Databricks용 AI 에이전트
Monmo AI 에이전트는 오전 근무를 맡은 데이터 엔지니어처럼 Databricks에서 일합니다. 작업 실행 실패 원인을 설명하고, Unity Catalog 테이블에 SQL 쿼리를 실행해 질문에 답합니다. 시스템 테이블에서 DBU 비용을 추적하고, 팀에서 자주 묻는 테이블을 문서화합니다. 연결한 계정으로 Unity Catalog에서 허용한 항목에만 접근하며, 작업 실행이나 컴퓨팅 변경, 데이터 쓰기 전에는 승인을 요청합니다.
업데이트: 2026-11-13 · 무료로 시작하세요. 유료 요금제는 월 $15부터입니다.
Databricks에서 에이전트가 하는 일
작업 실행 실패 원인 파악
예약된 작업이 실패하면 AI 에이전트가 태스크 출력, 오류와 드라이버 로그를 읽고 문제가 발생한 노트북 셀이나 파일을 찾습니다. 그런 다음 원인과 수정 방안을 작성합니다.
요청하기야간 주문 작업이 02:10에 실패했어. 어떤 태스크에서 문제가 생겼는지, 왜 실패했는지, 어떻게 수정하면 좋을지 알려줘.
SQL 웨어하우스에서 질문에 답변
세그먼트별 주간 활성 고객 수를 물으면 Unity Catalog에서 테이블을 찾고 쿼리를 작성합니다. 지정한 SQL 웨어하우스에서 쿼리를 실행한 뒤 결과와 SQL을 함께 보여줍니다.
요청하기지난 8주 동안 세그먼트별 주간 활성 고객 수는 몇 명이었어? 쿼리도 보여줘.
DBU 비용 추적
매주 월요일 청구 사용량 시스템 테이블을 읽고 DBU를 워크스페이스, 작업, SQL 웨어하우스별로 집계합니다. 전주와 비교한 결과는 Google Sheets에 요약해 기록합니다.
요청하기매주 월요일 지난주의 DBU 사용량을 작업과 웨어하우스별로 요약하고, 가장 많이 증가한 항목을 알려줘.
계속 실행 중인 컴퓨팅 찾기
자동 종료가 설정되지 않은 범용 클러스터, 가벼운 작업에 비해 크기가 큰 클러스터, 밤새 실행되는 SQL 웨어하우스를 찾아 설정 변경안을 작성합니다. 변경 사항을 적용하기 전에는 승인을 요청합니다.
요청하기자동 종료가 설정되지 않은 클러스터와 밤새 실행되는 웨어하우스를 찾아 각각의 설정을 제안해줘.
Unity Catalog 테이블 문서화
스키마의 테이블을 읽고 컬럼과 데이터 계보를 살펴본 뒤, 새로 합류한 분석가도 이해할 수 있는 설명을 작성합니다. Google Docs에서 검토할 수 있으며, Unity Catalog에 추가하기 전에는 승인을 기다립니다.
요청하기Unity Catalog의 sales 스키마에 있는 테이블과 컬럼 설명을 작성해줘. 먼저 검토할 수 있게 해줘.
실험 실행 결과 비교
MLflow 실험의 실행 결과를 파라미터와 지표별로 비교하고, 가장 좋은 결과와 나머지 결과의 차이를 짚어줍니다. 팀을 위해 Slack에 짧은 메모도 작성합니다.
요청하기churn-model 실험의 최근 20개 실행 결과를 비교하고, 어떤 파라미터가 차이를 만들었는지 알려줘.
민감한 테이블의 접근 권한 검토
개인 데이터가 담긴 테이블의 권한과 권한이 부여된 그룹 및 사용자를 정리합니다. 모든 계정 사용자에게 부여된 권한처럼 범위가 넓은 권한도 찾아 관리자가 검토할 수 있도록 권한 취소안을 작성합니다.
요청하기customers_pii 스키마의 테이블을 읽을 수 있는 사람은 누구야? 데이터 팀보다 넓은 범위에 부여된 권한을 표시해줘.
연결 방법
- 1개인 액세스 토큰이나 OAuth로 Databricks 워크스페이스를 연결할 수 있습니다. 더 좋은 방법은 관리자가 생성한 서비스 프린시펄을 사용하는 것입니다. 워크스페이스 관리자가 토큰을 허용해야 할 수 있으며, 비용을 보고하려면 시스템 테이블이 활성화되어 있어야 합니다.
- 2Databricks는 데이터 AI 에이전트와 엔지니어링 AI 에이전트에 적합합니다. Unity Catalog 권한에 따라 각 에이전트가 볼 수 있는 카탈로그와 테이블이 결정되므로, 에이전트 계정에는 업무에 필요한 스키마만 허용하세요.
- 3실행 결과, 로그, 테이블, 시스템 테이블을 읽을 때는 승인이 필요하지 않습니다. 작업이나 노트북 실행, 컴퓨팅 생성 또는 수정, 테이블에 쓰기, 권한 변경은 각각 카드에서 먼저 승인을 요청합니다.
자주 묻는 질문
AI 에이전트가 Databricks 노트북에서 작업할 수 있나요?
네. Monmo AI 에이전트는 노트북을 읽고 셀의 기능을 설명하며, 분석용 새 노트북의 초안을 작성할 수 있습니다. 노트북을 워크스페이스에 저장하거나 컴퓨팅에서 실행하기 전에는 승인을 요청합니다. 실행 시 DBU가 사용되고 테이블에 데이터를 쓸 수 있기 때문입니다. Databricks 연결을 통해 작업하며, 연결로 처리할 수 없는 작업은 자체 브라우저에서 수행합니다.
AI 에이전트에 Unity Catalog 데이터 접근 권한을 줘도 안전한가요?
AI 에이전트는 Unity Catalog에서 해당 계정에 허용한 데이터만 볼 수 있습니다. 필요한 스키마에 SELECT 권한이 있는 서비스 프린시펄을 부여하고, 업무에 필요하지 않다면 개인 데이터에는 권한을 주지 마세요. 읽기에는 승인이 필요하지 않지만, 쓰기나 권한 변경은 승인을 기다립니다. 접근 권한은 언제든 제거할 수 있습니다.
Databricks 비용이 오른 이유를 AI 에이전트가 알려줄 수 있나요?
어느 항목의 비용이 올랐는지 보여줄 수 있습니다. 청구 시스템 테이블에서 DBU를 작업, 클러스터, 웨어하우스별로 나누고 기간별로 비교해 증가의 원인이 된 작업이나 클러스터를 알려줍니다. 자동 종료나 더 작은 웨어하우스 같은 변경 사항도 제안하며, 적용 여부는 사용자가 결정합니다.
실패한 Databricks 작업을 수정하고 다시 실행할 수 있나요?
AI 에이전트가 원인을 찾고 수정안을 작성한 뒤, 재실행 전에 승인을 요청합니다. 코드를 수정해야 한다면 검토할 수 있도록 GitHub에 풀 리퀘스트를 생성합니다. 실패한 태스크부터 다시 실행하기만 하면 되는 경우에는 카드에 실행 내용을 보여주고, 승인하면 작업을 복구합니다.