databricks-demos/dbdemos

dbdemos – Databricks Lakehouse 데모를 위한 빠른 시작 툴킷

무엇인가요 – dbdemos는 Databricks 워크스페이스에서 엔드투엔드 'Lakehouse' 데모 번들을 자동 배포하는 Python 패키지입니다. 데모는 데이터 엔지니어링, 분석, 머신러닝 사용 사례(예: 소매업 이탈 예측, CDC 파이프라인, Delta Live Tables, MLOps)를 다룹니다. 이 패키지는 사전 구축된 노트북을 다운로드하고, 필요한 클러스터, 파이프라인, 대시보드를 생성하며, 일부 데모에는 스타터 ML 모델까지 포함하여 사용자가 단일 명령어로 완전한 솔루션을 탐색할 수 있도록 합니다.

설치 방법 – 리포지토리 복제가 필요 없습니다. Databricks 노트북 또는 작업 내에서 PyPI에서 바로 wheel을 설치하세요:

%pip install dbdemos

일반적인 워크플로우

import dbdemos

dbdemos.help()                     # 명령어 목록
print(dbdemos.list_demos())        # 사용 가능한 데모 이름 확인

dbdemos.install(
    'lakehouse-retail-c360',       # 데모 식별자
    path='./',                    # 노트북이 작성될 경로
    overwrite=True               # 기존 파일 덮어쓰기
)

이 호출은 다음을 수행합니다:

1. 지정된 폴더에 데모 노트북을 다운로드합니다.
2. 사용자 전용 데모 클러스터를 생성합니다.
3. 샘플 데이터를 생성하기 위해 필요한 사전 실행 작업을 실행합니다.
4. Spark Declarative Pipelines (SDP), DBSQL 대시보드, 그리고 데모에 포함된 경우 ML 모델을 생성합니다.
5. 노트북 내부 링크를 새로 생성된 리소스를 가리키도록 업데이트합니다.

주요 기능

• ワン클릭 데모 프로비저닝 – 필요한 모든 Databricks 자산이 자동으로 생성됩니다.
• 다양한 데모 카테고리 지원 – Lakehouse 엔드투엔드, 제품 소개(예: Delta Live Tables, CDC, MLOps, DBSQL 대시보드 등).
• 사용자 정의 가능한 번들 – 개발자는 _resources/bundle_config 노트북을 제공하여 새로운 AI/BI 데모를 추가할 수 있습니다. 이 노트북은 노트북, 파이프라인, 워크플로우, 대시보드를 설명합니다.
• 자원 정리 인식 – 소비를 제한하고 클러스터를 자동 종료하려고 하지만, 실행 중인 리소스는 사용자 책임입니다.
• 사용 텔레메트리 – 사용자 정보 없이 데모 사용 현황을 보고하여 자산 개선에 기여합니다.

누가 필요할까 – 수동으로 클러스터, 파이프라인, 대시보드를 설정하지 않고도 자신의 Databricks 워크스페이스에서 즉시 Lakehouse 예제를 탐색하고 싶은 데이터 엔지니어, 분석가, ML 전문가.

제한 사항 / 요구 사항

• 호출자는 클러스터, SDP 파이프라인, DBSQL 대시보드 생성 권한(Unity Catalog 데모의 경우 UC 메타스토어)이 필요합니다.
• 공식 Databricks 지원은 제공되지 않으며, GitHub에서 최선의 노력으로 문제를 처리합니다.

추가 정보 – 데모 영상, 전체 번들 목록, 공개 웹사이트는 README(dbdemos.ai)에 링크되어 있습니다. 개발자를 위한 새 AI/BI 데모 기여 방법은 README_AIBI.md를 참조하세요.