Databend UDFs: 데이터 처리의 한계를 확장하는 사용자 정의 함수 활용법

핵심 기술:
Databend의 사용자 정의 함수(UDF)는 데이터 팀이 내장 함수만으로는 해결하기 어려운 복잡한 데이터 처리 요구사항을 충족할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 도메인 전문성, 독자적인 비즈니스 로직, 외부 서비스 연동을 데이터 파이프라인에 직접 통합하여 데이터 이동을 최소화하고 보안 및 규정 준수를 유지할 수 있습니다.

기술적 세부사항:
* Lambda UDFs: SQL 내에서 직접 정의 가능한 간단한 표현식으로, 데이터 클렌징, 표준화, 복잡한 계산, 텍스트 조작에 유용합니다.
* 예: 전화번호 형식 표준화, 할인율 계산 함수.
* Python & JavaScript UDFs: 머신러닝, AI, 복잡한 알고리즘 적용 및 외부 서비스 연동에 활용됩니다.
* Python UDF: 주소 정규화 및 유효성 검사.
* JavaScript UDF: JSON 데이터 처리, PII 마스킹, 타임스탬프 추가, 필드 표준화.
* WASM UDFs: Rust, Go, C++, Zig 등으로 작성된 코드를 WebAssembly로 컴파일하여 거의 네이티브에 가까운 성능으로 계산 집약적인 작업을 처리합니다.
* 예: 피보나치 수열 계산 (성능 테스트용).
* External UDF Servers: 확장 가능한 마이크로서비스 형태로 엔터프라이즈 워크로드에 적합한 UDF 기능을 제공합니다.

개발 임팩트:
* 데이터 파이프라인에 도메인 전문성 및 독자적 비즈니스 로직 내장
* 데이터 이동 최소화를 통한 성능 및 보안/규정 준수 향상
* 신규 기능 개발 대기 없이 분석 역량 즉각 확장
* 운영 및 분석에 동일한 알고리즘 사용 가능

톤앤매너:
전문적이고 정보 전달에 집중하며, Databend의 UDF 기능이 어떻게 데이터 팀의 복잡한 과제를 해결하는지에 초점을 맞춥니다.