Microsoft OneLake와 Snowflake로 개방형 레이크하우스 가치 극대화
대부분의 기업에게 비즈니스 성장은 규모와 관계없이 핵심 목표입니다. 하지만 성장 과정에서 종종 의도하지 않은 부작용이 발생하는데, 그중 하나가 바로 데이터 단편화입니다. 기업이 커질수록 각 팀은 점점 더 여러 데이터 플랫폼에 의존하게 되고, 그 결과 중요한 정보가 조직 전반에 흩어지게 됩니다. 이렇듯 통합되지 않은 데이터 환경에서는 비즈니스 전반을 아우르는 정확한 실시간 인사이트를 얻기 어렵고, 그로 인해 데이터 중복, 인사이트 도출 소요 시간 증가, 신뢰할 수 없는 AI 이니셔티브 등 다양한 비용 손실과 비효율이 발생하게 됩니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 많은 조직들이 개방형 레이크하우스 접근 방식을 선택하고 있습니다. 점점 더 보편화되어 가고 있는 이 아키텍처 패턴은 데이터 레이크의 유연성과 확장성에 데이터 웨어하우스의 성능과 안정성을 결합해, 분산된 데이터 사일로를 하나로 연결할 수 있게 해줍니다. 특히 Apache Iceberg를 개방형 테이블 형식의 업계 표준으로 적극 도입하면, 데이터가 어디에 있든 상관없이 빠르고 거버넌스가 적용된 방식으로 모든 데이터에 액세스할 수 있습니다. 또한 데이터 저장 위치를 자유롭게 선택하면서도 공급업체 종속성 없이 여러 플랫폼에서 데이터를 활용할 수 있는 유연성을 확보할 수 있습니다.
Snowflake와 Microsoft OneLake로 개방형 레이크하우스 구축
Snowflake와 Microsoft는 고객이 자신의 조건에 맞춰 개방형 레이크하우스를 구축할 수 있도록 데이터 자산 전반을 연결하는 데 힘쓰고 있습니다. 우리는 지난 2025년 초에 발표했다시피, AI 시대를 위한 데이터 및 AI 플랫폼인 Snowflake와 Microsoft Fabric의 기반이 되는 단일 통합 SaaS 데이터 레이크인 Microsoft OneLake 간의 상호운용성을 오픈 표준의 네이티브 통합으로 강화함으로써 여러 성과를 달성했습니다. 이에 따라, 이제는 복잡성이나 데이터 중복 없이 두 플랫폼에서 모든 데이터에 보다 쉽게 액세스할 수 있습니다. 또한 Microsoft Ignite 컨퍼런스에서 밝힌 바와 같이 Microsoft OneLake와 Snowflake 양쪽 모두에 새롭게 제공되는 사용자 인터페이스를 통해 단일 데이터 사본을 두 플랫폼에서 더욱 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다. 이제 데이터를 이동할 필요 없이 Snowflake에서 OneLake 관리 테이블을 직접 쿼리할 수 있으며, 반대로 Microsoft Fabric에서 Snowflake 관리형 Apache Iceberg™ 테이블을 손쉽게 조회하고 쿼리할 수 있습니다. 이 통합을 통해 제공되는 추가 기능에 대한 자세한 내용은 이 블로그 게시물에 나와 있습니다. 이제는 Snowflake와 OneLake를 기반으로 한 개방형 레이크하우스를 통해, 연결되고 거버넌스가 적용된 데이터로 구동되는 AI의 가능성을 더욱 손쉽게 실현할 수 있습니다.
AI 활용을 위한 개방형 레이크하우스 준비
Snowflake와 OneLake는 Iceberg에 대한 네이티브 지원을 통해 워크로드에 가장 적합한 스토리지, 컴퓨팅 및 서비스를 자유롭게 선택할 수 있게 해줍니다. 또한 스토리지와 카탈로그 소유권에 대한 완전한 제어를 유지할 수 있도록 하여, 장기적인 유연성과 규정 준수도 함께 보장합니다. 이러한 향상된 상호운용성을 통해 얻을 수 있는 대표적인 활용 시나리오는 다음과 같습니다.
