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Part D: SDP 파이프라인으로 자동화

수동 CTAS → SDP 전환의 의미

SDP 파이프라인 생성 프롬프트

팁 — 두 노트북 흐름
  • 아래 1~4단계는 03_CCM_Transform_<본인ID> 노트북의 CTAS SQL을 바탕으로 SDP 전환을 설계하는 대화입니다(아직 새 노트북 안 만듦).
  • 5단계에서 그 설계를 파이프라인 전용 새 노트북 03_CCM_SDP_<본인ID> 에 코드로 생성합니다.
  • (SDP는 파이프라인에 연결되는 별도 소스 노트북이 필요합니다.)
1단계 — 전환 뼈대 + 타겟 메타.
2단계 — 계층별 테이블 유형.
3단계 — Expectations 추가.
Expectations란 — SDP에 선언하는 데이터 품질 규칙입니다. 위반 레코드를 자동으로 감지해 제거(expect_or_drop)·중단(expect_or_fail)·경고(expect)하므로, 품질 필터를 코드로 흩뿌리지 않고 한곳에서 규칙으로 관리합니다.
4단계 — 격리 스키마 + 위반 처리 정책.
5단계 — SDP 소스 노트북 생성.

SDP 파이프라인 실행

1단계 — 파이프라인 생성.
2단계 — 실행 + 결과 확인.

실행 결과 확인

참고: SDP는 Databricks UI의 Pipelines 메뉴에서 DAG로 테이블 의존성과 품질 상태를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

SDP 파이프라인 설정 · 옵션 조정

파이프라인은 “한 번 만들고 끝”이 아닙니다. 실행 방식(interval)·컴퓨트·모드 같은 설정을 바꿔 가며 운영에 맞춥니다. 하나씩 조정해 봅니다. 1단계 — 먼저 현재 설정을 확인.
2단계 — 실행 방식(interval) 변경 — Triggered vs Continuous.
3단계 — 컴퓨트 옵션 조정.
4단계 — 개발/운영 모드 & 채널.
5단계 — 파이프라인 알림 & 전체 새로고침.
💡 왜 이걸 배우나: 초기엔 Triggered + 서버리스가 편하지만, 실시간성이 필요하면 Continuous, 비용/성능을 세밀히 잡아야 하면 클래식 컴퓨트로 갑니다. 모드·채널·알림은 운영 안정성과 직결됩니다.

기대 결과: Expectations 통과율 (예시 · 환경별 상이)

⚠️ 아래 통과율·위반 건수는 예시 수치입니다. 데이터 생성 시드·적재 범위·환경에 따라 달라지므로 절대값이 아니라 “대부분 통과, 소수 격리”라는 경향으로 읽으세요.

Part E: 파이프라인 Job 스케줄링

Job이란 — 노트북·파이프라인을 정해진 스케줄에 자동 실행하는 Databricks의 오케스트레이션 기능입니다. SDP 파이프라인을 매일 새벽 무인으로 리프레시해, 아침에 대시보드·Genie가 항상 최신 데이터를 보게 만드는 것이 목표입니다.
1단계 — Job 뼈대.
2단계 — 스케줄 추가.
3단계 — 재시도·알림·타임아웃 추가.
4단계 — 컴퓨트 옵션 조정.
5단계 — 트리거 방식(interval) 옵션.

핵심 포인트 정리


다음 단계

  • 04. AI/BI 대시보드 — Gold 테이블로 수율·불량·설비 운영 대시보드를 자연어로 생성합니다.