많은 AI 이니셔티브는 프로덕션에 도달하기도 전에 지연됩니다. 조직이 대규모 환경에서 거버넌스, 옵저버빌리티, 안정성, 비용 관리를 제대로 구현하는 데 어려움을 겪기 때문입니다. Snowflake의 Well-Architected Framework(WAF)는 AI 및 데이터 워크로드를 안정적으로 운영하는 데 필요한 기반을 평가하고 개선할 수 있도록 체계적인 방법을 제공합니다. 이를 통해 Snowflake 환경을 다섯 가지 핵심 요소를 기준으로 평가하고, 개선이 필요한 영역을 식별해 우선순위를 정할 수 있습니다. 또한 스코어카드를 보고서 형태로 공유하고, 가이드형 워크플로우를 활용해 진단 결과를 더 빠르게 실행으로 옮길 수 있습니다.
AI 데이터 클라우드에 네이티브로 구축
Snowflake WAF는 구현을 간소화할 수 있도록 특별히 설계되었습니다. 모든 설계 원칙은 이미 사용 중인 Snowflake 네이티브 기능을 통해 구현되므로, 서드 파티 도구나 복잡한 미들웨어 통합이 필요하지 않습니다.
이 프레임워크는 다섯 가지 핵심 요소를 기준으로 고차원의 아키텍처 원칙을 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 돕습니다.
보안 및 거버넌스: 권한 모델은 에이전트 작업, 도구 호출, 쿼리 전반에 일관되게 적용될 수 있도록 설계되어야 합니다.
운영 우수성: 에이전트가 무엇을, 언제, 왜 수행했는지 보여 주는 기록이 필요합니다.
안정성: 에이전틱 워크플로우에서 아무런 신호 없이 발생하는 장애는 가장 위험합니다. 알림도 복구도 없이 잘못된 답변으로 이어질 수 있기 때문입니다.
성능 효율성: 쿼리 패턴은 사람이 사용하는 BI 대시보드의 속도가 아니라, 에이전트가 만들어 내는 워크로드 특성에 맞게 설계되어야 합니다.
비용 최적화: 에이전트는 예상치 못한 속도로 확장될 수 있습니다. 월말 청구서를 보고 놀라기 전에 비용 제어 체계를 마련해야 합니다.
WAF를 사용하면 단일 요소 검토부터 전체 평가까지 실행하고, Blueprints로 모범 사례 기반 구성을 생성하며, 반복 가능한 최적화 주기를 마련할 수 있습니다. 이를 통해 보안, 안정성, 성능, 운영, 비용 상태를 지속적으로 개선할 수 있습니다.
WAF의 새로운 기능
이번 릴리스에서는 WAF에 세 가지 주요 개선 사항이 도입되었습니다. Cross-Cutting Lenses, Snowflake CoCo 스킬을 통한 자동 평가, Blueprint Manager를 통한 가이드형 구현입니다.
평가 관점
WAF의 평가 관점은 특정 기술적 고려 사항이 다섯 가지 핵심 요소와 어떻게 연결되는지 보여 줍니다. 이를 바탕으로 최신 배포 환경의 아키텍처를 모듈식으로 평가하고, 책임감 있게 확장할 수 있습니다. WAF에 새롭게 포함된 교차 영역 평가 관점(Cross-Cutting Lenses)은 이러한 접근 방식을 더욱 구체화합니다. 이를 통해 프레임워크의 안정적인 핵심 구조는 유지하면서도, 도메인별 복잡성을 해소할 수 있습니다.
AI 및 데이터 거버넌스 관점: 데이터 자산과 AI 모델을 Snowflake에서 네이티브로 분류, 관리, 감사할 수 있도록 지원합니다. PII 태그 지정과 계보 추적부터 정책 적용 및 규정 준수까지 포괄합니다.
개방형 상호운용성 관점: 개방형 형식, 제로 카피 크로스 클라우드 공유, 일관된 거버넌스를 통해 아키텍처 종속 위험을 줄입니다. 데이터가 Snowflake에 있든, 외부 카탈로그에 있든, AWS, Azure, GCP 전반에 분산되어 있든 동일하게 적용됩니다.
AI 자동화
WAF의 새로운 개선 사항은 WAF가 정적인 가이드에서 도구 기반 운영 워크플로우로 전환하고 있음을 보여 줍니다. 조직은 복잡한 데이터 엔지니어링, 분석 및 AI 워크플로우를 간단한 대화로 전환하는 AI 코딩 에이전트인 Snowflake CoCo를 사용해 지속적이고 자동화된 배포 검증을 실행할 수 있습니다. 또한 Blueprints와 Blueprint Manager를 통해 WAF의 모범 사례를 반영한 아키텍처 템플릿을 활용할 수 있습니다.