데이터 자산 연결: Iceberg REST 카탈로그에서 Snowflake 카탈로그 연결 데이터베이스로 페더레이션하여 최신 데이터를 자동으로 발견하고 액세스할 수 있습니다. Snowflake의 통합 플랫폼은 분산된 거버넌스 제어와 운영 복잡성을 제거합니다. 데이터가 OneLake 테이블, OneLake 바로가기, 이벤트 스트림, Snowflake 네이티브 테이블 또는 기타 Iceberg REST 호환 카탈로그 중 어디에 있든 관계없이, 모든 데이터와 워크로드를 단일하고 거버넌스가 적용된 뷰로 관리할 수 있으며 여러 엔진을 연결할 필요가 없습니다.
데이터 파이프라인 간소화: 인프라 관리를 자동으로 처리하는 선언적 도구를 활용할 수 있습니다. 기존 Apache SparkTM 코드를 Snowpark Connect for Apache SparkTM를 통해 Snowflake 엔진에서 직접 실행하여 더 빠른 성능과 더 낮은 총소유비용(TCO)을 실현할 수 있습니다. Iceberg용 Dynamic Table을 사용해 저지연 선언형 파이프라인을 구축하고, 소스 데이터 변경 시 Snowflake가 자동으로 생성, 유지 관리 및 새로 고침하도록 할 수 있습니다.
원하는 방식으로 개발: Snowflake의 네이티브 개발 인터페이스를 활용하거나 기존 IDE를 그대로 활용할 수 있습니다. SQL, Python, Java 등 어떤 언어를 사용하든 Snowpark를 통해 선호하는 라이브러리를 안전하게 실행할 수 있습니다.
분석과 AI를 위한 강력한 기반: Snowflake의 검증된 엔진은 개방형 형식 기반의 분석과 AI 워크로드에서 업계 최고 수준의 가성비를 제공하며 Microsoft의 생태계와 원활하게 통합됩니다. Microsoft Copilot Studio에서 에이전트를 구축하거나 Microsoft Power Platform으로 비즈니스 애플리케이션을 개발하고 있다면, Snowflake의 데이터를 Microsoft 솔루션과 통합하여 데이터 이동 없이 더욱 풍부한 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 OneLake의 모든 데이터는 Snowflake로 확장되어 크로스 클라우드 AI, 애플리케이션, 공유 및 협업 등 다양한 워크로드를 지원할 수 있습니다.
분석 가속화 및 고급 인사이트 제공: 이러한 상호운용성을 통해 두 플랫폼에서 데이터를 활용하여 분석 역량을 한층 강화할 수 있습니다. Power BI를 사용하여 두 플랫폼의 데이터를 기반으로 실시간 인사이트를 제공하는 인터랙티브 리포트와 대시보드를 생성할 수 있으며, 이를 통해 조직 전반에 걸쳐 더 정확하고 효과적인 정보 기반의 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 실시간으로 설정하고 연결하는 것이 그 어느 때보다 쉬워진 것입니다.
Azure 마케팅 부문 기업 부사장인 Jessica Hawk와 Snowflake의 CMO인 Denise Persson은 최근 자리를 함께하고, 향상된 상호운용성이 어떻게 기업이 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있게 하는지, 그리고 고객과 내부 팀이 그 어느 때보다 강력하게 AI를 활용할 수 있도록 양사가 어떻게 지원하고 있는지에 대해 논의했습니다. 자세한 내용은 여기에서 확인해 보세요.
통합에 대해 아직 궁금한 점이 있으신가요?
최근 진행된 ‘무엇이든 물어보세요: Fabric과 Snowflake 간 상호운용성’ 웨비나를 참고하시면 두 플랫폼을 가장 효과적으로 결합하는 방법에 대한 다양한 질문과 답변을 확인하실 수 있습니다.
Snowflake와 Microsoft Fabric을 활용해 개방형 레이크하우스를 구축할 준비가 되셨나요?
지금 바로 Snowflake quickstart for Iceberg in OneLake를 시작해 보세요.
Iceberg용 OneLake 테이블 API로 첫걸음을 내디뎌 보세요.
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