Snowflake Summit 2025 하이라이트: AI와 앱의 미래 구축

점점 더 많은 기업이 데이터 수명 주기 전반에 걸쳐 AI와 애플리케이션을 통해 가치를 창출하고 이러한 이점이 조직의 전 구성원에게 돌아갈 수 있도록 노력함에 따라 강력한 데이터 파운데이션이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 기업들이 이러한 목표를 실현하도록 지원하는 데 전념하고 있는 Snowflake는 데이터 엔지니어링, 분석, 앱 개발, 협업 그리고 엔터프라이즈 AI를 재구상하는 데 앞장서고 있습니다. Snowflake Summit 2025에서는 사용이 훨씬 쉬워진 플랫폼을 소개합니다. 이 플랫폼은 비즈니스를 성장시키는 데이터, 사람, 앱, 에이전틱 AI 제품에 빠르게 연결해 주며, 민감 데이터가 안전하게 보호되고 있다는 흔들림 없는 신뢰를 심어줍니다.

본 블로그에서는 Snowflake Summit 2025에서 발표된 주요 기능과 개선 사항 중 일부를 집중 조명합니다. Snowflake 생태계 전반의 최신 소식과 업데이트에 대해 자세히 알아보려면 Summit 발표 내용에 관한 다른 블로그 게시물을 확인하세요.

에이전틱 AI를 통한 데이터 실행 간의 격차 해소

이번 Summit에서 새롭게 론칭된 AI 및 ML 기능들은 개발을 간소화하고 안정적으로 확장되며, Snowflake의 관리형 환경 내에서 신뢰를 유지하는 통합 AI 기반을 형성합니다. Snowflake의 안전한 경계 내에서 완전히 관리되는 이러한 기능들을 통해 비즈니스 사용자와 데이터 사이언티스트는 복잡한 도구나 인프라 없이 정형 및 비정형 데이터를 실행 가능한 인사이트로 전환시킬 수 있습니다.

• Snowflake Intelligence(Pupr 예정)는 비즈니스 사용자가 자연어를 사용하여 데이터와 안전하게 대화할 수 있는 새로운 에이전틱 경험(ai.snowflake.com을 통해 접근 가능)을 제공합니다. 이로써 사용자들은 단순히 해답을 찾는 수준을 넘어 복잡하고 상세한 질문을 하고 조치를 취할 수 있습니다. 게다가 이 모든 활동이 단일 인터페이스에서 이뤄지며 코드를 작성할 필요도 없습니다. 또한 정형 및 비정형 데이터의 인사이트를 통합할 뿐만 아니라, Snowflake의 보안 경계 내에서 실행되기 때문에 Snowflake의 내장형 거버넌스 및 데이터 개인정보 보호 기능의 이점을 그대로 계승합니다. Snowflake Intelligence는 Snowflake 경계 내에서 실행되는 Anthropic 및 OpenAI의 대규모 언어 모델과 Snowflake 내부적으로 구동되는 Cortex Agents(PuPr)를 기반으로 합니다. 

• Data Science Agent(PrPr 예정)는 데이터 준비, 피처 엔지니어링 및 모델 학습등 ML 워크플로우의 모든 단계를 자연어로 자동화함으로써 데이터 사이언티스트의 생산성을 높일 수 있는 에이전트형 동반자입니다. 

• Cortex AISQL(PuPr)은 AI를 사용하여 멀티 모달 데이터 처리를 익숙한 SQL 구문으로 가져옵니다. 이로써 팀은 SQL을 사용하여 문서, 이미지 및 기타 비정형 데이터 형식을 분석할 수 있기 때문에 복잡한 AI 워크플로우에 액세스할 수 있습니다. 또한 Cortex AISQL은 복잡한 PDF에서 정형 테이블을 추출하는 스키마 인식 테이블 추출(PuPr) 기능 추가를 통해 개선된 Document AI과 Cortex Search를 통한 향상된 검색 기능과 같은 비정형 데이터 인사이트를 제공하는 Snowflake의 포괄적인 기능을 보완합니다.

