“Snowflake로 구축한 데이터 파운데이션을 통해 클라이언트 데이터를 비공개로 안전하게 유지하면서 빠르게 적응할 수 있었습니다.”
John Saunders
VP of Product, Power Digital
제품 카테고리
Data Engineering을 위한 Snowflake
인프라 튜닝 대신 데이터 품질에 집중하세요. 이제 ZeroOps 데이터 엔지니어링, 무제한의 상호 운용성, 엔터프라이즈급 AI로 데이터 생성부터 인사이트 도출까지 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
사용 사례
가공 전 데이터를 AI 지원 데이터로 전환
안정적인 데이터 이동
데이터 파이프라인 구축, 배포최적화를 더 빠르게
- 전체 파이프라인 수명 주기의 간소화로 새로운 데이터 엔지니어링 관행의 도입이나 기존 워크플로우와의 통합이 한층 용이해집니다.
- 지속적으로 확장되는 네이티브 기능 세트, 개방형 표준 및 데이터 엔지니어링 전용 도구와의 긴밀한 통합을 자랑하는 Snowflake의 엔드투엔드 워크플로우를 통해 데이터 엔지니어링을 민주화하세요.
개방형 중앙 집중식 데이터 스토리지
개방형 레이크하우스 구축 및 원활한 통합
- 유연한 오픈 소스 표준을 활용하면 AI 데이터 클라우드의 신뢰성과 보안을 유지하면서 개방형 레이크하우스를 더 신속하게 구축할 수 있습니다.
- 기존 레이크하우스 아키텍처와 원활하게 통합하거나 개방형 레이크하우스 형식으로 처음부터 구축하여, 데이터 사일로를 허물고 더 빠르게 가치를 창출하세요.
AI를 활용한 혁신
선도적인 AI 사용 사례의 잠재력 활용
- 개방적이고 유연한 아키텍처를 통해 다양한 비정형 및 반정형 데이터에 대한 액세스 및 처리가 가능합니다.
- Snowflake는 전체 파이프라인에 걸쳐 데이터 엔지니어링의 복잡성을 단순화함으로써 생성형 AI 애플리케이션의 구축과 준실시간 데이터 흐름의 AI 에이전트 활성화 등 다양한 작업을 놀라울 만큼 손쉽게 구현해줍니다.
개발자 경험
AI 데이터 파운데이션구축 및 관리
- 네이티브 개발 환경, Git 통합, 옵저버빌리티 뷰 및 경고와 같은 개발자 생산성 도구는 작업 효율과 집중도를 높여줍니다.
- Snowflake DevOps를 사용하면 모든 Snowflake 환경에서 소프트웨어 개발 수명 주기를 간소화하고 자동화할 수 있습니다.
이점
데이터 엔지니어링의 새로운 표준 제시
Zero Ops 데이터 엔지니어링
파이프라인 코딩과자동화를 자신 있게
데이터 SLA를 충족하고 반복적인 태스크를 자동화하여 실질적인 성과 제공에 주력하세요. 인프라 대신 결과물에 집중하게 되면 네이티브 데이터 엔지니어링 기능과 Snowflake Openflow, dbt Projects, panda, Iceberg 등 개방형 표준 통합을 통해 운영 오버헤드에서 벗어날 수 있습니다.
무제한의 상호운용성
총소유비용(TCO) 절감, 성능 개선, 공급업체 종속 감소
익숙하고 선호하는 기술과 상호운용 가능한 Snowflake의 엔드투엔드 데이터 엔지니어링 플랫폼으로 내외부 어디서나 제한 없는 구축이 가능합니다.
- 개방형, 확장형, 관리형 멀티 모달 데이터 통합 서비스인 Snowflake Openflow를 통해 데이터 소스와 목적지 간 자유로운 데이터 이동을 실현하세요.
- dbt Projects on Snowflake로 데이터 변환 워크플로우를 간소화하세요.
