저희는 Snowflake Summit 2022에 수천 명의 고객, 사용자 및 파트너를 초대하게 되어 매우 기쁩니다. 함께 모여 4일 동안 250개 이상의 세션을 통해 모범 사례를 공유하고 협업을 할 수 있다는 것은 멋진 일입니다. 저희에게는 여러분과 함께 공유할 혁신이 많습니다. 수년에 걸친 Snowflake 데이터 클라우드의 혁신은 데이터 분석 및 협업에 상당한 혼란을 초래했고, 오늘날 데이터 클라우드 플랫폼의 확장된 기능은 애플리케이션 개발 및 배포에 지장이 되고 있습니다.
당사는 여러분이 더 많은 사용 사례를 보다 효율적으로 실행할 수 있도록 플랫폼의 성능을 계속 개선해 나가고 있습니다. 사용량 및 비용에 대한 가시성을 높이고, 기본 거버넌스 기능을 확장했으며, 더 나아가 개방형 형식 또는 온프레미스로 저장된 데이터를 통해 데이터 클라우드가 미래에 어디까지 도달할 수 있을지에 대해서도 발표했습니다. 당사는 개발자, 데이터 과학자 및 데이터 엔지니어를 위한 Python 지원을 향상해 나가면서, 데이터 클라우드의 프로그래밍 가능성을 지속적으로 발전시키고 있습니다.
애플리케이션 개발의 미래를 지원하기 위해, Snowflake의 마켓플레이스는 더 이상 데이터에만 국한되지 않습니다. 이제 Snowflake 내에서 애플리케이션을 빠르고 쉽게 구축 및 배치하는 새로운 방법을 통해 사용자가 애플리케이션을 검색하고 공급자가 수익을 창출할 수 있습니다. 당사는 사이버 보안과 Unistore라는 두 가지 새로운 워크로드를 발표하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.
데이터 클라우드의 한계를 뛰어넘다
현재 개발 중인 새롭게 발표된 Snowflake의 Iceberg 테이블을 사용하면 널리 사용되는 개방형 테이블 형식인 Apache Iceberg를 외부 스토리지에서 사용할 수 있습니다. 그와 동시에 Snowflake 플랫폼의 사용 용이성, 성능, 일관된 거버넌스의 장점을 활용해 전체 데이터 관리를 단순화하고 아키텍처 유연성을 구현할 수 있습니다.
또한 당사는 온프레미스 스토리지용 외부 테이블(곧 비공개 미리 보기 제공 예정)을 사용해 데이터 액세스를 더욱 확장하고 있습니다. 이를 통해 사용자는 Dell Technologies, Pure Storage 등과 같은 온프레미스 스토리지 시스템에서 데이터에 액세스할 수 있고 데이터의 이동 없이도 클라우드의 탄력성을 활용할 수 있습니다. 따라서 멀티 클라우드 환경에서 운영하거나 데이터 주권 요구 사항을 충족하는 데 있어 더 큰 유연성을 제공합니다.
성능 향상
이제 Snowflake는 근본적으로 탄력적인 성능 엔진에 대한 일련의 투명한 최적화를 통해 각 크레딧에 대해 더 많은 컴퓨팅 성능을 지원합니다. 여기에는 더 빠르고 더 복잡한 검색에 대한 추가 지원, 대규모 쿼리를 위한 동일한 리소스 공간 내 확장성, 더 짧은 복제 일정 및 더 많은 대화형 사용 사례가 포함됩니다.
또한 Snowflake는 AWS에서 제공하는 새로운 하드웨어 개선 사항의 이점을 최대한 활용할 수 있도록 최적화되었습니다. 향후 12개월 동안 Snowflake는 AWS 상의 컴퓨팅에 사용되는 하드웨어를 업데이트할 예정이며, 사용자 작업 또는 요구되는 구성 작업 없이도 AWS 상의 컴퓨팅 평균 성능이 10% 향상되기 시작했습니다.
