Factory와 Databricks: 데이터로 구동되는 소프트웨어 구축
2026년 10월 19일 - 3분 분량
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오늘 Factory는 Databricks와의 파트너십을 발표합니다. 이를 통해 고객은 Databricks Data + AI Platform의 데이터와 모델을 활용하여 Factory가 구축하거나 마이그레이션하는 소프트웨어를 구동할 수 있습니다.
Factory에서는 고객사에서 이러한 패턴을 목격했습니다. Factory와 Databricks는 수백 개의 비즈니스 애플리케이션을 지원하는 복잡한 데이터 플랫폼을 Databricks Data + AI Platform으로 마이그레이션하는 작업을 세계 최대 규모의 글로벌 기업 중 한 곳에 지원하고 있습니다. 여기에는 페타바이트 규모의 데이터와 수십만 개의 테이블이 포함됩니다. 이 비즈니스 애플리케이션에는 사용자 인터페이스, 애플리케이션 서비스, 통합 및 API 계층, 비즈니스 로직과 규칙, 보안, 그리고 관리 기능이 있습니다. 이 모든 것은 마이그레이션 이후에도 유지되어야 하는 의존성과 기대치를 지니고 있습니다.
Factory가 이 작업에 합류했을 때, 데이터의 상당 부분은 이미 Databricks 레이크하우스로 이전된 상태였습니다. 다음 과제는 그 데이터를 사용하는 애플리케이션과 워크플로를 다시 구축하는 것이었습니다. 핵심 교훈은 다음과 같습니다. 데이터 현대화와 소프트웨어 현대화는 함께 이루어져야 합니다. 데이터 기반을 현대화하면 기업 데이터를 활용해 비즈니스 성과를 창출하는 애플리케이션과 AI 에이전트를 구축하고 배포할 수 있는 기회가 생깁니다.
이전에는 이러한 규모의 마이그레이션은 자원이 많이 소요되고 위험했습니다. 데이터 엔지니어가 테이블을 마이그레이션하고 파이프라인을 재구축했습니다. 애플리케이션 개발자는 수동으로 분석하고 새 소프트웨어를 작성했습니다. 데이터와 애플리케이션 간의 의존성은 신중한 계획, 개발, 테스트, 조율을 필요로 합니다. 더 어려운 점은 이러한 팀들이 서로 다른 기술, 다른 도구, 다른 프로세스를 사용한다는 것입니다. 데이터 파이프라인의 사소한 변경조차 수많은 다운스트림 영향을 일으키며 팀 간 인계 작업이 필요합니다.
Factory와 Databricks는 마이그레이션을 하나의 엔지니어링 워크플로로 통합합니다. 기존 시스템을 이해하고, 마이그레이션을 계획하고, 구축하고, 데이터와 애플리케이션이 사용자에게 올바른 기능을 제공하는지 검증하기 위한 에이전트와 자동화를 제공합니다. Databricks는 데이터, 분석, AI를 위한 개방형 거버넌스 기반을 제공하고, Factory는 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링 역량을 통해 팀이 그 기반에 의존하는 애플리케이션을 현대화하고 구축하도록 지원합니다.
변경하기 전에 시스템 이해하기
성공적인 마이그레이션은 현재의 데이터와 애플리케이션을 이해하는 것에서 시작됩니다.
Factory Droid는 애플리케이션 코드, 데이터 파이프라인, SQL, 테스트, 그리고 이용 가능한 문서 전반에서 작업합니다. 관련 저장소와 도구에 접근할 수 있는 Droid는 애플리케이션이 저장 프로시저에 어떻게 의존하는지, 어떤 데이터 파이프라인이 그 입력을 생성하는지, 그리고 변경이 어디에서 다운스트림 동작에 영향을 미칠 수 있는지 추적할 수 있습니다. Factory의 컨텍스트 통합 기능은 코드와 엔지니어링 지식을 이 작업에 brings합니다. Databricks Unity Catalog를 통해 거버넌스가 적용된 데이터 및 자산에 대한 접근과 결합하면, 이 접근 방식은 팀이 애플리케이션 의존성과 이를 지원하는 기업 데이터 기반을 연결하는 데 도움이 됩니다.