• Snowflake Cortex AI의 AI 옵저버빌리티(GA 예정)는 생성형 AI 앱의 노코드 모니터링을 지원합니다. 또한, Snowflake는 Snowflake의 안전한 경계 내에서 Microsoft Azure OpenAI Service, Anthropic, Meta, Mistral 및 기타 주요 공급자를 통해 OpenAI LLM에 대한 액세스를 제공합니다. 

상기 사항 및 기타 AI/ML 관련 발표에 대한 보다 자세한 내용은 여기에서 확인하세요.

데이터 상호운용성 활용을 통한 데이터 엔지니어의 역량 강화

데이터 엔지니어가 데이터 파이프라인을 힘들게 구축하고 유연하지 않은 시스템을 우회하여 작업해야 할 경우에는 데이터가 생성된 위치에서 사용 가능한 위치로 가는 데까지 더 오랜 시간이 걸리고 이는 결과적으로 비즈니스 성공을 저해할 수 있습니다. Snowflake는 데이터 엔지니어에게 최신 데이터 환경을 자신 있게 헤쳐나갈 수 있도록 적절한 도구와 플랫폼을 제공함으로써 이러한 상황을 변화시키기 위해 최선을 다하고 있습니다. Summit에서 선보이는 몇 가지 혁신 기능을 소개하면 다음과 같습니다.

• Snowflake Openflow: 데이터 이동 및 통합을 간소화하기 위해 설계된 관리형 멀티 모달 데이터 수집 서비스 인 Snowflake Openflow(AWS에서 GA로 제공)는 Apache NiFi로 구동되며 데이터 수집 단계에서 데이터 사일로 및 수작업을 제거하는 것을 목표로 합니다. Openflow는 Snowflake 내에서 데이터 이동을 혁신하여 AI를 위한 원활한 ETL 처리를 지원합니다. 모든 데이터 통합이 단일 플랫폼에서 이루어지며 수백 개의 커넥터와 프로세서를 통해 다양한 데이터 소스 및 전략적 파트너와의 데이터 통합을 간소화합니다. 예를 들어, Snowflake는Oracle과 협력하여 Oracle 데이터베이스에서 Snowflake 변경 데이터 캡처(CDC)를 복제하기 위한 솔루션을 개발하고 있습니다.

• Snowflake 기반 dbt 프로젝트: 네이티브 옵션으로 제공되는 이 기능(PuPr 예정)을 통해 데이터 팀은 Snowsight UI에서 직접 dbt 프로젝트를 구축, 실행 및 모니터링하여 데이터 파이프라인의 개발 수명 주기를 가속화할 수 있습니다. dbt 프로젝트는 인라인 AI Copilot 및 네이티브 Git 통합 기능을 갖춘 새로운 네이티브 파일 기반 개발 환경인 Snowflake Workspaces에서 사용 가능합니다.

• Apache Iceberg^TM 테이블 지원 강화: 연결되고 관리되는 개방형 데이터 레이크하우스를 구축하는 방법을 재고하세요. Snowflake에 Iceberg REST 호환 카탈로그(Snowflake Open Catalog 포함)를 통합하면, Catalog Linked Databases(PuPr 예정)를 통해 어떤 Iceberg 테이블에서든 데이터를 안전하게 읽고 쓸 수 있습니다. Dynamic Iceberg 테이블로 선언적 파이프라인을 구축하고 VARIANT 데이터 유형의 반정형 데이터에서 가치를 창출하세요(PrPr). Merge on Read(PrPr) 기능을 통해 Iceberg 생태계에 대한 쓰기 작업을 최적화하고 읽기 효율성을 높일 수 있습니다.

• 최신 DevOps 개선 사항: dbt 및 SQL 분기를 위한 신규 Workplaces의 릴리스, 사용자 지정 Git URL에 대한 지원, Terraform 공급자의 GA 릴리스 및 Snowflake Notebooks에서 Python 3.9에 대한 지원이 추가되었습니다.