비용 거버넌스 가시성
Snowflake는 비용에 대한 가시성을 높이고, 지출을 제한 및 제어하며, 비용 효율성을 높이기 위한 최적화를 목표로 하는 일련의 기능들을 출시합니다. 사용자는 이제 리소스 그룹을 생성하고 예산을 설정할 수 있기 때문에(둘 다 비공개 미리 보기 제공 중) 예산 할당에 비해 지출 제어가 더 쉽습니다.
또한 사용할 수 있는 더 많은 사용량 메트릭을 제공하고 있는데, 사전 구축된 사용량 시각화를 통해 그리고 검색 최적화 서비스(Search Optimization Service) 및 쿼리 가속 서비스(Query Acceleration Service)와 같은 서버리스 기능의 영향을 평가하고 예측하는 도구를 통해 그렇게 합니다.
거버넌스 기능의 확장
Snowflake에서 이미 사용 가능한 기본 거버넌스 기능을 기반으로 고객에게 태깅, 마스킹 및 계보에 대한 더 나은 가시성과 제어를 제공하는 추가 기능을 발표했습니다.
이는 태그 기반 마스킹(곧 공개 미리 보기 제공 예정)을 포함하며, 따라서 팀은 마스킹 정책을 민감한 열에 할당하는 작업을 더 쉽게 자동화할 수 있습니다. 또한 열 수준에서 데이터 계보를 추가해(곧 비공개 미리 보기 제공 예정), 액세스 기록 내에서 이미 일반적으로 사용 가능한 개체 수준 계보를 확장시켰습니다.
마지막으로 새로운 데이터 거버넌스 인터페이스(곧 비공개 미리 보기 제공 예정)는 데이터 관리자에게 태그 및 마스킹 정책에 대한 기본 제공 보고서를 통해 데이터 보호를 보장하는 새로운 방법을 제공합니다.
이제 복제에 파이프라인이 포함되다
Snowflake는 데이터 손실을 보다 간편하게 관리 및 제한하고, 운영이 중단될 경우에도 여러 클라우드 및 지역에 걸쳐 장애 조치 및 복구 기능을 사용해 운영을 더 쉽게 유지 관리할 수 있도록 지원해 왔습니다. 비즈니스 인텔리전스 대시보드, 파이프라인, 거버넌스 정책 등을 장애 조치하는 기능을 통해 단순한 데이터 이상에 대해 지속적인 가용성으로 운영할 수 있습니다.
복제가 데이터베이스에서 확장돼 계정 메타데이터(공개 미리 보기 제공 중) 및 수집 파이프라인(비공개 미리 보기 제공 중)을 포함합니다. Client Redirect와 함께 사용하면 팀이 중단을 최소화하면서 운영할 수 있습니다.
데이터 파이프라인 간소화
Snowflake는 스트리밍 데이터의 서버리스 수집을 위한 Snowpipe 스트리밍(현재 비공개 미리 보기 제공)과 스트리밍 데이터를 선언적으로 변환하기 위해 현재 개발 중인 Materialized 테이블을 발표해 스트리밍 수집 및 변환을 단순화하고 있습니다. 데이터 엔지니어와 개발자는 더 이상 실시간 및 배치 데이터를 하나의 단일 시스템에서 처리하기 위해 서로 다른 시스템과 도구를 결합할 필요가 없습니다. 스트리밍 데이터를 분석과 데이터 과학 및 머신 러닝 워크플로우와 애플리케이션에 연결하는 것이 훨씬 쉬워질 것입니다.
데이터 클라우드에서 Python 지원
Snowpark를 사용하면 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 개발자는 단일 플랫폼에서 파이프라인, 머신 러닝(ML) 워크플로우, 데이터 앱을 더 빠르고 더 안전하게 실행하기 위해 Python 포함 그들이 선택한 언어로 코딩할 수 있습니다. Python용 Snowpark 공개 미리 보기 내에서 사용자는 Anaconda 통합의 일부인 자동 패키지 관리를 통해 Python 환경이 손상될 염려 없이 인기 있는 오픈 소스 패키지에 손쉽게 액세스할 수 있습니다.
