Cortex Code 확장: 어디서나 작동하는 데이터 스택 전반을 위한 단일 거버넌스 에이전트

개발자들은 이제 데이터 기반 개발을 그 어느 때보다 빠르게 수행하며, 데이터 웨어하우스부터 변환 도구, 오케스트레이션 레이어까지 아우르는 최신 데이터 스택 전반에서 작업합니다. 이러한 워크플로우는 데이터 인식 기반으로 고도화되고 있지만, 다수의 AI 코딩 어시스턴트는 여전히 범용 애플리케이션 개발을 전제로 설계되어 있습니다. 이들은 코드 생성은 가능하지만, 데이터 작업에 필수적인 스키마, 카탈로그, 데이터 계보, 액세스 제어 정책과 같은 컨텍스트를 반영하지 못합니다. 겉보기에는 완성도 높아 보이지만 실제 프로덕션 환경에 적용하려면 결국 사람의 반복적인 검토와 수정이 필요한 코드가 만들어집니다.

올해 초 Snowflake 인식 기반 AI 코딩 에이전트로 Cortex Code를 출시한 이후, 이를 Snowflake 내 데이터뿐 아니라 전체 데이터 스택을 이해하는 에이전트로 빠르게 확장했습니다. dbt 및 Apache Airflow 지원은 이러한 진화의 첫 단계였습니다. 불과 두 달 만에 고객의 50% 이상이 Cortex Code를 사용하고 있습니다. 데이터 엔지니어, 분석가, ML 엔지니어에 이르기까지 모든 데이터 실무자는 첫 프롬프트부터 데이터 네이티브 에이전트 실행 기반과 환경 인식 기능을 활용해 더 빠르게 개발하고 있습니다.

이제 Cortex Code가 한 단계 더 진화합니다. Cortex Code는 이제 추가 데이터 시스템을 지원하며, 개발자가 이미 사용하는 도구에서 네이티브로 작동하고, 팀이 자체 워크플로우에 임베드할 수 있는 프로그래머블 플랫폼으로 제공됩니다. 또한 새로운 기능을 통해 더 높은 투명성, 시각적 인텔리전스 및 완전한 에이전트 실행 기능을 제공하여 Snowsight 인터페이스 전반에서 모든 사용자가 Cortex Code의 기능을 활용할 수 있습니다.

단일 거버넌스 에이전트로 전체 데이터 스택을 아우르고 팀이 사용하는 모든 환경에서 일관되게 작동합니다.

Cortex Code로 모든 데이터 플랫폼에서 구축

여러 시스템을 함께 사용하는 환경에서 데이터 엔지니어는 시스템 간 이동을 할 때마다 컨텍스트를 다시 설정하는 데 많은 시간을 소모하며, 장애 원인을 파악하거나 최적화를 준비하기 위해 시스템 전반의 로그를 디버깅하는 데에도 상당한 시간을 사용합니다. 여기에 시스템마다 서로 다른 도구를 사용하다 보면 컨텍스트를 유지하고 효율적으로 개발하는 일은 더욱 어려워집니다.

Apache Spark™ 파이프라인을 구축하든, dbt 모델을 관리하든, 운영 데이터베이스를 쿼리하든, Apache Iceberg™ 카탈로그 통합을 설정하든, Cortex Code는 AWS Glue, Databricks, Postgres 지원을 통해 이를 더 간단하고 매끄럽고 빠르게 수행할 수 있도록 지원합니다. 

전체 스택을 다루는 데이터 팀에게 이는 중요한 전환점입니다. 데이터와 코드가 어디에 있든, 전체 데이터 자산 전반과 실행 컨텍스트를 인식하는 단일 에이전트를 활용할 수 있습니다. 

새로운 에이전트 스킬로 Cortex Code를 데이터 엔지니어를 위한 에이전트로 강화

데이터 엔지니어링은 Cortex Code의 핵심 강점이며, 스킬을 통해 dbt, 데이터 품질, 데이터 계보, 비용 인텔리전스 등 다양한 영역에서 전문가 수준의 워크플로우를 지원하며 이를 더욱 확장합니다. 전체 목록은 /skill list를 실행해 확인할 수 있습니다. 이달 새롭게 선보이는 기능은 다음과 같습니다.

• snowpark-python은 Python 파이프라인의 전체 수명 주기를 지원합니다. Snowpark 코드 작성, Snowflake에 파이프라인 배포, CI/CD 설정, 옵저버빌리티 확보까지 모두 포함됩니다. 엔지니어는 UDF 설계부터 배포 모범 사례에 이르기까지 중요한 패턴에 대해 워크플로우를 벗어나지 않고 전문가 수준의 가이드를 받을 수 있습니다.

• snowpark-connect는 기존 Apache Spark™ 워크로드를 Snowflake로 마이그레이션하는 데 중점을 둡니다. 현재 Spark 워크로드를 운영하고 Snowflake를 플랫폼으로 평가 중인 팀을 위해 Snowpark Connect 스킬은 구조화된 마이그레이션 경로를 제공합니다. 기존 Spark 코드를 분석하고 호환성 패턴을 식별하며 필요한 수정 사항을 적용해 최소한의 변경으로 Snowflake에서 Spark 코드를 직접 실행할 수 있도록 지원합니다.

• dbt-projects-on-snowflake는 dbt 프로젝트를 Snowflake 네이티브 객체로 배포하고 관리하는 전 과정을 다루며, 여기에는 초기 배포와 버전 관리부터 실행, 문서 생성, 작업 기반 스케줄링까지 포함됩니다. 데이터 엔지니어는 특정 dbt 구문을 다루고 Snowflake와 dbt 모범 사례를 적용하는 과정에서 전문가 가이드를 받을 수 있습니다.

