자유 게시판

최근 여러 기업 개발팀·데이터팀과 이야기하다 보면
공통적으로 나오는 문제가 있습니다.

Spark Job 처리 지연

ETL 파이프라인 병목

데이터 품질·버저닝 관리 어려움

ML 실험·Model Tracking 환경 흩어짐

시스템별로 데이터가 사일로로 분리됨

이게 계속 누적되면 데이터팀이 “서비스 개발”보다
“장애 예방·튜닝·임시방편 작업”에 시간을 더 쓰게 됩니다.

이번에 Databricks Lakehouse 기반으로 PoC를 진행하면서
확실히 체감한 점이 있어 공유합니다.

단일 플랫폼에서 ETL → Feature Engineering → ML 실험 → 분석/BI까지
전부 돌아가는 환경은 생각보다 큰 차이를 만들어 냅니다.

Delta Lake를 통한 데이터 품질·버저닝 관리

Spark 엔진 최적화

자동 확장(Auto-scaling) 클러스터

통합된 ML 실험/추적(MLflow)

너무나 당연한 말인데 제대로 안 읽고 이래 저래 헤매다 해결책을 찾았는데 그 해결책은 ReadMe 파일에 있었다. 왜 그게 안 보였던 걸까?
https://sebuls.blogspot.com/2025/09/xfce4-kbdleds-work-in-debian-13.html

안녕하세요. 프로그래밍(특히 시스템과 임베디드)에 관심 많은 학생입니다.

심심풀이겸 공부겸 지뢰찾기가 구동되는 32비트 운영체제를 만들어보았어요!

깃헙 저장소

감사합니다.

리눅스 커널 인터널을 테크톡하는 유튜브 영상을 업로드 중입니다.
어렵거나 지루하지 않게 들을 수 있으니, 관심있는 분들은 채널의 영상들을 한번 들어보셔도 좋을 것 같습니다!