예측 불가능한 AI 에이전트, MLflow로 디버깅부터 비용 관리까지 한 번에 해결하기
MLflow의 트레이싱, 자동화된 LLM 평가, AI 게이트웨이를 활용하여 AI 에이전트의 개발 수명 주기를 관리하고 신뢰성을 확보하는 기술적 방법론을 제시한다.
MLOps 튜토리얼, Lakehouse 아키텍처, 데이터 엔지니어링 콘텐츠와 더불어 엔지니어들의 인터뷰 시리즈인 'Builders and Bricksters'를 제공합니다.
MLflow의 트레이싱, 자동화된 LLM 평가, AI 게이트웨이를 활용하여 AI 에이전트의 개발 수명 주기를 관리하고 신뢰성을 확보하는 기술적 방법론을 제시한다.
AI 애플리케이션의 성능 개선을 위해 Task, Data, Scorer를 활용한 구조화된 평가 체계를 구축하고 에이전트 및 멀티 에이전트 시스템을 단계별로 검증하는 실무 방법론이다.
금융 서비스에서 AI의 성공은 범용 모델 선택이 아닌, 기업 고유의 독점적 데이터와 맥락을 안전하게 결합하여 에이전트 시스템을 구축하는 데 달려 있다.
Databricks는 Unity Catalog와 Lakebase를 기반으로 데이터 사일로를 통합하고 AI 에이전트 및 애플리케이션 구축을 지원하는 통합 데이터 지능 플랫폼이다.
Databricks의 Zerobus Ingest와 Lakebase를 사용하여 복잡한 Kafka 클러스터 없이 전 세계 수천 개의 IoT 기기 데이터를 실시간으로 수집하고 시각화하는 아키텍처를 제시한다.
Microsoft Power Apps를 Databricks에 연결하여 Unity Catalog로 관리되는 데이터를 안전하게 조회하고 수정하는 지능형 애플리케이션 구축 방법을 제시한다.
Apache Spark의 Structured Streaming 실시간 모드(RTM)를 사용하여 300ms 미만의 지연 시간으로 항공기 텔레메트리 데이터를 처리하고 시각화하는 아키텍처를 소개합니다.
비즈니스 사용자가 복잡한 설정이나 SQL 지식 없이 Databricks Excel Add-in을 사용하여 레이크하우스 데이터에 직접 연결하고 쿼리하는 방법을 설명합니다.
Databricks와 OpenAI가 협력하여 GPT-5.5 모델을 플랫폼에 통합하고 기업 데이터 보안과 지식 업무 자동화를 가속화한다.
베트남 Techcombank가 Databricks 데이터 레이크하우스를 구축하여 1,600만 고객의 데이터를 통합하고 AI 기반의 실시간 의사결정 시스템을 구현했다.
NVIDIA와 Databricks가 협력하여 에이전트 AI와 오픈소스 기술로 의료 및 신약 개발 워크플로를 혁신하는 방안을 논의한다.
Databricks의 Zerobus와 Lakebase를 사용하여 복잡한 Kafka 클러스터 없이 전 세계 수만 개의 IoT 센서 데이터를 수 밀리초 지연 시간으로 수집, 처리 및 시각화하는 아키텍처를 소개한다.
Databricks의 데이터 분석 에이전트인 Genie를 Microsoft Copilot Studio와 통합하여 Teams 및 M365 환경에서 자연어로 데이터 인사이트를 얻는 워크플로를 제공합니다.
레거시 SIEM의 데이터 기반 과금 모델과 수동적인 탐지 프로세스가 현대의 대규모 멀티모달 데이터와 기계 속도의 공격을 방어하는 데 한계가 있음을 지적한다.
Databricks CEO Ali Ghodsi가 보안 데이터의 소유권을 회복하고 AI 에이전트를 활용해 위협에 대응하는 오픈 보안 레이크하우스 아키텍처를 제안했다.
Databricks의 Ali Ghodsi가 보안 데이터 수집, 탐지, 조사 전 과정을 AI 에이전트로 자동화하여 보안 운영 센터의 한계를 극복하는 전략을 제시한다.
Microsoft Power Automate의 로우코드 환경에서 Databricks SQL 쿼리와 작업을 직접 트리거하여 거버넌스가 확보된 데이터 워크플로를 구축하는 방법을 다룹니다.
Databricks Unity Catalog에서 속성 기반 액세스 제어(ABAC)를 사용하여 태그와 그룹 멤버십 기반으로 데이터 보안 정책을 대규모로 자동화하는 방법을 다룹니다.
Spark, Unity Catalog OSS, SeaweedFS 등 오픈소스 도구 조합을 통해 상용 플랫폼 없이도 로컬 환경에서 강력한 데이터 레이크하우스 인프라를 구축하고 운영하는 방법을 제시한다.
nCino는 Databricks와 AWS를 결합하여 13년간 축적된 방대한 금융 데이터를 안전하게 관리하고, Databricks Genie를 통해 전 직원이 데이터에 접근할 수 있는 환경을 구축했다.
Workday가 Databricks와 AWS를 결합하여 데이터 거버넌스를 강화하고, 6개월 만에 전사적 AI 실험 샌드박스를 구축하여 비기술 직군까지 AI를 활용하게 된 사례를 소개합니다.
데이터브릭스가 발표한 Agent Bricks는 기업이 AI 에이전트를 프로덕션 환경에 안전하고 정확하게 배포할 수 있도록 돕는 통합 솔루션이다.
Databricks의 Agent Bricks 프레임워크를 활용하여 헬스케어 기업들이 환자 관리, 신약 연구, 영업 최적화 등 복잡한 워크플로를 엔드투엔드로 자동화하는 실전 사례를 제시한다.
데이터브릭스의 Agent Bricks를 통해 금융 기관들이 투자 의사결정 속도를 높이고 규제 준수 비용을 절감하며 초개인화된 고객 경험을 제공하는 실제 성과를 소개한다.