CoCo 스킬을 통한 자동 평가
새로운 Snowflake CoCo 스킬은 Snowflake 환경에 대한 WAF 평가를 자동화합니다. 팀은 표준 자연어 프롬프트로 플랫폼 상태를 쿼리하고, 구성 문제를 해결하는 데 필요한 구체적인 권장 사항을 바로 확인할 수 있습니다. 고객은 CoCo가 구성 과정을 지원하는 내장형 Snowflake 데이터베이스 역할을 사용해 CoCo를 자신의 계정에 연결합니다.
결과는 CoCo에서 직접 제공되며, 전체 스코어카드, 요소별 시각화, 우선순위가 지정된 개선 기회 목록, 상세한 제어 수준 진단 사항을 포함합니다. 고객은 결과를 독립 실행형 HTML 보고서로 내보낸 뒤, 이해관계자와 공유하거나 성공 계획에 첨부할 수 있습니다.
Blueprint Manager
Snowflake 여정을 막 시작한 팀에게 Blueprint Manager는 향후 기술적 부담으로 이어질 수 있는 시행착오를 줄여 줍니다. 처음부터 아키텍처를 직접 구축하는 대신, 팀은 보안, 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 플랫폼 기반 설정, 비용 최적화, 재해 복구 등을 포괄하는 WAF 모범 사례를 반영한 가이드형 워크플로우를 활용할 수 있습니다.
각 Blueprint는 팀이 환경과 요구 사항에 대해 핵심 질문에 답하도록 안내한 다음, 처음부터 올바르게 구축하는 데 필요한 SQL과 플랫폼 구성을 생성합니다. GitHub에서 제공되는 Blueprint는 모범 사례 기반 아키텍처를 사후에 보완하는 것이 아니라, 처음부터 기본 토대로 삼을 수 있도록 설계되었습니다.
기존 고객에게 Blueprint Manager는 WAF 진단 결과를 실행으로 옮기는 방법입니다. 평가를 통해 격차가 드러나면, 팀은 동일한 가이드형 워크플로우를 통해 권장 사항에서 구현 단계로 바로 이동할 수 있습니다. 진단 결과를 처음부터 SQL로 변환하거나, 특정 팀원의 일회성 지식에 더 이상 의존할 필요가 없습니다. WAF 가이드가 발전함에 따라 Blueprint 라이브러리도 함께 업데이트되어, 새로운 모범 사례를 더 쉽게 구현할 수 있습니다.
파트너 소개: Accenture와 함께 모범 사례를 엔터프라이즈 전반으로 확장
Snowflake는 기본 플랫폼을 제공하고, 글로벌 파트너 생태계는 이러한 아키텍처 표준을 비즈니스 가속화로 전환하는 역할을 합니다. Snowflake는 Accenture와 협력해 Well-Architected Framework를 전 세계 엔터프라이즈 고객이 실제 운영 환경에 적용할 수 있도록 지원합니다.
"엔터프라이즈 에이전틱 아키텍처의 핵심 과제는 통합 복잡성과 데이터 신뢰성입니다. CoCo를 기반으로 한 WAF 원칙은 이러한 과제를 해결하기 위한 체계적인 프레임워크를 제공합니다."
Aditi Sharma
Accenture가 WAF를 운영에 적용하는 방법
Accenture는 Snowflake 기반 설계와 제공 방식에 Well-Architected Framework를 내재화하고, 고객 구현의 전체 수명 주기 전반에 이를 적용합니다. Accenture는 체계적인 Well-Architected Review, 재사용 가능한 제공 자산, 그리고 빌더를 위한 CoCo와 비즈니스 사용자를 위한 Snowflake CoWork를 포함한 Snowflake의 AI 기반 앱 계층 기능을 결합합니다. 이를 통해 기존 환경을 벤치마크하고, 아키텍처 격차를 식별하며, 레거시 또는 단편화된 데이터 자산 환경을 현대화합니다. 그 결과 조직은 컴퓨팅 규모를 적정화하고, 거버넌스와 안정성을 강화하며, 고급 기능을 더 자신 있게 도입할 수 있습니다.
Well-Architected 평가 및 구현
궁극적으로 데이터 투자의 가치를 극대화하려면, 팀이 더 빠르고 효율적으로 성과를 낼 수 있는 환경을 갖춰야 합니다. AI에서 성과를 내는 조직은 모범 사례를 지속적으로 평가하고 개선하며 운영에 적용합니다. WAF, CoCo, Blueprint Manager를 활용하면 팀은 AI 시대에 맞게 설계된 반복 가능한 프레임워크를 기반으로 아키텍처 검토에서 구현까지 자연스럽게 이어갈 수 있습니다.
다음 단계에 따라 시작해 보세요.
CoCo 스킬로 Well-Architected 평가 실행
우선순위가 지정된 권장 사항 및 스코어카드 검토
Blueprint Manager로 WAF 모범 사례를 반영한 아키텍처 워크플로우 실행