개발자는 선호하는 통합 개발 환경(IDE) 및 자신이 선택한 개발 도구에서 Snowpark를 유연하게 사용해 왔습니다. 또한 현재 비공개 미리 보기로 제공되는 Python용 Snowflake 워크시트를 통해 개발자는 이제 사용자 정의 함수를 사용해서 Snowpark DataFrame 변환 및 사용자 지정 논리를 구축 및 배치할 수 있으며, 그 모든 것이 Snowflake 내에서 가능합니다.
Streamlit 통합
데이터 클라우드의 Streamlit으로 데이터에 생명력을 불어넣으십시오. 현재 개발 중인 Snowflake Streamlit 통합은 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 개발을 간소화하고 대화형 애플리케이션을 쉽게 구축, 실행 및 공유할 수 있도록 하며, 이 모든 것이 Snowflake 내에서 가능합니다.
하지만 Streamlit을 시작하기 위해 기다릴 필요가 없습니다. 오늘 바로 Streamlit을 설치하세요. 그리고 구축을 시작하기 위해 Snowflake의 Python 커넥터로 Snowflake에 연결하세요.
SQL 사용자를 위한 머신 러닝
이제 Snowflake를 통해 수천 명의 기존 SQL 사용자가 ML 기반 예측을 일상적인 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 손쉽게 통합할 수 있으며, 그렇게 함으로써 SQL 머신 러닝(비공개 미리 보기 제공 중)의 일부로 의사 결정 품질과 속도를 향상할 수 있습니다. 수십 건이든 수백만 건이든 상관없이 예측에 대한 ML 기반 통찰력을 얻기 위해 프로그래밍이나 인프라 오버헤드가 필요하지 않습니다. 기능을 통해 분석가 및 기타 SQL 사용자는 Snowflake 내에서 기본적으로 ML 모델을 사용할 수 있으며 시계열 예측부터 시작해서 추가 유형의 모델로 확장할 계획입니다.
네이티브 애플리케이션 프레임워크
데이터 클라우드에서 애플리케이션을 구축하고 사용하는 새로운 방법이 있습니다! Snowflake의 네이티브 애플리케이션 프레임워크(비공개 미리 보기 제공 중)가 도입됨에 따라 앱 공급자는 Snowflake 기능을 사용해 애플리케이션을 구축한 다음 Snowflake 마켓플레이스에서 배포하고 수익을 창출할 수 있습니다. 고객은 이러한 애플리케이션의 설치 및 실행을 모두 Snowflake 계정 내에서 작업할 수 있습니다. 이것은 공급자와 소비자 모두를 위해 시장 상황을 완전히 바꾸어 놓을 수 있습니다. 데이터를 그 어느 때보다 빠르고 안전하게 작업할 수 있기 때문입니다!
네이티브 애플리케이션 프레임워크에 대해 더 자세히 알아보려면, Snowflake 네이티브 애플리케이션 프레임워크 소개를 참조하십시오.
새로운 워크로드: 사이버 보안
Snowflake의 사이버 보안 워크로드는 이제 레거시 보안 정보 및 이벤트 관리 솔루션(SIEM) 및 그 밖의 것의 많은 단점을 해결하는 솔루션을 제공합니다. 데이터 클라우드는 데이터 사일로, 데이터 수집 및 보존 제한, 고비용 또는 확장성 문제에 대한 우려를 제거합니다. 이러한 장벽과 기타 문제로 인해 보안 팀은 보안 데이터에서 최대의 가치를 얻기가 어렵습니다. 이제 보안 팀은 Snowflake 덕분에 데이터를 통합하고 고충실도 위협 탐지를 제공하며 사고에 신속하게 대응할 수 있습니다.
사이버 보안 워크로드에 대해 더 자세히 알아보려면, 데이터 클라우드를 위한 Snowflake의 최신 워크로드: 사이버 보안을 참조하십시오.
새로운 워크로드: Unistore
전통적으로 트랜잭션 및 분석 데이터는 사일로화되어 있어 시스템 간의 데이터 이동을 복잡하게 만들고 현대 개발에 요구되는 속도를 저해합니다. Snowflake의 새로운 워크로드인 Unistore는 트랜잭션 및 분석 데이터를 단일 플랫폼에서 함께 처리하는 현대적인 접근 방식을 제공합니다. 이제 팀은 Snowflake에서 직접 트랜잭션 비즈니스 애플리케이션을 구축하고, 트랜잭션 데이터에 대한 실시간 분석 쿼리를 실행하고, 거버넌스 및 보안에 대해 일관된 접근 방식을 가질 수 있습니다.
