웨비나
원하는 방식으로 개방형 레이크하우스 데이터 분석하기
Komodo Health가 Snowflake 관리형 Iceberg 테이블과 개방형 레이크하우스 아키텍처로 상호운용성을 향상한 방법을 알아보세요.
사용 사례
팀의 역량을 강화하고 결과를 도출하는레이크하우스 분석
데이터를 이동하지 않고 연결하여 AI 및 고급 분석을 가속화하고 오픈 테이블 형식에서 탁월한 수준의 성능을 발휘할 수 있습니다.
개요
복잡한 인프라의 번거로움을 없애고 레이크하우스를 위한엔터프라이즈급 분석 및 AI로 조직의 역량을 강화하세요.
Snowflake의 단일 통합 플랫폼은 거의 모든 레이크하우스 데이터에 거버넌스가 적용된 액세스를 제공하며, 오픈 테이블 형식에서 빠르고 신뢰할 수 있는 인사이트와 뛰어난 가격 및 성능을 제공합니다.
데이터 인플레이스 연결
데이터를 이동하거나 복제할 필요가 없습니다. 데이터 형식이나 카탈로그의 제약 없이 데이터 자산에 대한 통합되고 관리된 뷰를 얻으세요.
혁신 증진
Snowflake의 탄력적인 엔진으로 로드맵을 가속화하세요. 이 엔진은 컴퓨팅과 적응형 동시성을 분리하여 개입 없이도 신뢰할 수 있는 속도를 제공합니다.
의사 결정 강화
비전문가 사용자가 신뢰할 수 있는 거버넌스 기반 분석, AI 및 데이터 제품을 제공하여 팀의 영향력을 확대하세요.
이점
강력한 레이크하우스 분석으로 가능성을 열어보세요
어디서나 신속한 데이터 분석
오픈 데이터 생태계를 활용하여 단일 엔진 플랫폼으로 강력한 인사이트 확보
추가 컴퓨팅 리소스 소모 없이 카탈로그, 리전 및 클라우드 전반에서 기존 Apache Iceberg™ 테이블에 액세스하거나 간편하게 생성할 수 있습니다.
Iceberg 테이블 외에도 기존 Delta 및 Apache Parquet 파일을 데이터 이동 없이 쿼리하여 번거로움 없이 우수한 성능의 신뢰할 수 있는 분석을 달성하세요.
Document AI로 비정형 데이터를 활용하고 Cortex Knowledge Extensions를 통해 AP, Washington Post, Stripe 등 유명 언론사의 신뢰할 수 있는 외부 지식으로 인사이트를 강화하세요.
엔터프라이즈급 분석 속도
데이터 위치에 상관없이 거의 모든 데이터에서 AI 및 BI 기능 구현
선도적인 분석 엔진을 오픈 테이블 형식으로 확장하여 Apache Iceberg 테이블에서 2배 더 빠른 쿼리 성능을 달성합니다.
수동 튜닝 없이 자동으로 활성화되는 성능 개선을 통해 가치 실현 시간을 단축하고 워크플로우를 지속적으로 효율화합니다.
- 리소스 경합 없이 복잡한 조인 및 쿼리를 실행하여 생산성과 시스템 효율성을 유지합니다.
데이터 활용 극대화
모든 팀으로 데이터 역량을 안전하게 확장
- 데이터 사일로를 허물고 오픈 테이블 형식에 대한 Secure Data Sharing으로 협업을 강화하세요.
네이티브 통합으로 대시보드 및 애플리케이션의 SLA를 개선하세요.
Snowflake의 완전 관리형 Cortex AI 서비스로 AI 및 ML 기반 인사이트를 더 빠르게 제공합니다.
시작하기
Snowflake와 함께다음 단계로 나아가세요
Snowflake 30일 무료 평가판 지금 체험하기
- 400달러(USD) 상당의 무료 사용 크레딧 제공
- 즉시 이용 가능한 AI 데이터 클라우드
- 핵심 데이터 워크로드의 활성화 실현
레이크하우스 분석
자주 묻는 질문
Snowflake의 데이터 레이크하우스 분석 접근 방식, 데이터 쿼리, Iceberg 테이블 관리 및 개방형 카탈로그 솔루션 사용에 대한 가장 일반적인 질문을 파악하세요.
데이터 레이크하우스란 무엇인가요?
데이터 레이크하우스는 다양한 가공 전 데이터 저장에 최적인 데이터 레이크의 비용 효율적 확장성 및 유연성을, 데이터 웨어하우스의 강력한 데이터 관리, 거버넌스, 고성능 분석 기능과 통합합니다.
Snowflake 외부에 저장된 데이터를 이동하지 않고 어떻게 분석할 수 있나요?
Snowflake는 Amazon S3, Azure Blob Storage 또는 Google Cloud Storage와 같은 외부 클라우드 스토리지에 직접 저장된 데이터를 이동하거나 복사할 필요 없이 분석할 수 있도록 합니다. 주요 방법은 다음과 같습니다.
- External Table: 기존 클라우드 스토리지의 데이터 파일(Parquet, CSV, JSON 등)을 네이티브 Snowflake 테이블처럼 쿼리합니다.
- Iceberg 테이블: 개방형 테이블 형식인 Apache Iceberg를 활용하여 Snowflake로 데이터 레이크의 데이터를 쿼리합니다. Apache Iceberg의 스키마 진화 및 Time Travel과 같은 기능을 사용하면서 Snowflake의 강력한 쿼리 엔진을 통해 이점을 얻을 수 있습니다.
Snowflake 관리형 Iceberg 테이블과 외부 관리형 Iceberg 테이블을 쿼리하는 데 어떤 차이가 있나요?
주요 차이점은 Iceberg 테이블의 메타데이터(카탈로그)와 수명 주기를 누가 관리하는가에 있습니다.
Snowflake 관리형 Iceberg 테이블: Snowflake Horizon Catalog는 압축과 같은 작업을 관리하고 수행하며, Snowflake에서 직접 읽기/쓰기 액세스를 제공하여 긴밀하게 통합된 경험을 선사합니다. 이들 테이블을 Snowflake Open Catalog와 동기화하면 다중 엔진 읽기 액세스도 가능합니다.
- 외부 관리형 Iceberg 테이블: 외부 카탈로그(AWS Glue나 Apache Polaris™와 같은 오픈소스 카탈로그)는 테이블의 트랜잭션 및 메타데이터를 관리합니다. Snowflake는 이들과 연결되어 쿼리를 수행합니다.
Horizon Catalog와 Snowflake Open Catalog의 차이점은 무엇인가요?
- Snowflake Horizon Catalog는 Snowflake 플랫폼 내의 모든 데이터 자산에 통합 거버넌스, 보안 및 검색 기능을 제공하며, Snowflake 관리형 Iceberg 테이블의 카탈로그 역할도 수행합니다.
- Snowflake Open Catalog는 공급업체 중립적 오픈소스 카탈로그인 Apache Polaris™용 관리형 서비스입니다. Apache Polaris와 Snowflake Open Catalog는 안전한 멀티 엔진 액세스 제어와 읽기-쓰기 상호운용성을 제공합니다.
