Databricks Apps와 Genie를 활용한 Zeppelin 노트북 마이그레이션 사례

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핵심 요약

Deutsche Börse Group은 2,000개 이상의 Zeppelin 노트북을 Databricks로 이전해야 하는 과제에 직면했다. 기존 노트북은 복잡한 SQL, Python 로직 및 사용자 지정 인터프리터가 포함되어 있어 단순한 규칙 기반 변환이 불가능했다. 팀은 Databricks App을 구축하여 구조적 변환을 자동화하고, Genie를 통해 비즈니스 로직을 재구성하는 하이브리드 방식을 채택했다. 이 접근법은 노트북당 재개발 시간을 수 시간에서 15~20분으로 대폭 줄이며 확장 가능한 마이그레이션 워크플로를 구현했다.

대상 독자

데이터 플랫폼 마이그레이션을 담당하는 데이터 엔지니어 및 분석가

의미 / 영향

이 사례는 AI를 활용한 하이브리드 마이그레이션이 대규모 레거시 시스템 전환의 난제를 해결할 수 있음을 보여준다. 자동화 가능한 부분과 AI의 판단이 필요한 부분을 명확히 분리함으로써, 기업은 복잡한 마이그레이션 비용과 시간을 획기적으로 절감할 수 있다.

섹션별 상세

Zeppelin 노트북은 복잡하고 이질적인 로직, 사용자 지정 인터프리터, HDFS 참조를 포함하고 있어 규칙 기반의 자동 변환 엔진 적용이 불가능했다.

마이그레이션 도구는 구조적 변환과 로직 재구성을 분리하여, Zeppelin 단락을 Databricks 호환 .ipynb 파일로 결정론적으로 자동 변환한다.

Databricks App을 통한 노트북 마이그레이션 인터페이스. — Screenshot이 스크린샷은 Zeppelin 노트북을 Databricks 형식으로 변환하는 앱의 인터페이스를 보여준다. 구조적 변환을 수행하는 도구의 실제 구현 형태를 시각적으로 나타낸다.

Databricks App은 각 노트북에 대해 환경별 컨텍스트가 포함된 프롬프트를 자동으로 생성하여 Genie가 정확하게 로직을 재구성하도록 유도한다.

이 하이브리드 워크플로는 별도의 엔지니어링 팀 없이도 비즈니스 사용자가 직접 15~20분 내에 노트북을 마이그레이션할 수 있는 환경을 제공한다.

실무 Takeaway

구조적 변환과 로직 재구성을 분리하여 규칙 기반 시스템의 한계를 극복하고 마이그레이션의 신뢰성을 확보한다.
AI 어시스턴트 활용 시 환경별 컨텍스트(사용자 지정 인터프리터, 데이터 소스 등)를 프롬프트에 인코딩하여 재구성 정확도를 높인다.
복잡한 마이그레이션 작업은 과도한 엔지니어링 대신 단순한 UI와 AI 결합을 통해 확장 가능한 워크플로로 전환한다.