← 전체 뉴스
Databricks Blog2026년 7월 16일
결제 버튼을 누른 후 수 밀리초 동안 일어나는 일
영어 원문을 AI가 번역했습니다. 영어로 보기
요약
이 샘플 Databricks App은 경로 최적화된 Model Serving과 온라인 feature 조회를 위한 Lakebase Postgres를 결합하여 지연 시간이 짧은 실시간 사기 탐지 점수 산정을 구현하는 방법을 보여줍니다. 5,000개 요청의 부하 테스트에서 이 아키텍처는 100% 성공률을 유지하면서 p50에서 27ms, p95에서 37ms의 엔드투엔드 지연 시간을 달성했습니다.
* 지연 시간이 짧은 추론을 위한 경로 최적화된 Model Serving과 온라인 feature 및 프로필 조회를 위한 Lakebase Postgres를 사용하여 신용카드 거래의 사기 여부를 실시간으로 점수화하는 샘플 Databricks App(FastAPI + React)입니다. * 빠른 추론만으로는 충분하지 않습니다. 이 앱은 경로 최적화된 Model Serving을 Lakebase와 결합하고, 부하 상황에서도 지연 시간을 안정적으로 유지하는 커넥션 풀링, OAuth 토큰 순환, 오토스케일링 패턴을 함께 적용합니다. * 5,000개의 요청에 걸쳐 경로 최적화된 엔드포인트는 엔드투엔드로 p50에서 27ms, p95에서 37ms 만에 반환되었으며, Lakebase feature 조회 중앙값은 8.9ms, 성공률은 100%를 기록하여 결제 지연 시간 허용 범위 내에 여유롭게 안착했습니다.