이러한 발표의 일환으로 Snowflake는 새로운 Snowflake 테이블 유형인 하이브리드 테이블(현재 비공개 미리 보기 제공)을 도입했는데, 이 테이블은 빠른 단일 행 작업을 제공하는 Unistore를 지원합니다.
의 새로운 Unistore 워크로드에 대해 더 자세히 알아보려면, 트랜잭션 및 분석 데이터를 위한 Snowflake의 새로운 워크로드, Unistore 소개를 참조하십시오.
협업 및 Snowflake 마켓플레이스의 발전
Snowflake는 통찰력을 공유하고 수익을 창출하는 경로를 촉진하고, 데이터 클라우드에서 개인 정보를 보호하는 새로운 협업 기회를 열어 줍니다. 다음과 같은 발표 내용이 있습니다.
- 마켓플레이스 수익화: 기업이 데이터를 훨씬 쉽게 사고팔 수 있도록 설계된 이 제품을 통해 기업은 Snowflake 환경 내에서 잠재적인 데이터 파트너를 찾고 구매를 결정하기 전에 해당 데이터를 테스트할 수 있습니다. 구매자와 판매자는 소비 기반 가격 책정으로 데이터의 가치를 더 잘 조정할 수 있습니다.
- SaaS 커넥터: 이제 클라이언트는 보안을 희생하지 않고도 Snowflake 데이터 클라우드 내에서 대규모로 작업하는 동안 ServiceNow 데이터를 (비공개 미리 보기에서) 사용할 수 있습니다. 이를 통해 협업을 촉진하는 동시에 대규모 조직 간의 데이터 전송 요구를 줄일 수 있습니다.
- 글로벌 데이터 클린룸: 지금까지는 데이터를 공유하는 것의 위험이 너무 컸기 때문에 중요한 데이터 협업 사용 사례가 많지 않았습니다. 하지만 Snowflake를 사용하면 글로벌 데이터 클린룸(현재 비공개 미리 보기 제공)을 생성할 수 있기 때문에 데이터가 다른 클라우드 또는 지역에 있는 경우에도 고객은 향상된 데이터 거버넌스 제어를 갖추고 파트너와 협업할 수 있습니다. 글로벌 데이터 클린룸은 소비자 구매 활동 또는 건강 데이터와 같은 민감하거나 규제된 데이터를 협업하는 데 이상적입니다.
이러한 Summit에서의 발표 및 기타 제품 발표에 대해 더 자세히 살펴보려면, 온디맨드로 기조연설을 시청해 보시기 바랍니다.
기조연설을 시청하고 데이터 클라우드의 새로운 기능에 대해 알아보세요
미래 전망 진술
이 포스트에는 명시적 및 묵시적인 미래 전망 진술이 포함되어 있습니다. 여기에는 (i) Snowflake의 비즈니스 전략, (ii) 개발 중이거나 일반적으로 사용할 수 없는 제품을 포함한 Snowflake 제품, 서비스, 기술 제품, (iii) 시장 성장, 추세 및 경쟁 고려 사항, (iv) 타사 플랫폼과 Snowflake 제품의 통합 및 상호 운용성, 타사 플랫폼에서의 Snowflake 제품 가용성과 관련된 진술이 포함됩니다. 이 미래 전망 진술은 ‘위험 요인’이라는 제목 아래 기술된 내용, Snowflake가 증권 거래 위원회에 제출하는 양식 10-Q의 분기별 보고서와 양식 10-K의 연간 보고서에 기술된 내용을 포함하여 수많은 위험, 불확실성 및 가정의 영향을 받습니다. 이러한 위험, 불확실성 및 가정에 비추어, 실제 결과는 미래 전망 진술에서 예상했거나 암시한 내용과 달라 실질적이고 불리한 영향을 미칠 수 있습니다. 그러므로, 미래 사건에 대한 예측으로서 작성된 미래 예측 진술에 의존해서는 안 됩니다.
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