• dcm은 Snowflake에서 DCM 프로젝트의 전체 수명 주기인 매니페스트 파일 작성, 스키마 및 테이블 정의 관리, 데이터베이스 객체의 선언적 관리를 다룹니다. 팀은 초기 프로젝트 설정부터 지속적인 변경 관리까지 데이터베이스 스키마를 버전 관리되는 선언적 아티팩트로 다루는 방법에 대해 구조화된 가이드를 받을 수 있습니다.

작업하는 환경에 맞춰 동작하는 에이전트 플랫폼

Cortex Code는 이제 에이전트 플랫폼입니다.

Cortex Code Agent SDK를 통해 팀은 Python과 TypeScript로 Cortex Code를 프로그래밍하고, 거버넌스와 컨텍스트 인식 기능을 헤드리스 모드로 자체 도구, 애플리케이션 및 워크플로우에 임베드할 수 있습니다.

Cortex Code는 네이티브 VS Code extension(프라이빗 프리뷰), Model Context Protocol(MCP) 서버, Claude Code 플러그인(프리뷰)로도 제공됩니다. 이를 통해 VS Code, Cursor, Claude Code 및 기타 코딩 에이전트 환경에서 데이터 네이티브 AI 코딩을 지원합니다. 또한 Cortex Code는 AI 코딩 에이전트를 에디터에 연결하는 개방형 표준인 Agent Client Protocol(ACP)을 지원합니다. 이를 통해 개발자는 Zed, JetBrains, Emacs를 비롯해 30개 이상의 ACP 호환 에디터에서 Snowflake 데이터를 직접 활용할 수 있습니다. 개발자는 코드가 작성되고 검토되며 개선되는 바로 그 환경에서, 작업 흐름을 끊거나 컨텍스트를 전환하지 않고 Cortex Code의 모든 기능을 활용할 수 있습니다.

Cloud Agents로 구동되는 Cortex Code in Snowsight

Snowsight 사용자는 Cloud Agents(프라이빗 프리뷰)를 통해 Cortex Code의 전체 기능을 경험할 수 있습니다.

Cloud Agents는 안전하고 엄격하게 관리되는 클라우드 환경에서 Cortex Code CLI와 동일한 에이전트 루프, 스킬, 도구 실행, 런타임을 제공합니다. 이를 통해 Snowsight 사용자는 웹 브라우징, 지속형 파일 시스템 액세스, 임의 코드 실행을 포함해 더 다양한 도구를 활용해 작업을 수행할 수 있습니다. 별도의 설치는 필요하지 않습니다. 모든 컴퓨팅은 전용으로 할당되고 격리된 상태로 Snowflake 내부에서 실행됩니다. 이를 통해 데이터에 적용되는 동일한 거버넌스 프레임워크가 에이전트에도 그대로 적용됩니다.

특별히 샌드박스 환경을 통해 장시간 실행이 필요한 데이터 워크플로우를 유연하게 처리할 수 있습니다. 백그라운드에서 이어지는 파이프라인 빌드, 며칠 동안 지속되는 복잡한 디버깅 세션, 사람의 개입 없이 자동으로 실행되는 에이전트 작업까지 지원합니다.

Snowsight에서 더욱 투명하고 인터랙티브한 경험

Cortex Code in Snowsight에 두 가지 주요 사용자 경험 개선 기능인 Plan Mode와 Snap & Ask를 도입합니다.

Plan Mode는 Cortex Code in Snowsight에 구조화되고 편집 가능한 계획 기능을 제공합니다. 실행 전에 Cortex Code는 스키마, 파이프라인, 카탈로그 등 실제 데이터 환경을 분석하고 검토 및 수정할 수 있는 계획을 생성합니다. 사용자는 에이전트가 무엇을 수행하는지와 그 이유를 정확히 확인할 수 있으며, 코드가 실행되기 전에 이를 승인하거나 방향을 조정하거나 개선할 수 있습니다. 에이전트형 워크플로우를 대규모로 도입하는 조직에서 Plan Mode는 신뢰 형성을 위한 초기 진입 단계입니다. 이는 배포 이전 diff 검토와 코드 리뷰 프로세스가 신뢰를 확보하는 방식과 동일하게 작동합니다.

Snap & Ask를 사용하면 Snowsight 전반에서 화면에 보이는 대상과 직접 상호작용할 수 있습니다. 현재 Anomaly 화면에서 사용할 수 있으며, 향후 DCR, Query History, Performance Explorer, Streamlit, Notebooks로 확장될 예정입니다. 

차트, DAG, 테이블 또는 카드 컨테이너를 선택한 후, 화면에 보이는 내용을 따로 설명하지 않아도 해당 대상에 대해 질문할 수 있습니다. 보고 있는 화면을 그대로 선택해 질문하면 실제 라이브 데이터 컨텍스트를 기반으로 답변을 받을 수 있습니다.

핸즈온

Cortex Code의 기능을 확인하려면 Snowflake 환경에서 직접 실행해 보고 공식 설명서와 Quickstart 시작하기를 참고하세요. Snowflake 사용자가 아닌 경우에도 Cortex Code CLI 체험판을 통해 데이터 스택 전반에서 구축해볼 수 있습니다.

_{미래 전망 진술}

_{본 자료에는 향후 제품 제공 등에 대한 미래 전망 진술이 포함되어 있으나, 이는 어떠한 제품 제공에 대해서도 실제 제공을 보장하는 것은 아닙니다. 실제 결과와 제공 내용은 상이할 수 있으며, 이는 알려진 및 알려지지 않은 위험과 불확실성의 영향을 받을 수 있습니다. 보다 자세한 내용은 최신 10-Q를 참조하세요.}