그러한 이해가 마이그레이션 계획이 됩니다. Droid는 의존성을 식별하고, 구현 순서를 제안하며, 호환성을 확립하는 데 필요한 검사를 정의하는 데 도움을 줄 수 있습니다. Factory의 Mission은 여러 구성 요소에 걸친 작업을 위한 계획, 마일스톤, 그리고 조율된 실행을 제공합니다. 엔지니어는 구현이 진행되기 전에 계획을 검토하고 모호한 비즈니스 규칙을 해결합니다.
마이그레이션 계획에서 작동하는 애플리케이션까지
계획이 수립되면 Droid는 Databricks API 접근을 사용하여 작업을 생성 및 실행하고, 결과를 검증하기 위해 쿼리를 실행하며, 애플리케이션을 배포합니다. 예를 들어, 애플리케이션 마이그레이션에는 기존 운영 데이터베이스를 레거시 Postgres에서 Databricks Lakebase로 변경하고, 데이터 변환을 Python으로 재작성하고, Lakeflow 파이프라인을 구축 및 예약하고, AI/BI 대시보드를 생성하고, 마지막으로 새 애플리케이션과 그 데이터를 레거시 애플리케이션과 비교하는 작업이 포함될 수 있습니다.
Databricks와 함께 Factory를 사용하는 세 가지 방법
Databricks와 Factory의 파트너십은 세 가지 범주의 사용 사례를 가능하게 합니다: PDLC 자동화, 마이그레이션 및 현대화, 그리고 사이버 보안.
PDLC 자동화
Factory는 팀이 제품 요구 사항에서 출발하여 Databricks의 데이터 기반으로 구축되거나 데이터로 구동되는 애플리케이션의 계획, 개발, 테스트, 보안, 문서화, 모니터링, 개선에 이르는 전 과정을 진행하도록 지원할 수 있습니다. 여기에는 Databricks Data + AI Platform을 개방형 거버넌스 기반으로 활용하는 데이터 기반 애플리케이션과 AI 기반 소프트웨어의 구축 및 발전이 포함됩니다.
마이그레이션 및 현대화
Factory는 팀이 Databricks로의 데이터 플랫폼 마이그레이션과 Databricks의 데이터에 의존하는 애플리케이션을 분석, 계획, 실행하도록 지원할 수 있습니다.
사이버 보안
Factory는 팀이 Databricks Lakewatch로 모니터링되는 애플리케이션의 취약점을 해결하도록 지원할 수 있습니다.
데이터에서 소프트웨어로 이어지는 공동의 길
Factory와 Databricks를 함께 모은 이 마이그레이션은 우리 플랫폼이 서로를 보완하는 방식의 한 예일 뿐입니다. 많은 기업이 데이터와 데이터로 구동되는 소프트웨어 사이에 더 긴밀한 순환을 만들어 혜택을 얻을 것으로 기대합니다. 이를 더 쉽게 하기 위해, 자격을 갖춘 고객은 기존 Databricks 커밋의 최대 10%를 사용하여 Databricks Marketplace를 통해 Factory를 구매할 수 있게 되어 기쁩니다.
시작하기
Factory와 Databricks를 함께 사용할 준비가 되셨나요? Factory에서 Settings → Connectors 아래에서 Databricks를 연결한 후, 다음 작업을 실행하기만 하면 됩니다:
“Lakehouse-to-Lakebase Sync 워크플로를 매일 밤 확인하고 진행 상황 요약을 팀의 Slack 채널에 게시하는 자동화를 만들어 주세요.”
하나의 커넥터, 하나의 자동화, 하나의 루프로, 매일 아침 Slack에 요약이 전달됩니다. 설정 가이드에서는 관리형 MCP 서버, Databricks에서 제공되는 모델을 통한 Droids 실행, 그리고 웹훅 자동화를 다룹니다. 먼저 직접 보고 싶으신가요? 데모 예약하기.