> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.sifi.life/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Workspace UI 둘러보기 > 이 문서는 **[Databricks 플랫폼](/training/02-databricks-overview/what-is-databricks)** 섹션의 일부입니다. ## Workspace에 접속하기 Databricks Workspace는 **웹 브라우저** 를 통해 접속합니다. 별도의 소프트웨어 설치가 필요 없으며, Chrome, Edge, Firefox 등 최신 브라우저를 사용하시면 됩니다. 접속 URL은 클라우드 환경에 따라 다음과 같은 형태입니다. | 클라우드 | URL 형태 | 예시 | | ----- | ------------------------------------------------ | ----------------------------------------- | | AWS | `https://.cloud.databricks.com` | `https://dbc-abc123.cloud.databricks.com` | | Azure | `https://adb-.azuredatabricks.net` | `https://adb-123456.azuredatabricks.net` | | GCP | `https://.gcp.databricks.com` | `https://dbc-xyz789.gcp.databricks.com` | *** ## 메인 화면 구성 Workspace에 로그인하면 **왼쪽 사이드바 + 메인 콘텐츠 영역** 으로 구성된 화면이 나타납니다. ![Databricks Workspace 메인 화면 (AWS)](https://docs.databricks.com/aws/en/assets/images/workspace-aws-ce9af6e59d08faac258c00cb4a6b103d.png) *Databricks Workspace 메인 화면 — 왼쪽 사이드바와 메인 콘텐츠 영역으로 구성됩니다* | 영역 | 위치 | 설명 | | ----------- | ----- | ------------------------------------------------------------------------- | | **왼쪽 사이드바** | 화면 좌측 | 주요 메뉴(Home, Workspace, SQL, Compute, Jobs, Dashboards, Catalog, Settings) | | **상단 바** | 화면 상단 | 글로벌 검색, 사용자 프로필, 도움말 | | **메인 콘텐츠** | 화면 중앙 | 선택한 메뉴에 따라 변경되는 작업 영역 | > 💡 **글로벌 검색(Cmd+K / Ctrl+K)** 은 가장 유용한 기능입니다. 노트북, 테이블, 쿼리, 클러스터 이름을 입력하면 Workspace 전체에서 즉시 검색됩니다. 메뉴를 일일이 클릭하는 것보다 훨씬 빠릅니다. *** ## 처음 로그인하면 뭘 먼저 해야 하나? — 첫날 가이드 Workspace에 처음 로그인하면 화면이 깔끔하지만 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있습니다. 아래 순서를 따라 하시면 됩니다. ### 일반 사용자의 첫날 | 순서 | 행동 | 왜? | | -- | ------------------------------------------------ | --------------------------- | | 1 | **Home** 화면에서 **New Notebook** 클릭 | 가장 먼저 노트북이 잘 작동하는지 확인합니다 | | 2 | Serverless 또는 할당된 클러스터를 연결 | 컴퓨팅 리소스가 없으면 코드를 실행할 수 없습니다 | | 3 | `SELECT 1` (SQL) 또는 `print("hello")` (Python) 실행 | 환경이 정상인지 확인하는 가장 빠른 방법입니다 | | 4 | **Catalog** 메뉴에서 사용 가능한 카탈로그/스키마 탐색 | 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 파악합니다 | | 5 | **Workspace > Users > 내 이름** 폴더 확인 | 노트북과 파일을 저장할 개인 공간입니다 | ### 관리자의 첫날 — 반드시 설정해야 할 항목 | 순서 | 설정 항목 | 위치 | 안 하면 어떻게 되나? | | -- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------------------ | | 1 | **Unity Catalog Metastore 연결** | Settings > Metastore | 데이터 거버넌스를 사용할 수 없습니다. 