Summit에서 발표되는 데이터 엔지니어링 관련 뉴스는 이 블로그에서 확인할 수 있습니다.

AI 기반 분석 및 데이터 마이그레이션 강화

AI를 활용하다보면 복잡한 인프라, 높은 비용, 번거로운 데이터 웨어하우스 마이그레이션, 데이터 팀의 과부하 등의 문제를 겪을 수 있습니다. Snowflake는 엔터프라이즈 조직들이 이러한 장벽을 극복할 수 있도록 더 빠르고, 사용하기 쉽고, 보다 스마트한 분석을 실현하고, 레거시 시스템을 더욱 쉽게 마이그레이션하여 이러한 기능을 최대한 활용할 수 있도록 일련의 개선 사항을 발표했습니다. 

• Snowflake Semantic Views(PuPr)는 Snowflake 내에서 비즈니스 지표와 엔터티의 관계를 정의하고 저장할 수 있게 함으로써 가공 전 원시 데이터와 비즈니스 이해 사이의 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 AI 어시스턴트와 BI 도구는 보다 정확하고 일관된 결과를 도출할 수 있습니다.

• 2세대(Gen2) 표준 웨어하우스는 Snowflake 표준 웨어하우스의 업데이트 버전으로서 하드웨어 업그레이드뿐만 아니라, 삭제, 업데이트 및 병합 기능 개선 및 테이블 스캔 작업 가속화 등 추가 성능 향상을 제공합니다. Snowflake는 지난 12개월 동안(2025년 5월 2일 기준), Gen2를 통해 Snowflake 테이블의 핵심 분석 워크로드에 대한 성능을 2.1배 향상했습니다(자세한 내용은 여기 참조).

• SnowConvert AI는 레거시 플랫폼에서 데이터 웨어하우스, BI 및 ETL 마이그레이션을 가속화하도록 설계된 무료 자동화 솔루션으로서 기존 코드를 스마트하게 분석하여 코드 변환 및 데이터 검증을 자동화하는 동시에 전체 마이그레이션 프로세스를 간소화하여 대규모 데이터 마이그레이션과 관련된 위험을 줄입니다.

데이터 분석가와 아키텍트가 가공 전 데이터를 손쉽고 빠르게 실행 가능한 인사이트로 변환하는 데 도움이 되는 Snowflake의 새로운 기능에 대한 보다 자세한 내용은 이 블로그 게시물에서 확인하세요.

원활한 협업을 통한 혁신 강화 

AI 실험 단계에서 진정한 비즈니스 가치 제공 단계로 전환하는 것은 자체 데이터뿐만 아니라 생태계 외부 당사자의 데이터를 얼마나 잘 활용할 수 있는지에 달려 있습니다. 즉, 데이터를 쉽게 공유하고 서드 파티 소스와 연결하고, 외부 당사자와 함께 구축 및 협업이 가능해야 한다는 뜻입니다. Snowflake는 이를 염두에 두고, AI에 활용될 준비가 된 내외부 소스와의 연결 및 협업을 간소화하고 에이전트형 워크플로우를 확장하며, 개인 데이터를 보호하면서 AI 기반 앱을 구축 및 배포하는 것을 목표로 합니다. Snowflake Marketplace에서 새롭게 출시되는 에이전틱 제품을 몇 가지 소개하자면 다음과 같습니다.

• Cortex Knowledge Extensions(GA 예정): USA TODAY, The Associated Press, Packt, Stack Overflow 및 CB Insights와 같은 퍼블리셔에서 제공되는 실시간 콘텐츠로 앱을 풍부하게 만들고, 동시에 지식재산권을 보호하며 적절한 출처 표기를 지원합니다.

• 시맨틱 모델 공유(PrPr): 사용자가 내부 팀 및 서드 파티 공급자의 AI용 내부 데이터 세트 또는 서드 파티 정형 데이터를 통합 및 공유할 수 있으며, 자연어를 사용하여 다양한 공급자의 데이터와 ‘대화’가 가능합니다.

