제품 카테고리
SnowflakeTransactions
트랜잭션, 분석 및 AI를 하나의 엔터프라이즈급 플랫폼에서 통합하세요. 복잡한 데이터 이동 없이 고성능 앱부터 실시간 AI 에이전트까지 구축할 수 있습니다.
분산된 데이터베이스 환경을 통합 아키텍처로 전환
분산된 사일로 관리에서 벗어나 앱, 인사이트, AI를 위한 하나의 강력한 플랫폼에서 모든 데이터를 통합하세요.
고비용의 취약한 파이프라인 제거
고비용 ETL을 제거하고 트랜잭션 데이터와 분석 데이터를 연결하여 최신 인사이트와 빠른 대응 경험을 지원합니다.
신뢰할 수 있는 AI의 보안 및 확장
위험한 데이터 이동을 제거하고 단일 보안 경계를 유지하여 AI의 보안성과 신뢰성을 강화합니다.
이점
단일 플랫폼,파이프라인 비용 제거
파편화된 데이터 시대를 넘어, Snowflake Postgres와 Unistore를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 트랜잭션 데이터를 확보하고 단일 플랫폼에서 앱, 인사이트, AI를 지원합니다.
프로덕션급 Postgres 환경
Postgres 데이터와 분석 환경을 몇 초 만에 연결
코드 변경 없이 Postgres 앱을 마이그레이션할 수 있습니다.
고성능 앱과 AI를 위한 최고 수준의 가격 대비 성능을 제공합니다.
99.95% 가동 시간 SLA, 고가용성 및 10일간의 무료 연속 백업으로 회복탄력성을 보장합니다.
자체 관리 키와 프라이빗 네트워크 연결로 데이터를 보호합니다.
간소화된 하이브리드 워크로드
단일 SQL 문을 사용하여 트랜잭션 데이터와 분석 데이터 통합
- Unistore의 트랜잭션 데이터와 Snowflake의 과거 데이터를 한 번에 조인합니다.
별도의 데이터베이스와 복잡한 ETL 작업을 제거합니다.
앱 및 워크플로우 상태를 분석과 동기화하여 최신 리포트와 대시보드를 유지합니다.
하나의 거버넌스 모델, 하나의 보안 계층, 하나의 신뢰할 수 있는 데이터 소스로 모든 데이터를 관리합니다.
“SimCorp의 애플리케이션은 분당 수천 건의 업데이트를 요구하며, 복잡한 워크플로우 상태를 관리하고 세분화된 락을 적용합니다. Snowflake Postgres를 통해 이러한 높은 트랜잭션 볼륨을 손쉽게 처리할 수 있습니다.”
Mike Willett
SimCorp 선임 이사
- 10xSimCorp의 기존 Postgres 솔루션 대비 더 빠른 디스크 작업 성능
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Snowflake 30일 무료 평가판지금 체험하기
- 400달러(USD) 상당의 무료 사용 크레딧 제공
- 즉시 이용 가능한 AI 데이터 클라우드
- 핵심 데이터 워크로드의 활성화 실현
Snowflake Transactions
자주 묻는질문
Snowflake Transactions 관련 주요 질문에 대한 답변을 살펴보세요.
Snowflake Transactions는 트랜잭션, 분석, AI 워크로드를 단일 엔터프라이즈급 플랫폼에서 통합하는 제품 카테고리입니다. Postgres 호환성이 필요한 앱 및 AI 에이전트를 위한 Snowflake Postgres와 Snowflake와의 긴밀한 통합이 필요한 트랜잭션 사용 사례를 위한 Snowflake Unistore를 결합합니다. 이러한 제품들은 분산된 데이터 사일로 관리와 복잡한 데이터 이동의 필요성을 제거합니다.
이러한 워크로드 간의 경계를 허물면 데이터 사일로로 인한 아키텍처 비용을 제거할 수 있습니다. 앱, 분석, AI가 동기화되어 실행되며 데이터 이동에 따른 지연이나 비용 없이 시스템이 최신 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다.
Snowflake Postgres는 앱과 AI를 위한 운영 스토어로 사용하고, 기존 Postgres 앱을 Snowflake 플랫폼으로 손쉽게 리프트 앤 시프트할 때 사용합니다. Unistore는 앱 및 워크플로우 상태 추적이나 실시간 데이터 제공 등 Snowflake의 데이터 거버넌스 및 분석 기능과의 긴밀한 통합이 필요한 사용 사례에 사용합니다.
Snowflake Transactions는 실시간 AI에 이상적입니다. 분석 데이터와 프로덕션 데이터 위치에 관계없이 이를 연결하는 동일한 엔터프라이즈급 플랫폼에서 AI를 실행하면, 복잡한 데이터 이동에 따른 지연, 비용, 위험 없이 AI가 최신 컨텍스트에 즉시 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 AI를 현실에 기반하도록 하고, 오래된 데이터로 인해 발생하는 할루시네이션을 줄일 수 있습니다.
