핵심 요약
넷플릭스가 대규모 Spark 실험을 병렬 실행하고 AI 에이전트로 운영을 자동화한 사례를 공유합니다.
구현 방법
- Dataflow 분기 격리와 Maestro로 각 브랜치/테이블 독립 실행
- 다섯 변형을 동시 실행하고 tmux로 장시간 세션 유지
- 에이전트가 변형 정의·배포·모니터링·로그 요약까지 자동화
주요 결과
- 피크 메모리 112% → 58%, 디스크 스필 0
- 총 실행 시간은 가장 느린 작업의 시간으로 축소
- 단일 로그로 재현성 확보
넷플릭스가 대규모 Spark 실험을 병렬 실행하고 AI 에이전트로 운영을 자동화한 사례를 공유합니다.