Snowflake는 최신 워크로드인 Unistore를 통해 데이터 관리 및 데이터 분석에 다시 한 번 혁신을 가져왔습니다. 트랜잭션 데이터와 분석 데이터는 수십 년 동안 분리된 상태로 있으면서 조직의 비즈니스 발전 속도를 크게 저하했습니다. Unistore를 통해 조직은 애플리케이션을 개발 및 배치할 수 있고, 트랜잭션 및 분석 데이터를 거의 실시간으로 동시에 분석하는 데 단일 통합 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
당사는 대규모 데이터에 더 빠른 분석을 제공하는 것이든 데이터 협업 환경을 변화시키는 것이든, 데이터 사일로를 제거할 때 생기는 영향을 확인할 수 있었습니다. 비즈니스 간소화, 고객 파악 및 서비스, 이전에는 예측하지 못했던 시장 기회의 파악 등 Unistore가 만들어 내는 새로운 사용 사례는 현재와 미래에 데이터 기반이 무엇을 의미하고 의미할 것인지 정의합니다.
Unistore는 무엇인가?
Unistore는 단일 플랫폼에서 트랜잭션 데이터 및 분석 데이터를 함께 처리하는 현대적인 접근 방식을 제공하는 새로운 워크로드입니다. Unistore가 만들어진 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 당사의 고객들은 시스템 간에 데이터를 이동하는 데 지쳐 있습니다. 더 이상 여러 솔루션에 걸쳐 중복된 데이터 세트를 관리하고 싶어 하지 않습니다. 이들은 필요할 때 데이터에 액세스하고 사실상 모든 데이터를 한 곳에서 사용할 수 있기를 원합니다. 하지만 Unistore는 데이터 통합 훨씬 너머까지 영향을 미칩니다. 팀들은 이제 Snowflake에서 직접 트랜잭션 비즈니스 애플리케이션을 구축하고, 트랜잭션 데이터에 대한 실시간 분석 쿼리를 실행하고, 거버넌스 및 보안에 대한 일관된 접근 방식을 얻을 수 있습니다.
Adobe, UiPath, IQVIA, Novartis, Wolt와 같은 Snowflake 고객들은 모두 Unistore를 조기에 채택했습니다. 이들은 파이프라인에 대한 애플리케이션 상태 저장, 데이터 서비스 처리 또는 온라인 기능 저장소 지원, 심지어 엔터프라이즈 트랜잭션 애플리케이션 백업과 같은 사용 사례에 Unistore를 사용했습니다. 초기 피드백은 아주 좋았고, 고객들은 Snowflake가 이제 그러한 트랜잭션 사용 사례를 지원할 수 있다는 사실에 매우 기뻐하고 있습니다. 고객들은 다음과 같은 Unistore의 다양한 이점을 적극 활용할 준비가 되어 있습니다.
- 현대 개발의 미래를 주도하는 단일 데이터 세트
트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 단일 데이터 세트에 통합함으로써 트랜잭션 데이터에 대한 작업을 거의 즉시 수행하고, 더 나은 고객 경험을 구축하고, 새로운 통찰력을 얻으십시오.
- Snowflake에서 간단하고 간소화된 트랜잭션 앱 개발
Snowflake의 데이터 클라우드에 기대하는 것과 동일한 단순성, 성능 및 편의성을 이용해 엔터프라이즈 트랜잭션 앱 그리고 그 이상을 구축해 보십시오.
- 트랜잭션 및 분석 시스템의 통합
단일 플랫폼에서 아키텍처를 단순화하고 보안 및 거버넌스 제어를 표준화하는 동시에 데이터를 이동하거나 복사할 필요가 없습니다.