- Snowpark를 통해 코드를 데이터로 가져와 다양한 코딩 언어로 빠르게 개발을 시작하세요.
AI 구현 가속화
AI 잠재력 극대화
정형 및 비정형 형식을 지원하는 준실시간 양방향 데이터 흐름을 통해 기계만이 가능한 속도로 AI 에이전트가 협업, 컨텍스트 공유, 의사 결정을 지원합니다.
플랫폼 전반에 내장된 Snowflake의 엔터프라이즈급 기능을 활용하면 민첩하고 효율적이며 안정적인 데이터 아키텍처를 통해 최첨단 비즈니스 솔루션도 문제 없이 구동할 수 있습니다.
리소스
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30일 무료 평가판 시작하기
- 400달러(USD) 무료 사용 크레딧 제공
- 즉시 이용 가능한 AI 데이터 클라우드
- 핵심 데이터 워크로드의 활성화 실현
Data Engineering
자주 묻는 질문
파이프라인 구축에서 AI 어시스턴트에 이르기까지 Snowflake의 데이터 엔지니어링 기능에 관한 주요 질문들에 대한 답변을 확인해 보세요.
Snowflake는 데이터 파이프라인 구축을 지원하나요?
네, Snowflake에 구애받지 않는 효율적 데이터 수집 및 변환 기능부터 최적화된 스토리지에 이르기까지 견고하면서도 확장 가능한 데이터 파이프라인을 구축하는 데 필요한 포괄적인 지원을 제공합니다. 또한 Snowflake는 강력한 옵저버빌리티 및 거버넌스 기능을 제공하여 파이프라인의 신뢰성, 안전성 및 관리 편리성을 보장합니다.
Snowflake는 어떤 오픈소스 표준을 지원하나요?
Snowflake가 지원하는 주요 오픈소스 기술 및 표준으로는 대규모 분석 데이터 세트에 널리 사용되는 개방형 테이블 형식인 Apache Iceberg를 들 수 있습니다. 또한 데이터 변환을 위한 dbt와의 강력한 통합, pandas 워크플로우 확장을 위한 Modin 지원, Streamlit을 통한 데이터 애플리케이션 개발 지원 등을 제공합니다. Snowflake는 Apache NiFi와 같은 데이터 수집 도구와도 통합됩니다.
Snowflake가 지원하는 스토리지 형식으로는 어떤 것이 있나요?
Snowflake는 다양한 데이터 스토리지 기능을 제공하여 광범위한 스토리지 형식을 지원합니다. 정형 데이터(Apache Parquet 등), 반정형 데이터(JSON, Avro, XML 등), 비정형 데이터(이미지, 동영상, PDF 등)를 모두 단일 플랫폼 내에서 저장하고 분석할 수 있습니다.
Snowflake는 데이터 파이프라인에 AI 지원을 제공하나요?
물론입니다. 예를 들어 Document AI를 사용하면 문서에서 가치 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다. Snowflake Copilot은 개발자에게 코딩 지원을 제공하여 데이터 파이프라인 및 애플리케이션 개발을 간소화합니다. Snowflake Cortex LLM을 사용하면 텍스트 완성, 분류, 추출, 구문 분석, 감성 분석, 요약, 번역, 임베딩 생성 등의 작업 수행을 지원하는 강력한 AI 함수를 활용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Snowflake Cortex LLM 함수 설명서에서 확인할 수 있습니다.
Snowflake 데이터 엔지니어링 비용은 어떻게 되나요?
두 가지 주요 비용 요인은 컴퓨팅과 스토리지입니다. 컴퓨팅 리소스의 경우 Snowflake는 사용한 만큼만 지불하는 종량제 모델을 채택하고 있습니다. 스토리지 비용은 Snowflake에 저장되는 데이터 양(월별 테라바이트 단위로 측정)에 따라 책정됩니다. 요금에 대한 상세한 설명과 소비 테이블을 확인하려면 최신 정보가 포함된 Snowflake 요금 페이지를 방문하시기 바랍니다.
