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데이터 엔지니어링을 위한 데이터 엔지니어링

SQL 또는 Python으로 강력한 스트리밍 및 배치 데이터 파이프라인을 구축하세요.

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복잡한 데이터 엔지니어링 요건 단순화

선언형 파이프라인과 비용 효율적인 증분 새로 고침을 통해 스트리밍 및 배치 데이터 파이프라인을 단일 플랫폼에서 구축할 수 있습니다.

데이터 공유를 통해 불필요한 파이프라인 제거

파이프라인 구축 없이 Snowflake 마켓플레이스를 통해 수천 개의 데이터 세트와 앱에서 즉시 사용 가능한 라이브 데이터에 액세스할 수 있습니다.

하나의 최적화된 엔진에서 원하는 언어로 코딩 가능

Python, SQL 등의 언어로 프로그래밍한 다음 Snowflake 멀티 클러스터 컴퓨팅으로 실행이 가능합니다. 별도의 인프라가 필요하지 않습니다.

작동 방식

10초 미만의 지연 시간으로 데이터 스트리밍 실현

스트리밍 및 배치 시스템은 별도로 유지되는 경우가 많으며, 일반적으로 관리가 복잡하고 확장 시 비용이 많이 듭니다. 하지만 Snowflake에서는 하나의 시스템에서 스트리밍과 배치 데이터의 수집 및 변환을 모두 처리하여 작업 간소화를 실현합니다.

Snowpipe Streaming을 사용하거나 Snowpipe를 통한 파일 자동 수집 기능을 활용하면 지연 시간을 한 자릿수로 단축하며 행 집합 데이터를 준실시간으로 스트리밍할 수 있습니다. 두 가지 모두 서버리스 옵션으로서 확장성과 비용 효율성을 향상시킵니다.

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Stream data with less than 10 second latency

Adjust latency with single parameter change

단일 파라미터 변경을 통해 지연 시간 조정

Dynamic Table을 사용하면 SQL 또는 Python을 통해 데이터 변환을 선언적으로 정의할 수 있습니다. Snowflake는 종속성을 관리하고 데이터 최신성 목표에 따라 결과를 자동으로 구체화합니다. Dynamic Table은 마지막 새로 고침 이후에 변경된 데이터에 대해서만 작동합니다. 따라서 대량의 데이터와 복잡한 파이프라인을 단순화하고 비용 효율성을 향상합니다.

비즈니스 요구 사항에 변화가 발생하더라도 지연 시간 파라미터 하나만 변경하면 배치 파이프라인을 스트리밍 파이프라인으로 전환하여 쉽게 적응할 수 있습니다.

웨비나 보기

분석, AI/ML 및 애플리케이션을 위한 데이터 엔지니어링 역량 강화

워크로드를 데이터에 활용할 수 있어 파이프라인 아키텍처가 간소화됩니다. 또한 별도의 인프라가 필요하지 않습니다.

데이터가 있는 곳에서 코딩을 수행하여 분석 가속화부터 앱 구축, 생성형 AI 및 LLM 성능 활용까지 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. Snowpark의 라이브러리와 런타임을 사용하면 Python, Java, Scala 등 선호하는 언어로 코드를 작성할 수 있습니다.

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diagram showing code development in any IDE and code execution in Snowflake's engine

거버넌스 훼손 없이 4.6배 더 빠른 성능 및 35%의 비용 절감 실현

Snowflake에서 데이터와 함께 Python 및 기타 프로그래밍 코드를 실행하여 데이터 파이프라인을 구축하세요. Snowflake의 유연한 컴퓨팅 엔진에 내장된 다중 언어 런타임에서 처리를 자동으로 푸시다운합니다.

Spark에서 Snowpark로의 전환 알아보기

더 적은 수의 데이터 파이프라인으로 데이터 엔지니어링 시작하기

AI 데이터 클라우드를 사용하면 방대한 규모의 데이터와 애플리케이션을 신속하고 손쉽게 활용할 수 있습니다.

Snowflake 마켓플레이스의 라이브 데이터 세트에 직접 액세스하여 데이터와 애플리케이션을 간편하게 활용하고 배포할 수 있어 기존의 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 API 기반 통합 관련 비용과 업무 부담이 줄어듭니다. 또는 Snowflake Native Connector를 사용하면 추가 라이선스 비용 없이 간단하게 데이터를 가져올 수 있습니다.

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내장형 DevOps 기능으로 프로덕션에 이르는 더 빠른 경로 제공

Git에서 프로젝트 구성 및 파이프라인을 직접 가져와 배포를 트리거하세요. 프로덕션 환경에 자동화된 변경 사항 관리(생성, 변경, 실행)를 적용해 데이터베이스의 일관성을 유지하고, Python API를 사용해 프로그래밍 방식으로 Snowflake 리소스를 관리하며*, Snowflake CLI로 CI/CD 파이프라인(예: GitHub Actions) 내 태스크를 자동화하세요. 이렇게 하면 Snowflake에서 직접 또는 기존 DevOps 도구를 사용해 협업 및 버전 관리 개선 및 원활한 통합을 실현할 수 있습니다. 또한 Snowflake Trail로 가시성을 손쉽게 확보할 수 있습니다.

*PuPr 제공 중

Snowflake Notebooks를 활용한 데이터 엔지니어링 사용해 보기