Hybrid Table, 최대 8배 더 빠른 성능으로 진화

Hybrid Table이 최대 8배 더 빨라졌습니다(내부 벤치마크 기준).¹ 청구 방식은 표준화하고 배치 성능도 대폭 향상했습니다. 이번 혁신으로 Hybrid Table은 AI 앱과 워크플로우 상태 관리처럼 높은 동시성과 짧은 지연 시간이 요구되는 워크로드에서 한층 더 강력한 성능을 발휘합니다.

실제로는 다음과 같은 변화가 가능해집니다. 이제 팀은 이전에는 별도의 전용 데이터베이스가 필요했던 속도로 수천 건의 동시 포인트 룩업을 실행하고, AI 에이전트 상태를 저장하며, 트랜잭션 애플리케이션 로직을 Snowflake에서 직접 관리할 수 있습니다. 

복잡한 데이터 이동이 필요 없는 트랜잭션 워크로드 

오랫동안 트랜잭션 애플리케이션을 구축하는 팀들은 분석 플랫폼과 별도로 온라인 트랜잭션 처리(OLTP) 데이터베이스를 유지하고 연결해야 했습니다. 그 결과 취약한 파이프라인, 데이터 불일치, 제품 개발 대신 시스템 동기화에 소모되는 거버넌스 및 엔지니어링 작업 등 복잡성이 커졌습니다.

AI 에이전트와 실시간 애플리케이션 시대에는 이러한 분산 구조가 걸림돌이 될 수 있습니다. 에이전트가 최신 트랜잭션 상태를 읽고, 과거 컨텍스트를 조회하며, 결과를 다시 기록하는 작업을 모두 밀리초 단위로 수행해야 한다면 데이터 파이프라인으로 인한 지연 시간을 감수할 수 없습니다.

Hybrid Table은 트랜잭션 워크로드를 Snowflake 데이터베이스에 깊이 통합해 이 문제를 해결합니다. 단일 쿼리에서 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 조인하는 동시에, 모든 데이터에 대해 통합된 거버넌스와 보안 제어를 유지할 수 있습니다. 

새로운 기능: 가능성의 경계를 넓히는 성능

이번 릴리스에는 세 가지 주요 개선 사항이 포함됩니다.

1. 자동 적용되는 고처리량

이제 Hybrid Table은 단일 문 쿼리 실행을 지원해 반복 작업의 오버헤드를 크게 줄일 수 있습니다. 그 결과 내부 벤치마크 기준으로 포인트 작업의 처리량이 최대 8배 향상되었습니다.^¹

이 성능 개선은 GA 이후 모든 Hybrid Table 워크로드에 기본 적용되며, 코드 변경이나 구성 작업이 필요하지 않습니다.

2. 더 빠르고 비용 효율적인 배치 작업

이제 Hybrid Table의 대량 삽입은 스토리지 엔진 수준에서 최적화됩니다. 벤치마크 결과, 기존 데이터가 있는 테이블에서도 배치 쓰기 성능이 최대 10배 향상되고 비용은 최대 10분의 1로 절감되었습니다.^² 시스템은 최적의 실행 모델을 동적으로 선택합니다. 최적화된 배치 업데이트, 병합 및 삭제 작업도 곧 지원될 예정입니다.

이는 Hybrid Table에서 ETL을 실행하거나, 상태를 백필하거나, 대규모 데이터 세트를 동기화하는 팀에 실질적인 차이를 만듭니다. 이전에는 세심한 오케스트레이션이 필요했던 작업이 이제는 간단한 INSERT 문으로 처리됩니다.

3. 요청 크레딧 제거로 비용 절감

Snowflake는 Hybrid Table의 요청 크레딧 청구를 제거했습니다. 가격 모델은 이제 Snowflake 고객에게 익숙한 간소화된 컴퓨팅 및 스토리지 과금 모델을 따릅니다. 고객은 Hybrid Table 비용이 평균 15% 절감되고, 요구 수준이 높은 고처리량 워크로드에서는 최대 40% 이상 절감되는 효과를 확인하고 있습니다.³ 이를 통해 팀은 Hybrid Table을 더욱 비용 효율적으로 확장할 수 있습니다.

한 단계 더 높아진 성능, 실질적인 비즈니스 성과

이러한 혁신을 통해 Hybrid Table은 다양한 프로덕션 워크로드 전반에서 더 뛰어난 성능을 제공합니다. 고객들이 이를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보겠습니다.

메타데이터 및 상태 관리 

Snowflake 내부로 상태를 통합해 아키텍처 간소화

복잡한 데이터 파이프라인과 애플리케이션을 운영하는 팀은 작업 상태, 워크플로우 체크포인트, 사용자 세션 데이터 또는 애플리케이션 구성 메타데이터를 추적하기 위해 외부 데이터베이스를 별도로 유지하는 경우가 많습니다. Hybrid Table은 이러한 오버헤드를 제거합니다. 별도 인프라 없이도 ACID 트랜잭션 보장을 유지하면서 상태를 분석 데이터와 함께 관리할 수 있습니다.

