Databricks Unity Catalog는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼 내에서 데이터와 AI를 위한 통합 거버넌스 계층을 제공합니다. Unity Catalog를 사용하여 조직은 모든 클라우드 또는 플랫폼에서 정형 및 비정형 데이터, 머신 러닝 모델, 노트북, 대시보드, 파일을 원활하게 관리할 수 있습니다. 데이터 사이언티스트, 애널리스트 및 엔지니어는 Unity Catalog 를 사용하여 신뢰할 수 있는 데이터와 AI 자산을 검색하고 액세스하며 이를 바탕으로 협업할 수 있습니다. 또한 AI를 활용하여 생산성을 높이고 레이크하우스 아키텍처의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 이와 같이 거버넌스에 대한 통합된 접근 방식은 데이터 및 AI 이니셔티브를 가속화하며 규정 준수를 간소화합니다.
"Unity Catalog는 IAM 정책과 기타 데이터 제어 플랫폼으로 인한 복잡성을 제거함으로써 권한 부여를 핵심 요소로 정제하여 비즈니스 사용 사례에 중요한 부분에 집중할 수 있도록 도와줍니다."
- Joseph Kesting, 소프트웨어 엔지니어
작동 방식
데이터 및 AI에 대한 통합 관측
모든 클라우드에서 정형 및 비정형 데이터, ML 모델, 노트북, 대시보드, 임의 파일을 검색하고 분류합니다. MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Snowflake, Azure SQL, Azure Synapse, Google BigQuery 등 다양한 플랫폼의 데이터를 한곳에서 통합하고, 매핑하고, 쿼리할 수 있습니다. 데이터 탐색을 하나의 액세스 지점으로 통합하여 데이터 및 AI 이니셔티브를 가속화하세요. 자연어를 사용하여 데이터와 AI를 안전하게 검색하고, 이해하고, 인사이트를 추출하여 생산성을 향상하세요.
데이터 및 AI에 대한 단일 권한 모델
통합 인터페이스로 액세스 관리를 간소화하여 데이터 및 AI 자산에 대한 액세스 정책을 정의하고 모든 클라우드 또는 데이터 플랫폼에서 이러한 정책을 일관되게 적용 및 감사할 수 있습니다. 한 곳에서 일관된 권한으로 관리되는 개방형 인터페이스를 사용하여 다른 컴퓨팅 플랫폼의 데이터에 안전하게 액세스하세요. 세밀한 행 및 열 제어를 통해 보안을 강화하고, 규모를 유연하게 조절할 수 있는 로우코드 속성 기반 액세스 정책을 통해 액세스를 효율적으로 관리하세요.
AI 기반 모니터링 및 관측 기능
AI의 강력한 기능을 활용하여 모니터링을 자동화하고, 오류를 진단하고, 데이터 및 ML 모델 품질을 유지하세요. 사전 알림의 이점을 활용하여 개인 식별 정보(PII) 데이터를 자동으로 감지하고, 모델 편차를 추적하며, 데이터 및 AI 파이프라인 내의 문제를 효과적으로 해결하여 정확성과 무결성을 유지하세요. 자동화된 열 수준 데이터 리니지를 통해 디버깅, 근본 원인 분석, 영향 평가를 간소화하세요. 기본 내장 시스템 테이블을 청구, 감사 및 리니지 등에 활용하는 운영 인텔리전스를 통해 데이터와 AI를 종합적으로 파악하세요.
오픈 데이터 공유
기본적으로 Unity Catalog에 통합된 오픈 소스 Delta Sharing을 통해 클라우드, 지역, 플랫폼 간에 데이터 및 AI 자산을 쉽게 공유할 수 있습니다. 독점 형식, 복잡한 ETL 프로세스 또는 비용이 많이 드는 데이터 복제에 의존하지 않고도 어디서나 누구와도 안전하게 협업하여 새로운 수익원을 발굴하고 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다.
통합
Unity Catalog는 기존 데이터 카탈로그, 데이터 스토리지 시스템 및 거버넌스 솔루션과 호환되므로, 기존에 투자한 기술을 활용하고 값비싼 마이그레이션 비용을 들이지 않고 미래에 대비한 거버넌스 모델을 구축할 수 있습니다.
