Do More for Less: 새로운 Snowpipe 요금제 및 데이터 엔지니어링 비용 절감을 위한 9가지 방법
지난 8월 Business Critical 및 VPS Edition에 적용되기 시작한 새로운 Snowpipe 요금 모델이 마침내 Enterprise 및 Standard Edition 고객에게도 확대되어 연말을 더욱 풍성하게 만들고 있습니다.
Snowpipe 비용 절감 혜택을 고객에게 돌려드리는 것은 엔터프라이즈 규모에서 필요한 경제성을 제정의하며 최상의 가치를 제공하고자 하는 Snowflake의 깊은 헌신의 한 부분에 불과합니다. 데이터와 AI 관련 비용이 계속 증가하고 있는 가운데, Snowflake가 데이터 엔지니어링 비용을 관리하는 데 도움을 줄 수 있는 10가지 방법을 다음과 같이 소개합니다.
아래 내용을 참고하여 알찬 비용 절감 혜택을 누리시기 바랍니다.
1. 새로운 (그리고 더 비용 효율적인) Snowpipe 요금 모델로 비용 예측 가능성 개선
2025년 12월 8일부로, 모든 Snowflake 고객은 파일1 수집 및 스트리밍2 을 포함한 모든 Snowpipe 서비스에 대해 GB당 .0037 크레딧이 일관되게 부과됩니다. 이전 요금 모델에서 업데이트된 이 모델은 사용된 컴퓨팅 리소스의 양과 수집된 파일 수를 기준으로 하여, 사용자가 지출을 예측하기 훨씬 쉬워질 것이며, 낮아진 비용은 대부분의 워크로드 관련 데이터 수집 비용의 극적인 절감 효과를 가져올 것입니다. 지난 8월 BC/VPS Edition 고객에게 새 가격 모델을 적용하는 과정에서 실시된 내부 벤치마크에 따르면, 고객들은 이미 50% 이상의 비용 절감 효과를 누리고 있습니다. 가장 좋은 점은 이러한 혜택을 누리기 위해 고객 측에서는 아무런 조치가 필요하지 않다는 것입니다. 따라서 고객들은 기존 및 신규 Snowpipe 사용에 대해 이러한 절감 혜택을 자동으로 적용받게 됩니다.
2. Snowpipe Streaming으로 엔터프라이즈급 스트리밍을 합리적인 비용으로 구현
더 낮은 지연 시간을 요구하는 스트리밍 파이프라인을 위해, Snowflake는 새로운 Snowpipe Streaming 아키텍처로 Snowflake의 스트리밍 기능을 향상시키고 있습니다. 이를 통해 완전한 서버리스 기반의 사용량 기반 과금 모델을 제공하여, 실시간 고처리량 워크로드의 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
커넥티드 차량 인텔리전스 기업인 Motorq는 Snowpipe Streaming을 통해 기존의 배치 작업에서 더 비용 효율적이고 지연 시간이 낮은 작업으로 전환하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 데이터 지연 시간이 몇 시간에서 몇 초로 단축되었으며, 데이터 수집 비용도 60% 절감하고 있습니다. 아울러, 한 고객사는 새로운 Rust 기반 SDK를 사용하여 클라이언트 측 리소스 비용을 최대 30% 절감했다고 보고하고 있습니다.
3. 새로운 데이터 안심 온보딩: Snowflake Openflow로 단순해진 데이터 통합 요금
데이터 파이프라인 관리에서는 예측 가능성이 핵심입니다. Openflow는 파이프라인 실행 시 vCPU 당 고정 크레딧을 사용하는 단순한 가격 모델을 도입하여 이러한 예측 가능성을 제공합니다. 이 투명성 덕분에 팀은 성능을 희생하지 않으면서도 더 효과적으로 비용을 계획할 수 있습니다. 운영 효율성 개선 효과는 분명합니다. 예를 들어, Dynata는 인사이트 도출 시간을 75% 이상 단축했으며, 새로운 데이터 세트 온보딩 비용도 50% 이상 줄였습니다.
