정식 출시된 Snowpark Container Services로 맞춤형 앱 및 모델 안전하게 배포하기

Snowpark Container Services가 이제 AWS, Azure 및 GCP 리전에서 정식 출시되었습니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

Snowpark Container Services를 선보인 이후, OM1, Landing.AI, Relational.AI, H20.AI, SailPoint, AIR MILES, Spark NZ, Eutelsat OneWeb 등 다양한 산업 분야에 걸친 고객과 파트너의 호응이 엄청났습니다. 수많은 기업과 기관에서 Snowpark Container Services의 기능을 활용하여 사용자 지정 프런트엔드와 대규모 ML 학습 및 추론부터 오픈소스 및 자체 개발 모델까지 모든 것을 Snowflake 내에서 손쉽고 안전하게 배포하고 있습니다.

이제 AWS, Azure 및 GCP의 모든 상용 리전에서 Snowpark Container Services를 정식 사용할 수 있게 되었음을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 이제 인스턴스를 직접 조달하거나 퍼블릭 클라우드 공급자에게 예약하지 않고도 GPU 인프라에 신속하게 액세스할 수 있습니다. (일부 리전에서는 GPU 가용성이 제한될 수 있습니다.)

이 기능의 대규모 채택에 힘입어 모든 인스턴스 유형에 대해 요금을 50% 인하했음을 기쁜 마음으로 알려드립니다.   

Snowflake가 Snowpark Container Services를 만든 이유에 대해 자세히 알고 싶으시다면, 이 블로그 기사를 읽어보세요.

보안, 간편성, 가치, 이 세 가지가 바로 고객들이 Snowpark Container Services에 열광하는 이유입니다. 

먼저 보안을 살펴보죠. Snowpark Container Services는 개발자가 ReactJS 프런트엔드, 오픈소스 LLM, 분산 데이터 처리 파이프라인 등 Snowflake에 이미 안전하게 보관되어 있는 데이터로 어떤 컨테이너화된 워크로드이든 가져올 수 있는 기능을 제공합니다. 여러 분산된 서비스를 거쳐 데이터를 이동시키느라 보안 및 거버넌스 위험에 노출시키는 일 없이 Snowflake 내에서 데이터를 분석하고, 변환하고, 활용할 수 있습니다. 

다음으로 간편성에 대해 살펴보겠습니다. 다양한 컨테이너 레지스트리, 관리 서비스, 컴퓨팅 서비스 및 옵저버빌리티 도구를 통합하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 아키텍처의 복잡성은 유지 관리 부담도 가중시킵니다. 통합된 단일 경험을 제공하는 완전 관리형 서비스인 Snowpark Container Services를 이용하면 모든 게 간편해집니다. 

마지막으로 가치에 대해 알아보겠습니다. 완전 관리형 서비스의 간편성은 오버헤드 및 운영 부담을 줄여서 서비스에서 얻는 가치를 극대화합니다. 또한 리소스 비용을 효과적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 예산 제어 기능도 추가되었습니다. 그리고 앞서 말씀드렸듯이 모든 인스턴스 유형의 요금이 인하되었습니다. Snowflake 요금표 1(b)를 참조하시기 바랍니다.

Snowpark Container Services 미리 보기 기간 동안 설계 파트너들과의 긴밀한 협력을 통해 다음의 주요 사항을 더욱 발전시켰습니다.

• 데이터 보안 및 거버넌스 향상: 송수신, 네트워킹 등에 대한 보안 제어 기능을 강화했습니다. 온디맨드 보안 심층 분석을 통해 더 자세히 알아보시려면 여기서 웨비나 신청을 하시기 바랍니다.

• 비용 절감: Snowpark Container Services의 대규모 채택에 힘입어 Snowflake는 모든 유형의 인스턴스에 대한 요금을 50% 인하했습니다. Snowflake 요금표 1(b)를 참조하시기 바랍니다. 

• 스토리지 옵션 증가: 로컬 볼륨, 메모리, Snowflake 스테이지, 구성 가능한 블록 스토리지 등 다양한 스토리지 솔루션을 추가하여 고성능 LLM 및 저지연 애플리케이션 배포와 같은 추가 사용 사례를 지원합니다.

• 더욱 다양해진 인스턴스 유형: 집중적인 워크로드를 위해 고메모리 인스턴스와 동적 GPU 할당을 도입했습니다.

• Snowflake Notebooks의 더욱 유연해진 GPU 기반 컴퓨팅: Container Runtime(현재 공개 미리 보기)은 CPU 및 GPU 옵션을 통해 분산 처리에 대한 원활한 액세스를 제공하며, 이는 Snowflake ML에서 딥러닝 등 리소스 집약적 머신러닝 태스크를 수행하는 데 최적화된 기능입니다. 이제 Snowflake Notebooks(현재 공개 미리 보기)에서 바로 Container Runtime을 시작하여 최적화된 Snowflake 데이터 로드, 자동 계보 캡처, 모델 레지스트리 통합 등의 기능을 수행할 수 있습니다.

• Snowflake Trail을 활용한 옵저버빌리티: Snowflake Trail을 사용하면 지표, 로그, 이벤트, 추적 등 포괄적인 텔레메트리 신호 세트를 Snowflake 내에서 모두 얻을 수 있습니다. OpenTelemetry 표준, 스키마 및 개방형 생태계 통합을 염두에 두고 구축된 Snowflake 텔레메트리 및 알림 기능은 Datadog, Grafana, Metaplane, Monte Carlo, PagerDuty, Slack 등 가장 많이 사용되는 개발자 도구와 통합하여 사용이 가능합니다. 

• Snowsight 통합: Snowsight에서 바로 서비스를 관리하고 모니터링하여 운영 문제를 원활하고 효율적으로 해결할 수 있습니다. 

간소화된 DevOps: Snowpark Container Services 정식 출시판은 프로그래밍 방식 수신, 사양 템플릿화, 그리고 소프트웨어 개발 및 IT 운영 자동화 관련 서비스와의 작업 통합을 지원합니다.

시작하는 데 도움이 되는 아래의 리소스를 참조하시기 바랍니다.

• Snowflake에서 컨테이너 배포하기 첫걸음 Quickstart (무료 체험 계정에서는 Snowpark Container Services를 사용할 수 없습니다.) 

• Container Runtime을 활용한 Snowflake Notebooks로 Snowflake ML에서 모델 구축하기 Quickstart

• ML 모델 배포 및 실시간 예측 제공 방법 Quickstart

• Tasks와 Jobs를 활용한 병렬 작업 조정 방법 Quickstart

• Snowpark Container Services 설명서

• Landing.AI가 Snowflake에서 대규모 시각 모델을 간편하고 안전하게 배포하는 방법을 알아보는 tech talk

콜센터 분석이나 신약 개발부터 Snowflake 내에서 Doom을 실행하는 방법까지 Snowpark Container Services를 활용하는 다양한 개발자 데모를 이 YouTube 플레이리스트에서 확인해 보세요.