Snowflake
데이터 엔지니어링
Snowflake의 간편함과 성능을 갖춘 강력하고 안정적인 파이프라인.
소개 영상:
성능, 간편성 그리고 안전성을 위한 데이터 엔지니어링
더 빠르게 더 심층적인 통찰을 얻기 위해 데이터를 쉽게 수집, 변환 및 제공하십시오. Snowflake를 사용하면 데이터 엔지니어가 인프라 관리에 거의 또는 전혀 시간을 할애하지 않고 용량 계획 및 동시성 처리를 피해 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈용 데이터 파이프라인 구축에 집중할 수 있습니다.
SNOWFLAKE 데이터 엔지니어링을
사용해야하는 이유
개방형 에코시스템으로 모든 데이터를 신속하게
단일 플랫폼에서 스트리밍, 배치, 정형 및 비정형 데이터를 모두 포함하는 개방형 데이터 에코시스템에 액세스하여 데이터 클라우드에서 협업하십시오.
규모에 따른 성능 및 안정성
즉각적인 확장성과 리소스 경합이 없이 탄력적인 성능 엔진으로 구동되는 엔터프라이즈급 데이터 파이프라인을 실행해 보십시오.
기본부터 간단한 데이터 파이프라인
지능형 인프라, 파이프라인 자동화 및 데이터 프로그래밍 기능으로 불필요한 파이프라인을 단순화하고 제거하십시오.
SNOWFLAKE가 최신 데이터 엔지니어링을
지원하는 방법
개방형 데이터 에코시스템을 통한 배치 처리 및 스트리밍 데이터 파이프라인
최신 데이터 기반 애플리케이션은 데이터를 기다리고만 있지 않습니다. Snowflake는 정형, 반정형 및 비정형 데이터의 일괄 처리 및 연속 데이터 수집을 모두 처리합니다.
- 데이터 클라우드 내 즉시 쿼리 가능한 데이터에 액세스.
- 단일 플랫폼에서 반정형 및 비정형 데이터에 대한 기본 지원 제공.
- 실시간 데이터 파이프라인용 Snowpipe 및 Snowpipe Streaming(비공개 미리 보기 제공 중)을 사용하여 서버리스 방식으로 데이터를 수집.
- Snowflake의스트림 및 태스크로 변경 데이터 캡처(CDC) 간소화.
- 자동-스키마 감지 및 즉각적인 데이터 가용성으로 데이터를 쉽게 로드하고 실행.
데이터 변환 요청에 따른 맞춤형 규모와 성능
기존 솔루션은 파이프라인만 실행해야하는 시간이 따로 필요했습니다. 반면 Snowflake의 고유 아키텍처는 각 워크로드에 대한 리소스를 분리하여 안전하고 통제된 플랫폼 내에서 멀티 클러스터 컴퓨팅 환경을 제공합니다.
- Snowflake의 멀티 클러스터 공유 데이터 아키텍처로 무제한의 동시 작업 시, 워크로드 전반에 걸쳐 성능 유지.
- 데이터 변환 워크로드를 Snowflake의 탄력적인 성능 엔진으로 처리.
- 전용 컴퓨팅 클러스터의 즉각적인 크기 조정을 통해 파이프라인 성능과 가격을 최적화하여 사용한 만큼만 비용을 지불.
- 단 몇 번의 클릭만으로 거의 무제한으로 컴퓨팅 리소스 크기를 확장하거나 축소
- Snowflake의 일관되고 강력한 거버넌스 및 보안 프로토콜로 신뢰 구축.
단순화된 데이터 변환 및 아키텍쳐
인프라 관리에 소요되는 시간을 줄이고 불필요한 데이터 파이프라인을 제거하여 Snowflake로 파이프라인 개발 및 관리를 간소화.
- Snowflake의 개발자 프레임워크, Snowpark 및 ANSI SQL에 대한 기본 지원으로 다양한 코딩 설정에서도 많은 사용자들과 협업 가능.
- Python(공개 미리 보기 제공 중), Scala 및 Java로 구축하여 별도의 처리 시스템 없이 Snowflake에서 더 많은 기능 확장과 더 빠른 실행 가능.
- 스키마 온 리드(Schema-on-Read)의 유연성을 유지하면서 관계형 쿼리 속도로 반정형 데이터 쿼리를 실행.
- Snowflake로 Data Warehouse, Data Lake, Unistore, Collaboration, Cybersecurity, Data Science & ML, Applications와 같은 워크로드 활성화.
- 관리형 라이브 데이터를 실시간으로 쉽고 안전하게 공유하고 소비.
- 서버리스 기능으로 데이터 파이프라인을 자동화.
Snowpark
친숙한 DataFrame 및 사용자 지정 기능 지원과 함께 Python(공개 미리 보기 제공 중), Java 또는 Scala를 사용하여 강력하고 효율적인 파이프라인, ML(머신 러닝) 워크플로 및 애플리케이션을 구축하십시오. 또한 Snowflake의 데이터 클라우드 내에서 작업함으로써 성능, 사용 편의성, 거버넌스 및 보안을 확보하십시오.
고객의
목소리
Snowpark는 당사의 데이터 엔지니어링 파이프라인을 현대화하고 통합할 수 있도록 합니다. 또한 Spark로부터 쉬운 변환을 통해 저희의 아키텍처를 단순화하고 기본 플랫폼이 변화함에도 불구하고 데이터 엔지니어링 팀이 계속해서 선호하는 개발 인터페이스인 DataFrame API로 느긋한 계산법을 사용하여 작업할 수 있도록 합니다. 모두에게 이득인 상황입니다. 저희는 프로세스를 더 쉽고 저렴하게 관리할 수 있고 당사의 고객은 통찰을 도출하는 시간을 줄일 수 있기 때문입니다.
MOHIT SAUHTA
IT 아키텍트 이사
Snowflake는 고급 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 과학 활용 사례를 위한 확장 가능하고 신뢰할 수 있으며 안전한 기반이기 때문에 더 이상 Spark의 길을 갈 필요가 없습니다... Spark 아키텍처는 작동하지 않았을 것입니다. Snowflake여야만 합니다.
PATRICK CALLINAN
통찰 및 데이터 과학 이사
우리에게 핵심은 비즈니스 파트너가 데이터를 이리저리 옮기거나 복제하여 그로 인해 발생하는 모든 지연 문제와 중복 문제를 겪을 필요 없이 그들이 데이터를 제어하는 동시에 다른 사람이 그들의 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.... AT&T는 데이터를 바로 이용할 수 있습니다.
Kate Hopkins
데이터 플랫폼 담당 부사장
파트너
에코시스템
Snowflake의 데이터 통합 파트너를 소개합니다.
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