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Databricks조회 2회

Power Automate와 Databricks를 활용한 데이터 워크플로 자동화 가이드

Microsoft Power Automate의 로우코드 환경에서 Databricks SQL 쿼리와 작업을 직접 트리거하여 거버넌스가 확보된 데이터 워크플로를 구축하는 방법을 다룹니다.

챕터별 상세

00:37

Power Automate에서 Databricks SQL 쿼리 실행하기

Power Automate 내에서 'Scheduled cloud flow'를 생성하여 정기적으로 Databricks SQL을 실행하는 워크플로를 구축한다. Azure Databricks 커넥터의 'Execute a SQL statement' 액션을 선택하고 대상 SQL 웨어하우스 ID와 실행할 쿼리문을 입력한다. 시연에서는 Databricks의 내장 AI 함수인 ai_summarize와 ai_classify를 사용하여 결함 데이터를 자동으로 요약하고 분류하는 과정을 포함했다. 설정이 완료되면 수동 테스트를 통해 쿼리가 정상적으로 실행되고 데이터가 처리되는지 확인한다.
02:13

Power Automate로 Databricks 작업(Job) 트리거하기

Power Apps와 연동하거나 특정 이벤트 발생 시 즉시 실행되는 'Instant cloud flow'를 통해 Databricks 작업을 트리거한다. 'Trigger a new job run' 액션을 사용하며, 실행할 작업의 고유 ID인 Job ID를 파라미터로 전달한다. Job ID는 Databricks의 'Jobs & Pipelines' 메뉴 내 상세 페이지에서 복사하여 사용한다. 이 방식은 이메일로 접수된 유지보수 요청을 분석하여 자동으로 작업 지시서를 생성하는 등 복잡한 비즈니스 로직을 처리하는 데 적합하다.
sql
SELECT
  inspection_id,
  product_name,
  inspection_date,
  defect_category,
  defect_severity,
  ai_summarize(corrective_action_notes) AS ai_defect_summary,
  ai_classify(defect_category, ARRAY('Escalate to Engineering', 'Routine Maintenance', 'Monitor Only')) AS ai_escalation_level
FROM main.powerapps.mfg_quality_inspections
WHERE result = 'Fail'

Databricks의 AI 함수를 사용하여 결함 노트를 요약하고 에스컬레이션 단계를 분류하는 SQL 쿼리 예시

03:37

쿼리 히스토리를 통한 실행 결과 모니터링 및 관측성 확보

Power Automate에서 실행된 모든 쿼리와 작업은 Databricks의 'Query History' 메뉴에서 통합 관리된다. 각 실행 건에 대해 어떤 커넥터를 통해 요청되었는지, 실행 시간은 얼마나 소요되었는지, 어떤 리소스를 사용했는지 상세 정보를 제공한다. 이를 통해 엔터프라이즈 수준의 감사 추적(Audit Trail)이 가능하며 자동화된 워크플로의 안정성을 검증할 수 있다. 시연에서는 일일 요약 쿼리와 작업 트리거가 정상적으로 기록된 것을 확인했다.

용어 해설

로우코드(Low-Code)
— 복잡한 프로그래밍 코드를 직접 작성하는 대신 시각적인 인터페이스와 설정을 통해 애플리케이션이나 워크플로를 구축하는 방식이다. 전문 개발자뿐만 아니라 비즈니스 사용자도 기술적 장벽 없이 자동화 프로세스를 설계할 수 있게 하여 생산성을 높인다.
문 실행 API(Statement Execution API)
— Databricks SQL 웨어하우스에서 SQL 문을 원격으로 실행하고 결과를 받아올 수 있게 해주는 인터페이스이다. 별도의 복잡한 드라이버 설치 없이 HTTP 요청만으로 데이터베이스 쿼리를 수행할 수 있어 외부 서비스와의 연동이 용이하다.
SQL 웨어하우스(SQL Warehouse)
— Databricks 내에서 SQL 쿼리를 실행하기 위해 최적화된 컴퓨팅 리소스이다. 데이터 레이크하우스 위에서 표준 SQL을 사용하여 데이터를 탐색하고 분석할 수 있는 환경을 제공하며, 서버리스 옵션을 통해 효율적인 자원 관리가 가능하다.
관측 가능성(Observability)
— 시스템의 내부 상태를 외부로 출력되는 데이터를 통해 파악하고 이해할 수 있는 능력을 의미한다. 데이터 워크플로에서는 쿼리 실행 이력, 로그, 성능 지표 등을 모니터링하여 문제 발생 시 원인을 신속하게 진단하는 데 필수적이다.
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 09.수집 2026. 04. 09.출처 타입 YOUTUBE

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