팀원들이 테이블을 공유할 수 없습니다 | | 2 | **사용자/그룹 추가** | Settings > Identity and access | 팀원들이 Workspace에 접근할 수 없습니다 | | 3 | **IP 접근 제어** | Settings > Security | 외부에서 무제한 접속이 가능한 상태가 됩니다 | | 4 | **Cluster Policy 생성** | Compute > Policies | 팀원이 불필요하게 큰 클러스터를 생성하여 비용이 폭주할 수 있습니다 | | 5 | **SQL Warehouse 생성** | SQL Warehouses | SQL 분석가들이 작업할 수 없습니다 | | 6 | **Auto-termination 시간 설정** | Compute > 클러스터 설정 | 사용하지 않는 클러스터가 계속 실행되어 비용이 낭비됩니다 | > 💡 **현업에서는 이렇게 합니다**: 가장 흔한 실수는 Cluster Policy를 설정하지 않는 것입니다. 신입 엔지니어가 실수로 `i3.16xlarge` 32노드 클러스터를 만들면 시간당 수백 달러가 빠져나갑니다. 반드시 max worker 수, 인스턴스 타입, auto-termination을 정책으로 제한하세요. *** ## 좌측 사이드바 메뉴 상세 ### 🏠 Home Workspace에 로그인했을 때 가장 먼저 보이는 화면입니다. 최근 작업한 노트북, 실행한 쿼리, 자주 사용하는 항목 등이 표시됩니다. 새로운 노트북이나 쿼리를 빠르게 만들 수 있는 버튼도 여기에 있습니다. **실무 활용**: Home 화면의 **Recents** 탭을 적극 활용하세요. 노트북, 쿼리, 대시보드 등 최근 작업한 모든 자산이 시간순으로 나열됩니다. "어제 작업하던 노트북이 어디 있더라?" 할 때 여기서 찾는 것이 가장 빠릅니다. ### 💻 Workspace 노트북, 파일, 폴더를 관리하는 공간입니다. 파일 탐색기처럼 폴더 구조를 사용하여 노트북과 파일을 정리할 수 있습니다. | 주요 폴더 | 설명 | 실무 팁 | | ----------- | ----------------------------------- | ---------------------------------- | | **Users/** | 각 사용자의 개인 폴더입니다. 다른 사용자가 접근할 수 없습니다 | 개인 실험, 테스트 노트북은 여기에 저장합니다 | | **Shared/** | 모든 사용자가 접근할 수 있는 공유 폴더입니다 | 팀 공용 유틸리티 노트북, 공유 쿼리를 여기에 둡니다 | | **Repos/** | Git 저장소와 연동된 프로젝트 폴더입니다 | 프로덕션 코드는 반드시 Repos를 통해 Git으로 관리합니다 | > 💡 **현업에서는 이렇게 합니다**: 프로덕션 파이프라인 코드를 Workspace의 개인 폴더에 저장하는 것은 위험합니다. 해당 직원이 퇴사하면 코드에 접근할 수 없게 됩니다. 반드시 **Repos(Git 연동)** 을 통해 코드를 버전 관리하세요. ### 📊 SQL Editor SQL 쿼리를 작성하고 실행하는 전용 에디터입니다. 자동 완성, 구문 하이라이팅, 실행 결과 시각화 기능을 제공합니다. ![Databricks SQL Editor 인터페이스](https://docs.databricks.com/aws/en/assets/images/new-editor-frame-tools-6026302173fe8cf5c91e6899efc58f2a.png) *SQL Editor — 왼쪽 스키마 브라우저, 중앙 쿼리 편집 영역, 하단 결과 패널로 구성됩니다* **실무 활용**: SQL Editor는 단순한 쿼리 도구가 아닙니다. 쿼리를 저장하고 이름을 붙여 관리할 수 있고, 팀원과 공유할 수 있습니다. 쿼리 결과를 바로 차트로 변환하거나 대시보드에 추가할 수도 있습니다. 