설명서
Snowflake AIM으로 최신화: 기술 문서
Snowflake AIM이 테이블, 뷰, ETL, 보고서, 프로시저를 비롯한 코드와 데이터베이스 오브젝트를 Snowflake로 변환하고, Spark 코드를 분석해 호환성을 평가하며, 변환 가능한 API를 Snowpark로 자동 변환하는 방법을 알아보세요.
솔루션
Snowflake AI 데이터 클라우드에서데이터 자산 현대화
더 이상 마이그레이션을 수작업으로 관리할 필요가 없습니다. Snowflake AIM은 최신 데이터 플랫폼으로 전환하는 두 가지 경로를 제공합니다. 코드를 변환하고 최적화하거나 기존 워크로드를 가상화해 즉시 가치를 실현할 수 있습니다. 어떤 방식을 선택하든 데이터, AI, 오픈 포맷을 모두 지원하는 단일 플랫폼으로 전환할 수 있습니다.
Forbes 선정 글로벌 2,000대 기업 중 800곳 이상이 사용하는 Snowflake*
현대화를 위한 Snowflake AIM
마이그레이션을 넘어 현대화. Snowflake로 전환하고 Snowpark에 최적화
웨어하우스 코드와 Spark 워크로드를 Snowflake에서 네이티브로 실행되도록 자동 변환합니다. 또한 Snowflake AIM은 테이블, 뷰, ETL, 프로시저, Spark API까지 처리해 수작업으로 코드를 재작성하는 대신 더 빠르게 개발과 배포를 진행할 수 있습니다.
가상화를 위한 SNOWFLAKE AIM
위험과 중단을 줄이고 코드 재작성과 가동 중지 시간을 최소화하는 Teradata 환경 종료를 위한 전환
Snowflake에서 Teradata를 가상화해 모든 코드를 재작성하지 않고도 기존 워크로드를 실행할 수 있습니다. ETL과 애플리케이션은 그대로 유지한 채 데이터를 이전해 진정한 리프트 앤 시프트 마이그레이션, 더 빠른 운영 종료, 단계적 최신화를 Snowflake에서 구현할 수 있습니다.
고객
어떤 환경에서든 안심하고 AI 데이터 클라우드로 마이그레이션
온프레미스에서 클라우드로, 또는 클라우드 간 마이그레이션까지 Snowflake와 함께라면 원활하게 전환할 수 있습니다.
과제
높은 유지 관리 비용과 잦은 시스템 장애를 겪은 Travelpass는 견고하면서도 사용하기 쉽고, 데이터 거버넌스와 비용 관리에 대한 부담을 덜어 주며, AI의 강력한 기능을 활용할 수 있는 플랫폼으로 Snowflake를 선택했습니다.
솔루션
Travelpass는 Snowflake Professional Services와 긴밀히 협력해 단 6주 만에 30TB의 데이터와 134개의 파이프라인 및 프로세스를 원활하게 이전하며 진정한 협업의 가치를 경험했습니다. Snowflake로 마이그레이션을 완료한 후 Travelpass는 비용이 이전 대비 절반으로 줄었습니다.
Snowflake는 처음부터 파트너십을 약속했고, 실제로도 그 기대에 부응했습니다. Snowflake로 전환한 결정에 매우 만족하고 있습니다.
David Webb
Data Architect, Travelpass
과제
미주, 유럽, 아시아 전역에 팀을 보유한 글로벌 기업 Pfizer는 모든 사업부가 24시간 언제든 데이터를 빠르게 액세스하고 공유할 수 있도록 보장해야 했습니다. Snowflake 도입 전에는 공유를 위해 데이터 사본, ETL 파이프라인 및 번거롭고 시간이 많이 소요되는 일련의 프로세스가 필요했습니다.
솔루션
Pfizer의 모든 사업부는 이제 Snowflake의 크로스 리전, 크로스 클라우드 기술 계층인 Snowgrid를 통해 어느 국가에 있든 관계없이 원활하고 안전하게 협업이 가능합니다. 이렇게 원활해진 공유는 글로벌 기업 Pfizer의 비즈니스 연속성을 개선하는 데 기여합니다.
Snowflake를 통해 이전 데이터 플랫폼보다 더 낮은 비용으로 전 세계 규모를 지원하는 한층 뛰어난 데이터 플랫폼을 제공하게 되었습니다."
John Pastor
Director of Business Technology, Pfizer
Marriott 사용자들은 Snowflake 도입 이후 한층 향상된 사용 경험을 체감하고 있습니다. Hadoop에서는 48시간에서 최대 1주일까지 걸리던 데이터를 이제는 Snowflake에서 준실시간으로 활용할 수 있습니다.
과제
CTC(Chicago Trading Company)는 방대한 양의 시장 데이터를 처리하는 데 어려움을 겪으면서 비싼 데이터 전송 비용, 빈번하고 예측 불가능한 처리 실패, 제한적인 비용 가시성 등의 문제에 직면했습니다.
솔루션
Snowflake로 마이그레이션한 CTC는 데이터 이동 비용을 없애고 비용 지출에 대한 가시성을 확보했으며, 그 결과 비용을 54% 절감했습니다. 이제 엔지니어들은 복잡한 구성 문제를 해결하는 대신 혁신에 집중하고 있습니다. 그 덕분에 CTC는 이전에는 비용이 너무 많이 들어 운영을 중단했던 데이터 파이프라인을 재가동하고 AI 기능을 탐색할 수 있게 되었습니다.
