률로 25회의 업그레이드를 수행했으며 문제 발생 시 자동으로 이전 안정 버전으로 롤백하여 운영 연속성을 보장한다.
지능형 환경 캐싱 기술은 사용자가 정의한 라이브러리 환경을 분석하고 스냅샷으로 저장한다. 이후 실행 시에는 다운로드나 설치 과정 없이 캐시에서 환경을 즉시 로드하여 소규모 워크로드의 실행 속도를 평균 2배 향상시킨다.
서버리스 기능이 확장되어 Scala 작업, A10 및 H100 GPU 지원, SparkML 지원이 추가되었다. 이를 통해 단순 데이터 처리뿐만 아니라 머신러닝 및 생성형 AI 워크로드도 서버리스 환경에서 효율적으로 실행할 수 있다.
용어 해설
- 서버리스 컴퓨팅(Serverless Compute)
- — 사용자가 서버 인프라를 직접 관리하거나 프로비저닝하지 않고도 코드를 실행할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 모델이다. 클라우드 제공업체가 자원 할당과 확장을 자동으로 처리하여 개발자는 로직 구현에만 집중할 수 있게 한다. 인프라 운영 비용과 복잡성을 획기적으로 줄이는 데 필수적이다.
- Spark 선언적 파이프라인(Spark Declarative Pipelines)
- — 데이터 변환 로직을 구체적인 실행 단계가 아닌 최종 결과의 상태로 정의하는 데이터 파이프라인 구축 방식이다. Databricks의 Delta Live Tables 기술을 기반으로 하며 복잡한 ETL 프로세스를 단순화하고 자동화된 품질 관리를 지원한다.
- Databricks 런타임(Databricks Runtime)
- — Databricks 플랫폼에서 데이터 분석과 처리를 위해 최적화된 Apache Spark 기반의 소프트웨어 스택이다. 성능 향상을 위한 다양한 최적화 라이브러리와 보안 패치가 포함되어 있으며 서버리스 환경에서는 버전리스 아키텍처를 통해 자동으로 업데이트된다.
- 포톤(Photon)
- — Databricks에서 개발한 C++ 기반의 차세대 벡터화 쿼리 엔진이다. Apache Spark API와 호환되면서도 데이터 처리 성능을 획기적으로 높여주며 서버리스 환경에서는 워크로드의 특성에 따라 AI가 자동으로 활성화 여부를 결정한다.
- 총 소유 비용(TCO)
- — 제품이나 서비스를 구매하는 초기 비용뿐만 아니라 운영, 유지보수, 인건비 등 수명 주기 전체에 걸쳐 발생하는 모든 직간접 비용의 합계이다. 클라우드 환경에서는 컴퓨팅 자원 비용과 관리 인력의 시간 비용을 모두 포함하여 효율성을 평가하는 지표로 쓰인다.
기술
- Databricks
- Apache Spark
- Photon
- GPU
- H100
- Scala
활용 사례
- ETL 파이프라인 최적화
- 대규모 데이터 처리
- 머신러닝 모델 학습
- 실시간 데이터 분석
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 13.수집 2026. 03. 13.출처 타입 RSS
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