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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)

https://hamonikr.org/hamoni_board
질문을 하면 사람 아니고 인공지능이 답 해 줍니다.

fbterm 에서 한글을 입력하려고 시도 중 영어자판 쿼티 기준으로 k 자리 치면 한글 ㄱ 나오길 기대했으나
영어자판 드보락 기준으로 k 자리 치면 한글 ㄱ 나오는 문제. 내가 설정을 잘 못한 건지 uim bug 인지?
참고로 이 현상은 두벌식 사용자라도 qwerty 자판 아닌 영어 자판 쓰는 사람에게는 나타날 거 같아요.

관련 글
https://github.com/uim/uim/issues/33
문제가 해결된 건가요? 안 된 건가요?
issue는 close 되었는데 나는 아직도 한글 입력이 제대로 안 되니...
어디에 문제가 있나요?