관리형 Spark에서 작업별 비용을 파악하는 데 몇 달 동안 큰 어려움을 겪었습니다. 하지만 Snowflake로 전환한 후에는 곧바로 이러한 비용 문제를 해결할 수 있었습니다."
David Trumbell
Head of Data Engineering and Principal Engineer, CTC
과제
Snowflake를 도입하기 전 Insider는 BigQuery에서 예측하기 어려운 비용이 발생했고, 솔루션을 확장하는 데 어려움을 겪었습니다.
솔루션
Snowflake로 마이그레이션한 Insider는 이제 컴퓨팅 및 스토리지 비용을 세밀하게 관리할 수 있게 되었으며, 그 결과 월별 비용을 23% 절감했습니다.
Snowflake는 자체 데이터를 분석하고, 비즈니스 혁신을 이끌 수 있는 외부 데이터 세트와 연계해 활용할 수 있는 통합 데이터 플랫폼을 제공합니다."
Zac Shepherd
Director of Engineering, Business Insider
과제
Snowflake를 사용하기 전 WHOOP의 데이터는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 프로덕션 데이터베이스에 걸쳐 분산되어 있었습니다. WHOOP의 이전 데이터 웨어하우스인 Amazon Redshift는 소규모 데이터 팀이 유지 관리하고 규모를 조정하기에는 비용과 운영 측면에서 부담이 컸습니다.
솔루션
WHOOP는 Snowflake로 전환한 이후, 모든 부서에서 데이터와 인사이트를 더 빠르게 활용할 수 있게 되어 회원의 요구 사항을 보다 신속하게 파악하고 더 정확한 정보를 기반으로 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. WHOOP의 데이터 팀은 느린 쿼리 및 인프라 문제 해결에 드는 시간을 줄이고, 대신 전사적으로 데이터 액세스를 확대하는 데 더 많은 시간을 할애하고 있습니다.
Snowflake를 통해 데이터를 거의 즉시 활용할 수 있게 되면서 매월 수만 달러를 절감하고 있습니다. 우리와 같은 규모의 기업에는 이러한 비용 절감 효과가 매우 중요합니다."
Matt Luizzi
Director of Business Analytics, WHOOP
과제
PGE(Portland General Electric)는 유지 관리 비용이 많이 들고 성능 문제가 있는 레거시 온프레미스 데이터 웨어하우스를 사용하고 있었습니다. 긴밀하게 결합된 시스템 아키텍처는 유연하지 못했고 조직 전체에서 데이터 사본이 급증하는 원인이 되어 스토리지 비용을 높였을 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 데이터 출처를 식별하기 어렵게 만들었습니다.
솔루션
최신 데이터 환경의 필요성을 깨달은 PGE는 Snowflake로 눈을 돌렸습니다. 분리된 스토리지와 컴퓨팅, 제로에 가까운 유지 관리, 마이크로 파티셔닝 지원 그리고 높은 성능 때문에 AWS 기반의 Snowflake AI 데이터 클라우드를 선택했습니다.
사용자는 모델링된 데이터와 원시 데이터에 각각 독립적으로 액세스할 수 있습니다. 또한 데이터 마트에 직접 액세스해 자체적인 뷰와 보고서를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 효과적인 셀프서비스 분석 환경을 구현했습니다.
Aravind Murugesh
Principal Data Architect, Portland General Electric
과제
Siemens는 의사 결정을 지원하고 프로세스를 자동화하여 혁신을 실현하는 주요 운영 인사이트를 확보하기 위해 수년에 걸쳐 데이터 활용 방법을 재고해 왔습니다.
솔루션
Siemens는 Snowflake를 사용하여 클라우드 변환을 지원하고, 데이터를 중앙 집중화하고, 의사 결정을 개선하고, AI 사용 규모를 확장하는 개방형 데이터 메시 플랫폼 생태계인 Siemens Data Cloud를 구축했습니다.
Snowflake는 확장성과 안정성을 모두 제공할 뿐 아니라, 모델을 손쉽게 구현하고 비즈니스 과제를 해결할 수 있도록 지원합니다."
David Reindler
IT Team Lead, Business Intelligence and Data Analytics, Siemens AG
Snowflake 마이그레이션 전략
Snowflake AI 데이터 클라우드로 현대화하면 즉각적인 확장성, 예측 가능한 요금, 내장형 거버넌스, 개방형 표준을 활용하면서 공급업체 종속 없이 운영할 수 있습니다. Snowflake의 검증된 마이그레이션 전략으로 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
데이터 플랫폼을 현대화해야 하는 이유를 이해하고, 고급 분석과 AI를 활용하는 동시에 레거시 시스템의 한계를 극복하는 방법을 알아봅니다.
중단을 최소화하는 명확하고 위험 부담이 낮은 마이그레이션 경로를 따라 기술적 및 조직적 장애 요소를 해소합니다.
AI 기반 도구를 활용해 마이그레이션을 간소화하고 클라우드 투자에 대한 ROI를 빠르게 실현합니다.
파트너
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