트랜잭션 데이터 및 분석 데이터 둘 다를 위한 단일 플랫폼
트랜잭션 사용 사례를 위한 하이브리드 테이블
하이브리드 테이블(현재 비공개 미리 보기 제공 중)은 Unistore를 구동하는 새로운 Snowflake 테이블 유형입니다. 하이브리드 테이블 구축의 핵심 설계 원칙은 애플리케이션 개발자가 필수로 사용하는 가장 일반적인 트랜잭션 기능을 지원해야 한다는 것이었습니다. 분명히 성능은 모든 트랜잭션 애플리케이션의 중요한 측면이며 특히 빠른 단일 행 작업의 경우 더욱 그러합니다. 이를 지원하기 위해 완전히 새로운 행 기반 스토리지 엔진을 개발했고 이제 엔터프라이즈 트랜잭션 애플리케이션을 Snowflake에서 직접 구축할 수 있습니다.
하이브리드 테이블을 시작하는 것은 쉽습니다. 다른 전통적인 Snowflake 테이블과 동일한 방식으로 테이블을 생성하기만 하면 됩니다. 그러나 이러한 트랜잭션 워크로드를 지원하려면 하이브리드 테이블에는 기본 키가 필요하며 Snowflake는 이제 애플리케이션의 기본 키의 고유성을 적용합니다.
CREATE HYBRID TABLE Orders (
Orderkey number(38,0) PRIMARY KEY,
Customerkey number(38,0),
Orderstatus varchar(20),
Totalprice number(38,0),
Orderdate timestamp_ntz,
Clerk varchar(50)
);
물론 애플리케이션에는 단일 테이블 이상이 필요합니다. 애플리케이션의 데이터 모델은 기본 키와 외래 키를 사용하는 테이블 간의 관계에 의해 정의됩니다. 그리고 하이브리드 테이블을 사용하면 현재 시행되는 참조 무결성 제약 조건을 사용해 관계를 정의할 수 있습니다. 예를 통해 살펴보겠습니다. 먼저 하이브리드 테이블 및 관련 제약 조건을 생성하겠습니다.
CREATE HYBRID TABLE Customers (
CustomerKey number(38,0) PRIMARY KEY,
Customername varchar(50)
);
-- Create order table with foreign key referencing the customer table
CREATE OR REPLACE HYBRID TABLE Orders (
Orderkey number(38,0) PRIMARY KEY,
Customerkey number(38,0),
Orderstatus varchar(20),
Totalprice number(38,0),
Orderdate timestamp_ntz,
Clerk varchar(50),
CONSTRAINT fk_o_customerkey FOREIGN KEY (Customerkey) REFERENCES Customers(Customerkey),
INDEX index_o_orderdate (Orderdate)); -- secondary index to accelerate time-based lookups이제 제약 조건을 벗어나는 고객 기록과 주문을 삽입해 보겠습니다.
INSERT INTO Customers
VALUES (97, 'CustA'),
(94, 'CustB'),
(72, 'CustC'),
(34, 'CustD'),
(23, 'CustE');
-- Inserting order fails because foreign key, customer 36, does not exist in the customer table
INSERT INTO Orders
VALUES (8, 36, 'OPEN', 100, current_timestamp::timestamp_ntz, 'Margaret');
하이브리드 테이블에는 추가 제약 조건, 인덱스 및 행 수준 잠금과 같은 엔터프라이즈 트랜잭션 앱 구축 및 실행을 지원하는 더 많은 새로운 기능이 포함되어 있습니다. 이는 시작에 불과하며 당사는 더 많은 사용 사례를 가능하게 하는 추가 기능을 통해 Unistore 및 하이브리드 테이블을 지속적으로 발전시켜 나갈 것입니다.
트랜잭션 데이터 분석
Snowflake에서 직접 트랜잭션 애플리케이션을 구축하는 기능은 그 자체로도 아주 흥미롭지만, Unistore의 능력은 이것이 다가 아닙니다. Unistore는 트랜잭션 데이터에서 직접 분석을 수행할 수 있게 함으로써 데이터의 잠재력을 최대한으로 활용합니다. 이 데이터는 분석을 위한 큰 가치를 지니고 있고, 따라서 많은 고객이 비즈니스 통찰력을 발굴하기 위해 트랜잭션 데이터를 외부 데이터베이스에서 Snowflake로 로드하는 것을 관찰할 수 있습니다. 하지만 트랜잭션이 발생할 때 분석을 실행하면 훨씬 더 강력한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 주간 판매 트렌드를 보고하는 대시보드에 10억 개의 기록이 즉시 통합된 주문 테이블이 있다고 생각해 보십시오. 하이브리드 테이블을 사용해서 트랜잭션 데이터에 직접 분석 쿼리를 실행하기만 하면 Snowflake에서 기대할 수 있는 분석 성능과 함께 결과가 반환됩니다.