매일 아침 데이터 상태를 확인하는 "헬스 체크 쿼리" 모음을 만들어두면 운영이 편해집니다. ### 🖥️ Compute 클러스터와 SQL Warehouse를 생성하고 관리하는 화면입니다. ![Databricks Compute 생성 화면](https://docs.databricks.com/aws/en/assets/images/simple-form-ca9c44423abe9f43bc9df4c75d9cb7c9.png) *Compute 생성 화면 — 클러스터 이름, 크기, 런타임 버전 등을 설정합니다* | 리소스 유형 | 설명 | 언제 쓰나? | | ------------------------ | ------------------------------- | --------------------- | | **All-Purpose Clusters** | 노트북에서 대화형으로 코드를 실행하기 위한 클러스터입니다 | 개발, 탐색, 디버깅 시 | | **Job Clusters** | 스케줄된 작업 실행 시 자동으로 생성되는 클러스터입니다 | 프로덕션 ETL 파이프라인 | | **SQL Warehouses** | SQL 쿼리 실행에 특화된 컴퓨팅 리소스입니다 | SQL 분석, 대시보드, BI 연동 | | **Serverless** | Databricks가 관리하는 인프라에서 즉시 실행됩니다 | 빠른 시작이 필요할 때 (수 초 이내) | > ⚠️ **비용 주의**: All-Purpose Cluster는 DBU 단가가 Job Cluster의 2배 이상입니다. 개발이 끝나면 반드시 Jobs로 전환하세요. 또한 Auto-termination(자동 종료)을 30분 이내로 설정하는 것을 권장합니다. 퇴근 후 클러스터가 밤새 돌아가는 것이 비용 낭비의 가장 흔한 원인입니다. ### ⏰ Jobs (Workflows) 데이터 파이프라인과 작업을 스케줄링하고 모니터링하는 화면입니다. 작업의 실행 이력, 성공/실패 현황, 실행 시간 등을 확인할 수 있습니다. ![Databricks Jobs 화면](https://docs.databricks.com/aws/en/assets/images/example-job-overview-3afc40004602e65c871bd67edfa87f9b.png) *Jobs 화면 — 4개 Task로 구성된 Job과 일일 스케줄 트리거 예시* **실무 활용**: Jobs 화면에서 가장 중요한 것은 **실패 알림 설정** 입니다. 작업이 실패하면 Slack/이메일로 알림을 받도록 설정하세요. 또한 **Duration 추이** 를 주기적으로 확인하여, 작업 시간이 점점 늘어나는 파이프라인을 조기에 발견하는 것이 중요합니다. ### 📈 Dashboards AI/BI 대시보드를 생성하고 관리하는 공간입니다. SQL 쿼리 결과를 차트, 표, 텍스트 등으로 시각화할 수 있습니다. ![Databricks AI/BI Dashboard](https://docs.databricks.com/aws/en/assets/images/sample-lakeview-dash-5f9212753287d145e9bca0355aaa9ac6.png) *AI/BI Dashboard (Lakeview) — 차트, 표, 필터를 조합한 대시보드 예시* **실무 활용**: Databricks Dashboard(구 Lakeview Dashboard)는 SQL Warehouse에서 직접 쿼리를 실행하므로, 별도의 BI 도구(Tableau, Power BI) 없이도 기본적인 시각화가 가능합니다. 특히 데이터 파이프라인 모니터링 대시보드(일별 처리량, 에러율 등)를 만들 때 유용합니다. ### 🛡️ Catalog Unity Catalog를 통해 데이터 자산을 탐색하고 관리하는 화면입니다. ![Databricks Catalog Explorer](https://docs.databricks.com/aws/en/assets/images/catalog-explorer-grant-0393471630c826976deb4b5ba0b5bfd9.png) *Catalog Explorer — 카탈로그/스키마/테이블을 탐색하고 권한을 관리합니다* | 수준 | 오브젝트 | 설명 | | ------------ | ----- | --------------- | | **Catalog** | 카탈로그 | 최상위 컨테이너 | | └ **Schema** | 스키마 | 카탈로그 하위의 논리적 그룹 | | ├ Tables | 테이블 | 행/열 구조의 데이터 | | ├ Views | 뷰 | 가상 테이블 (쿼리 정의) | | ├ Volumes | 볼륨 | 파일 저장소 | | ├ Functions | 함수 | 사용자 정의 함수 | | └ Models | ML 모델 | 머신러닝 모델 | 여기에서 테이블의 스키마(컬럼 정보), 샘플 데이터, 리니지(데이터 흐름), 권한 설정 등을 확인할 수 있습니다. **실무 활용**: Catalog 화면에서 테이블을 클릭하면 **Sample Data** 탭에서 데이터를 미리 볼 수 있고, **Lineage** 탭에서 "이 테이블이 어디서 왔고, 누가 사용하는지"를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 새로운 프로젝트를 시작할 때, 먼저 Catalog에서 기존에 사용 가능한 데이터를 탐색하는 것이 좋습니다. ### ⚙️ Settings Workspace 설정을 관리하는 영역입니다. 관리자 권한이 필요한 설정도 여기에서 접근합니다. **주요 설정 항목**: | 설정 | 역할 | 누가 사용? | | ----------------------- | ----------------------------- | ------------- | | **Identity and access** | 사용자, 그룹, 서비스 프린시펄 관리 | Workspace 관리자 | | **Security** | IP 접근 제어, 토큰 관리 | Workspace 관리자 | | **Compute** | 클러스터 정책, 기본 설정 | Workspace 관리자 | | **Developer** | Personal Access Token, Git 연동 | 모든 사용자 | | **Notifications** | 작업 알림 설정 (이메일, Slack) | 모든 사용자 | *** ## 자주 사용하는 주요 기능 ### 새 노트북 만들기 ![Databricks Notebook 인터페이스](https://assets.docs.databricks.com/_static/images/notebooks/notebook-demo.gif) *Notebook 인터페이스 — 셀 기반 코드 작성, 실행, 결과 확인을 한 화면에서 수행합니다* 1. 좌측 사이드바에서 **+ New** 또는 **Home** 화면에서 **New Notebook** 클릭 2. 노트북 이름 입력 3. 기본 언어 선택 (Python, SQL, Scala, R) 4. 클러스터 연결 (Serverless 또는 기존 클러스터) 5. 코드 작성 및 실행 (Shift + Enter 또는 실행 버튼) ### SQL 쿼리 실행 1. 좌측 사이드바에서 **SQL Editor** 클릭 2. SQL Warehouse 선택 (없으면 새로 생성) 3. 쿼리 작성 후 실행 (Ctrl/Cmd + Enter) 4. 결과를 테이블, 차트 등으로 확인 ### 클러스터 생성 1. **Compute** 메뉴 클릭 2. **Create Compute** 또는 **Create SQL Warehouse** 클릭 3. 클러스터 이름, 크기, 자동 종료 시간 등 설정 4. **Create** 클릭 → 클러스터가 시작될 때까지 수 분 대기 (Serverless는 수 초) ### Catalog에서 데이터 탐색 1. 좌측 사이드바에서 **Catalog** 클릭 2. 사용 가능한 카탈로그 목록 확인 3. 카탈로그 → 스키마 → 테이블 순서로 탐색 4. 테이블 클릭 → **Columns** 탭에서 스키마 확인, **Sample Data** 탭에서 데이터 미리보기 5. **Lineage** 탭에서 데이터 흐름(어디서 왔고 누가 사용하는지) 확인 > 💡 **현업 팁**: 새로운 프로젝트를 시작할 때, 코드를 작성하기 전에 Catalog에서 기존 데이터를 먼저 탐색하세요. "이미 누군가 만들어 놓은 테이블"이 있는 경우가 많습니다. 데이터를 중복으로 만들면 스토리지 비용이 낭비될 뿐 아니라, "어떤 테이블이 진짜인가?"라는 혼란이 발생합니다. ### Jobs 생성 및 모니터링 1. 좌측 사이드바에서 **Workflows**(또는 **Jobs**) 클릭 2. **Create Job** 클릭 3. Task로 노트북, Python 스크립트, SQL 쿼리 등을 추가 4. 스케줄(Cron) 설정 → 예: 매일 오전 6시 5. 알림 설정 → 실패 시 이메일/Slack 알림 6. 실행 이력에서 성공/실패 현황, 실행 시간 추이 확인 *** > 활용 팁, 베스트 프랙티스, 단축키, FAQ는 **[Workspace 활용 팁과 베스트 프랙티스](/training/02-databricks-overview/workspace-ui-tour-tips)** 에서 이어집니다.