발표자 l Jay Shin, Databricks Korea 프로덕트 스페셜리스트

여러분의 팀은 앱과 AI 에이전트를 더 빠르게 출시해야 한다는 압박을 받고 있지만, 그 아래에 있는 데이터 아키텍처가 계속 발목을 잡고 있습니다. 운영 데이터베이스와 분석 웨어하우스를 별도로 관리하고, 그 사이에 데이터를 옮기기 위한 파이프라인을 유지하면서도, 여전히 오래된(stale) 데이터를 기다리고 거버넌스 공백을 해결하는 데 시달리고 있습니다. 이번 세션에서는 팀들이 Lakebase와 LTAP로 이러한 구조를 어떻게 단순화하고 있는지 살펴봅니다. 먼저 일상적인 문제들부터 짚어보겠습니다: 환경을 구축하는 데 시간이 오래 걸리고, 데이터베이스는 확장하기 어렵고, 분석은 애플리케이션이 방금 기록한 데이터를 따라잡지 못합니다. 그다음, 개방형 레이크 스토리지 기반의 서버리스 Postgres가 이러한 일상을 어떻게 바꾸는지 보여드립니다. 몇 초 만에 전체 데이터베이스를 브랜치(branch)하고, 단 하나의 파이프라인도 구축하지 않고 실시간 운영 데이터에 대한 분석을 실행하는 방식입니다. 세션이 끝나면 Lakebase와 LTAP가 여러분의 스택에서 어떤 마찰을 제거할 수 있는지, 그리고 다른 팀들은 이를 어떻게 활용하고 있는지 명확히 이해하게 될 것입니다. 데이터 엔지니어, 애플리케이션 개발자, 플랫폼 팀을 위한 세션입니다.