SELECT date_trunc(week, Orderdate) AS OrderWeek, SUM(Totalprice) AS WeeklyAmount
FROM Orders
GROUP BY OrderWeek
ORDER BY OrderWeek트랜잭션 데이터에 대한 분석 쿼리를 직접 실행하는 것 외에도, 하이브리드 테이블을 사용하면 트랜잭션 데이터와 기록 데이터 간의 데이터 사일로를 무너뜨릴 수 있습니다. 기존의 Snowflake 테이블, Snowflake 마켓플레이스의 데이터 또는 다른 팀에서 공유한 데이터와 같이 Snowflake에 이미 있는 다른 데이터와 하이브리드 테이블을 결합할 수 있습니다. 예를 들어, 시스템 간에 데이터를 이동할 필요 없이 주문 데이터를 기존의 마케팅 캠페인의 정보와 결합할 수 있습니다.
SELECT c.Customername, ch.Campaignsource, SUM(o.Totalprice) AS TotalAmount
FROM Orders o
JOIN Customers c ON o.Customerkey = c.Customerkey
JOIN CampaignHistory ch ON o.campaignid = ch.campaignid
GROUP BY ch.Campaignsource, c.Customername
ORDER BY TotalAmount데이터 클라우드의 모든 것
지금까지 하이브리드 테이블을 사용하는 것이 얼마나 쉬운지, 하이브리드 테이블이 아키텍처, 애플리케이션 및 워크플로우를 어떻게 혁신시킬 수 있는지 살펴봤습니다. Unistore의 가장 중요한 기능은 Snowflake의 데이터 클라우드로 구동되는 많은 워크로드 중 하나라는 점일 것입니다. 이는 다음과 같은 특정한 이점을 얻을 수 있음을 의미합니다.
- 데이터 전반에 걸쳐 일관되게 시행되는 데이터 거버넌스 및 보안 제어
- Snowflake의 탄력적인 성능 엔진을 통해 규모에 맞는 진정한 클라우드 성능 제공
- Snowflake의 단순성 덕분에 인프라, 쿼리 튜닝, 업데이트 또는 데이터 연속성에 대한 관리가 불필요
- 데이터의 복사 또는 이동 없이도 클라우드 및 지역 간에 공유되는 데이터와 원활하게 통합
Snowflake는 학습해야 할 개념, 처리해야 할 기술, 조작해야 할 장치들의 수를 줄임으로 그러한 높은 수준의 통합과 일관성을 제공합니다. 바로 이것이 진정한 Snowflake 방식입니다.
하이브리드 테이블은 Unistore이 내딛는 첫걸음에 불과합니다. Snowflake는 지난 몇 년 동안 많은 혁신을 지속적으로 제공해 왔고, 이제는 조직에서 트랜잭션 데이터 및 분석 데이터를 단일 플랫폼에서 함께 사용할 수 있는 날이 오게 되었습니다. 한때 어렵고 생각조차 할 수 없었던 통찰력을 얻는 것이 주된 일로 자리 잡는 것은 시간문제일 뿐입니다. 그러니 Unistore를 통해 상상도 할 수 없었던 것을 만드는 일에 저희와 함께해 주십시오.
공개 미리 보기를 위한 등록
Unistore 및 하이브리드 테이블을 사용해 보고 싶다면, 앞으로 나올 공개 미리 보기를 위해 등록하십시오. 더 자세한 정보는 Snowflake 담당자에게 연락하고 다음의 자료들을 살펴보시기 바랍니다.
미래 전망 진술
이 블로그에는 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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참고: 이 내용은 2022. 6. 14에 게시된 컨텐츠(Introducing Unistore, Snowflake’s New Workload for Transactional and Analytical Data)에서 번역되었습니다.