수백만 구독자의 자기주도 투자를 지원하는 금융 서비스 지주회사 MarketWise는 수많은 데이터 엔지니어링 파이프라인의 워크플로우 상태를 실시간으로 추적하기 위해 MySQL과 DynamoDB를 Hybrid Table로 대체했습니다. 그 결과, 인프라 비용을 35% 절감하고, 불필요한 데이터 이동을 없앤 중앙 집중식 플랫폼을 구축했습니다.

이와 같은 통합 패턴은 데이터 엔지니어링을 넘어 확장됩니다. 수십억 건의 임상 기록에서 실제 임상 근거를 생성하는 라이프사이언스 기업 Verantos는 Hybrid Table에서 연구 메타데이터와 애플리케이션 상태를 분석 워크로드와 통합해 별도의 RDS 및 Redshift 인프라를 제거했습니다. 이전에는 30분이 걸리던 복잡한 쿼리가 이제 10분 이내에 완료됩니다. 효율적으로 운영되는 DevOps 팀만으로도 이전에는 추가 인력이 필요했던 일을 해내고 있습니다.

데이터 서빙 

Snowflake에서 최신 데이터를 짧은 지연 시간으로 직접 조회

애플리케이션이 제품 추천, 위치 기반 조회, 가격 데이터와 같은 실시간 결과를 제공해야 하는 경우, 일반적으로는 전용 서빙 계층을 구축합니다. Hybrid Table은 Snowflake 자체를 고성능 서빙 계층으로 전환하여 데이터 이동을 없애고 결과를 항상 최신 상태로 유지합니다.

럭셔리, 스트리트웨어, 빈티지 패션 분야의 선도적인 커뮤니티 기반 마켓플레이스 Grailed는 Hybrid Table을 활용해 수백만 사용자에게 1초 미만의 응답 시간으로 개인화된 스타일 추천을 제공합니다. 사전 계산된 ML 추천 결과를 Hybrid Table에 저장함으로써 별도의 서빙 데이터베이스 없이도 Snowflake에서 직접 고처리량과 짧은 지연 시간의 포인트 룩업을 제공합니다.

경량 애플리케이션과 에이전틱 워크플로우

고객 대면 애플리케이션 로직을 Snowflake에서 네이티브로 실행

고객 여정, 사례 관리, 세션 추적, 권한 적용처럼 빠른 읽기와 쓰기가 필요한 애플리케이션에서 Hybrid Table은 OLTP 데이터베이스를 직접 운영하는 부담 없이 OLTP 데이터베이스 수준의 트랜잭션 보장을 제공합니다.

AI 기반 워크플로우 자동화 플랫폼 Elementum는 Hybrid Table을 사용해 Snowflake에서 직접 실행되며, 운영 성능 및 분석 역량을 동시에 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트, 비즈니스 규칙, 사람의 상호작용을 여러 단계의 프로세스로 오케스트레이션합니다. 이 모든 과정에는 기본 키와 외래 키 제약 조건이 적용된 상태에서 실시간의 높은 동시성을 지원하는 읽기 및 쓰기 성능이 요구됩니다.

성과는 수치로 입증됩니다. 고객은 계약 해결 속도를 2배 높이고, 평균 지원 해결 시간을 15분으로 단축했으며(고객 만족도 점수 125% 향상), 자동화된 소프트웨어 라이선스 관리로 연간 1,000만 달러 이상의 비용을 절감했습니다.

지금 시작하기

Hybrid Table을 지금 바로 시작하려면 이 Quickstart 가이드를 확인해 보세요. 최신 성능 개선 사항을 사용해 보려면 설명서에 따라 퍼블릭 프리뷰에 옵트인하세요.

미래 전망 진술: 이 페이지에는 당사의 향후 제품 제공에 대한 미래 전망 진술이 포함되어 있으며, 이는 제품 제공에 대한 보장이 아닙니다. 실제 결과 및 제공 내용은 다를 수 있으며, 알려지거나 알려지지 않은 위험 및 불확실성의 영향을 받을 수 있습니다. 보다 자세한 내용은 최신 10-Q를 참조하세요.

¹ 본 데이터는 Gen2 XS 웨어하우스에서 100% 읽기 워크로드로 Yahoo 클라우드 서빙 벤치마크(YCSB)를 실행한 결과를 기준으로 합니다.

² 본 데이터는 2X-Large 웨어하우스를 사용해 Hybrid Table에 50GB의 데이터를 로드한 내부 벤치마크를 기준으로 합니다.

³ 본 데이터는 2026년 2월 실제 프로덕션 환경의 크레딧 사용량을 기준으로 고객 전반의 평균 비용 절감 효과를 Snowflake가 추정한 결과입니다.