4. Snowpark Connect for Apache SparkTM로 아키텍처 통합 및 비용 절감 실현
관리형 Spark 환경에서는 일반적으로 컴퓨팅 및 스토리지와 같은 직접 비용은 전체 비용의 30%-40%에 불과합니다. 반면, 클러스터 관리 비용 등 간접 비용은 TCO의 60%-70%에 달합니다. 하지만 Snowpark Connect for Apache SparkTM를 사용하면 강력한 Snowflake 엔진에서 Spark 코드를 직접 실행할 수 있어 데이터 이동 및 송신 비용을 크게 줄일 수 있습니다. 이를 통해 아키텍처를 통합하고 클러스터 프로비저닝 및 패치의 운영 부담을 제거할 수 있습니다.
이로 인한 절감 효과는 매우 막대합니다. Booking.com은 Snowpark Connect를 통해 런타임을 1.5시간에서 단 25분으로 단축했습니다. 그리고 Chicago Trading Company는 Snowpark 실행 및 Snowflake 엔진을 활용하여 연간 80만 달러(USD)의 TCO 절감을 실현했습니다. Snowflake는 비Snowflake 관리 Spark 대신 Snowpark Connect를 사용할 경우 3년간 약 30% 수준의 TCO 절감 효과를 달성할 것으로 기대하고 있습니다.3
5. dbt Projects on Snowflake를 통한 기술 스택 단순화
외부 인프라 관리는 종종 추가 비용을 발생시킵니다. 고객은 dbt 프로젝트를 네이티브로 실행함으로써 기술 스택을 극적으로 단순화할 수 있으며, 이는 호스팅 및 dbt 코어 인프라 관리와 관련된 비용을 제거하고, 경우에 따라 외부 오케스트레이션 도구와 관련된 비용도 제거할 수 있습니다. 이러한 통합은 효율성을 크게 높입니다. 헬리콥터 응급 구호 비영리 기관인 STARS의 데이터 디렉터인 Chris Androsoff는 단일 플랫폼으로 통합함으로써 단순성을 통해 비용 투명성이 개선되었고, 그 결과 엔지니어들이 더 빠르게 가치를 제공하는 일에 집중할 수 있게 되었다고 말합니다.
6. Dynamic Tables로 파이프라인 효율성 개선
Dynamic Tables를 사용하면 파이프라인 개발 속도가 빨라지고 신뢰성이 향상됩니다. 이 선언적 접근 방식을 사용하면 오케스트레이션 및 의존성 로직을 수동으로 코딩할 필요가 없고, Snowflake가 새로 고침 로직을 자동으로 처리하고 증분 업데이트를 사용하여 새로운 데이터를 효율적으로 처리합니다. 최근 Snowflake는 체인형 Dynamic Tables의 효율성을 개선하여 증분 유지 관리가 더욱 효과적으로 이루어지도록 했습니다. 이를 통해 전체 데이터 세트를 재계산하는 대신 필요한 데이터만 처리하는 최적의 파이프라인 성능을 보장할 수 있게 되었습니다.
미 유타 주에 본사를 둔 여행 경험 플랫폼 Travelpass는 Delta Live Tables 기반의 기존 플랫폼인 Databricks에서 Snowflake의 Dynamic Tables로 전환하면서 65%의 비용 절감을 경험했습니다. Dynamic Tables의 단순성과 유연성 덕분에 Travelpass는 이제 더 많은 인원이 데이터 엔지니어링 프로세스에 참여할 수 있게 되었으며, 비즈니스 부서에 데이터를 제공하는 효율성이 350% 이상 향상되었습니다.
7. Storage Lifecycle Policies로 데이터 관리 자동화
데이터 보존은 수동 개입이 필요하지 않아야 합니다. Storage Lifecycle Policies는 콜드 데이터 아카이빙부터 만료 레코드 삭제까지 데이터 수명 주기를 자동으로 관리하는 간단한 방법을 제공합니다. 이러한 자동화는 비용 절감과 규정 준수를 지원하여 팀이 인프라가 아닌 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다. 운영 복잡성이 감소함에 따라 고객은 스토리지 비용에서도 상당한 절감 효과를 기대할 수 있습니다.4 예를 들어, 네트워크 보안 기업인 Securonix는 최적화된 계층화 및 정책 기반 자동화를 통해 전체 스토리지 비용을 이전의 콜드 스토리지 파일 형식 대비 50% 줄였습니다.