•  Snowflake Marketplace 내 Agentic Snowflake Native App: 공급자가 작업을 자동화하고 데이터와 상호 작용하기 위해 Cortex Agent API를 참조하는 Snowflake Native App을 개발하고 제공하는 새로운 방식으로서, 이처럼 상호운용 가능한 에이전틱 제품은 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트 및 기타 데이터 엔지니어에게 에이전틱 AI를 배포하고 가치를 창출할 수 있는 빠른 길을 열어줄 수 있습니다.

• Snowflake Native App Framework의 보안 및 상호운용성 관련 개선 사항: 애플리케이션 버전 관리, 권한 부여, 앱 옵저버빌리티 및 규정 준수 배징 등에 중점을 둔 새로운 기능을 통해 처음부터 앱에 보안을 쉽게 구축할 수 있습니다.

Snowflake Native App, Secure Data Sharing 및 Snowflake 협업 기능을 통해 누릴 수 있는 이점은 이 블로그 게시물에서 자세히 알아보시기 바랍니다.

최신 데이터 플랫폼 대한 기대치 재정의

AI 시대에는 강력한 플랫폼이 꼭 필요합니다. 하지만 최대한의 가치를 제공하려면 플랫폼 워크로드 요구에 따라 리소스를 동적으로 조정하고, 비용을 늘리지 않고도 고성능을 제공하고, 민감한 데이터를 보호하고 관리하며, 엔지니어 및 분석가뿐만 아니라 엔터프라이즈 조직의 모든 구성원들이 사용하기 편리해야 합니다. Snowflake 플랫폼의 최신 개선 사항은 최신 데이터 인프라의 기준을 높여 이러한 일반적인 문제들을  해결합니다.

• Snowflake Adaptive Compute(PrPr): 리소스 규모를 자동으로 조정하고 스마트하게 쿼리를 라우팅하여 고객의 플랫폼 관리 부담을 줄임으로써 데이터 웨어하우스를 더욱 손쉽게 사용 할 수 있도록 지원합니다. Adaptive Compute로 구축한 웨어하우스(적응형 웨어하우스)는 비용을 늘리지 않으면서 사용자의 성능을 가속화합니다. 적응형 웨어하우스(Adaptive Warehouses) 덕분에 인프라가 사용자에게 사실상 보이지 않게 되면서, 팀들은 웨어하우스 유지 관리가 아닌 수익을 창출하는 전략적 프로젝트에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

• Snowflake Horizon Catalog의 상호운용성 확장: Horizon Catalog는 Iceberg 테이블 내 데이터 거버넌스 및 검색 지원과 더불어 관계형 데이터베이스, 대시보드, 시맨틱 모델 등에 있는 외부 데이터에 대한 외부 데이터 검색 기능(PrPr 예정)을 제공합니다.

• Horizon Catalog 코파일럿(PrPr예정): 자연어를사용하여 Snowsight 거버넌스, 보안 및 메타데이터 검색 태스크를 수행하여 데이터 세트에 대한 중요한 정보를 수집하는 프로세스를 간소화합니다.

• 보안: 계정 보호를 강화하기 위해 새로운 Snowflake Trust Center 확장 기능(GA 예정), 새로운 MFA 메서드 및 계정 보안 업데이트, 비밀번호 보호 및 기타 보안 기능이 추가됩니다.

• 즉시 활용 가능한 옵저버빌리티 기능: Snowflake Trail의 개선 사항은 Snowpark Container Services를 통해 인프라 및 애플리케이션을 더 잘 이해하고, Snowflake Openflow에 대한 텔레메트리 지원으로 파이프라인을 분석하며, 생성형 AI 에이전트와 앱을 디버그하고 최적화(GA 예정)하는 데 도움을 줍니다.

상기 개선 사항과 비즈니스 연속성 기능 및 Unistore 등의 업데이트와 관련된 보다 자세한 내용은 플랫폼에 관한 블로그 게시물에서 확인하세요.

미래 전망 진술

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