8. Egress Cost Optimizer(ECO)를 통한 글로벌 데이터 이동 효율화
리전 간 데이터 공유는 일반적으로 높은 비용을 수반합니다. Egress Cost Optimizer(ECO)를 통한 크로스 클라우드 데이터 공유는 AWS, GCP, Azure의 모든 Snowflake 리전 또는 클라우드에서 데이터를 지능적으로 라우팅하여 비용 효율적인 데이터 공유를 지원합니다. 이를 통해 송신 비용을 최대 96%까지 절감할 수 있습니다(AWS US West에서 모든 Snowflake 상업 및 공공 리전으로 복제하는 경우). 데이터 분석 기업인 RavenPack은 ECO를 활용해 글로벌 리전으로 데이터를 전송하면서 데이터 공유 비용을 14배 절감한 대표적인 사례입니다.
9. 엔터프라이즈 시스템 전반의 비용을 높이는 사일로 제거
Snowflake는 중복 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다. ERP, CRM 등과 같은 주요 엔터프라이즈 데이터 소스를 Snowflake의 AI 데이터 클라우드로 통합하여 사일로를 제거하고 중복 데이터 사본 및 파이프라인을 줄일 수 있습니다. SAP, Salesforce 및 Workday와의 제로 카피 양방향 통합을 통해 비용이 많이 드는 데이터 이동을 피하면서도 필요한 곳에서 데이터를 항상 활용 가능하게 유지할 수 있습니다.
10. Secure Data Sharing으로 불필요한 파이프라인 제거 및 데이터 수집 비용 절감
인사이트와 AI 활용 기반을 구축하려면 포괄적인 데이터 파운데이션이 필요합니다. 그러나 대부분의 데이터는 고객, 공급업체, 벤더 및 외부 파트너 등 조직 외부에 존재합니다. Secure Data Sharing을 활용하면, 필요한 데이터가 이미 Snowflake 생태계에 있고 데이터 공급자가 Snowflake Marketplace 또는 Direct Shares를 통해 공유하는 경우, 공급자가 스토리지 비용을 지불하므로 데이터 인사이트를 더 적은 비용으로 확보할 수 있습니다. 또한, 제로 카피 데이터 공유를 통해 상호 운용 가능하고 거버넌스가 적용된 엔터프라이즈급 방식으로, 데이터를 이동시키기 위한 파이프라인 구축 및 유지 비용 역시 피할 수 있습니다.
Snowflake로 실현하는 비용 절감
Snowflake를 통해 얻을 수 있는 다양한 비즈니스 혜택과 비용 절감에 대해 더 자세히 알아보시려면, Forrester 보고서 Snowflake AI 데이터 클라우드 TEI(Total Economic Impact)를 읽어보시고 Snowflake 요금 가이드를 다운로드하여 자세한 내용을 확인하세요.
보다 인터랙티브한 경험을 원하신다면 새롭게 출시된 Snowflake Pricing Calculator를 사용해 보세요. 이 온라인 도구는 클라우드 공급자, 컴퓨팅, 스토리지 및 AI 사용량을 고려하여 현재 비용을 추정하는 데 도움을 드립니다.
1 텍스트 파일(CSV, JSON, XML 등)의 경우, 압축되지 않은 크기를 기준으로 요금이 부과됩니다. 바이너리 파일(Parquet, Avro, ORC 등)의 경우, 압축 여부와 관계없이 관측된 크기(Observed Size)를 기준으로 요금이 부과됩니다.
2 고성능 아키텍처는 압축되지 않은, 수신된 데이터의 볼륨을 기준으로 하는 정액 요금 모델을 도입합니다.
3 TCO는 직접 비용(클라우드 컴퓨팅, 스토리지, 콜드 스타트업 시간, 과잉 프로비저닝, 데이터 전송)과 간접 비용(인시던트 대응, 재실행, 튜닝, SLA 실행 시간 일관성 확보 등에 소요되는 엔지니어링 시간)의 합계입니다. 비용은 고객 성공 사례, 2023년 타사 보고서, 고객 PoC 및 Snowflake의 내부 벤치마크 데이터를 기반으로 산정되었습니다.
4 절감 효과는 엔터프라이즈 고객을 대상으로 1년 이상 보관하며 주기적으로 데이터를 조회하는 경우(6개월마다 10% 조회)를 가정하여, AWS US East 리스트 가격과 단순 정책(simple policy)을 기준으로 계산되었습니다.
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