웨비나
엔터프라이즈 인텔리전스를 위한 AI 지원 레이크하우스 설계
Whoop이 모든 팀에 거버넌스가 적용된 AI 활용 인사이트를 제공하는 방법을 알아보세요.
사용 사례
데이터 이동 없이 구현하는 강력한 분석 및 AI
데이터 위치에 관계없이 전체 데이터 자산을 활용하세요. 파이프라인 구축, 데이터 복제, 아키텍처 재설계 없이 가능합니다.
상호운용 가능한 레이크하우스 사용 사례 더 살펴보기:
개요
엔진 관리 없이 분석과 AI를 위한 단일 엔진 사용, 데이터 이동 불필요
팀이 단일 플랫폼에서 SLA를 충족하고, 신뢰도 높은 데이터를 기반으로 분석 및 AI 워크로드를 수행하며, 데이터와 도구의 분산 없이 인사이트를 제공할 수 있도록 지원합니다.
데이터를 이동하지 않고 원본 위치에서 액세스
데이터를 복제할 필요가 없습니다. 데이터가 어디에 있든 Iceberg, Delta, Parquet 데이터에서 직접 작업하여 전체 데이터 자산을 일관된 뷰로 통합합니다.
모든 페르소나 지원
분석가부터 엔지니어까지 팀의 모든 사용자가 내장된 에이전트형 인텔리전스를 활용해 데이터에서 셀프서비스 방식으로 인사이트를 얻을 수 있습니다. 동시에 통합된 거버넌스와 보안 제어도 유지할 수 있습니다.
비용 관리
사용한 컴퓨팅 용량에 대해서만 비용을 지불하세요. Snowflake는 탄력적으로 확장되며, 유휴 상태에서는 일시 중지되고 필요 시 즉시 재개됩니다.
이점
데이터가 있는 곳에서 실행하는 분석 및 AI
원본 위치의 오픈 포맷 데이터 분석
데이터 복제 없이 Snowflake의 성능, 사용 편의성, 안정성 확장
기존 Apache Iceberg™ 테이블에 액세스하거나 카탈로그, 리전, 클라우드 전반에서 손쉽게 생성할 수 있습니다.
기존 Delta 및 Apache Parquet 파일을 원본 위치에서 직접 쿼리하여 Iceberg 테이블과 함께 뛰어난 성능과 안정성을 갖춘 분석을 수행할 수 있습니다.
자동 검색 및 새로 고침 기능을 통해 Snowflake를 원격 Iceberg 카탈로그에 직접 연결하여 데이터 자산에 대한 통합되고 거버넌스가 적용된 뷰를 제공합니다.
자연어로 더 빠른 쿼리
오버헤드 없이 실행하는 엔터프라이즈급 분석
- 선도적인 분석 엔진을 오픈 테이블 포맷까지 확장하여 Apache Iceberg 테이블에서 최대 2배 빠른 쿼리 성능¹˒²을 제공합니다.
자연어로 질문하면 Snowflake CoCo가 레이크하우스 데이터에서 직접 답변을 제공합니다.
별도의 인프라를 구축하지 않고도 거버넌스가 적용된 레이크하우스 데이터에서 직접 인터랙티브 분석 앱을 구축하고 공유할 수 있습니다.
통합 거버넌스
한 번의 정책 설정으로 전체 데이터 자산 전반에 일관된 거버넌스 적용
- 모든 팀에 신뢰할 수 있는 거버넌스가 적용된 의사 결정용 데이터를 제공하여 SLA를 지원하고 비즈니스 성과를 창출하세요.
모든 레이크하우스 데이터에 세분화된 행 수준 및 컬럼 수준 보안을 적용하여 각 사용자가 필요한 데이터에만 정확하게 액세스할 수 있도록 합니다.
모든 액세스 정책은 Snowflake에서 중앙 집중식으로 관리할 수 있습니다.
시작하기
Snowflake와 함께 다음 단계로 나아가세요
지금 Snowflake30일 평가판 시작하기
- 400 달러(USD) 상당의 크레딧 제공
- 즉시 이용 가능한 AI 데이터 클라우드
- 핵심 데이터 워크로드 지원
레이크하우스 분석
자주 묻는 질문
원본 위치 데이터 쿼리, Iceberg 테이블 및 카탈로그 관리 등 Snowflake의 레이크하우스 분석 접근 방식에 대해 자주 묻는 질문을 확인하세요.
데이터를 마이그레이션하거나 기존 설정을 변경해야 하나요?
아니요. Snowflake는 Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage 전반에서 데이터를 원본 위치에서 직접 쿼리하므로 기존 카탈로그, 파이프라인, 데이터는 현재 위치 그대로 유지할 수 있습니다.
Snowflake는 어떤 오픈 포맷과 카탈로그를 지원하나요?
Snowflake는 Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Parquet를 지원합니다. 또한 AWS Glue와 Databricks Unity Catalog를 비롯한 Iceberg REST 호환 카탈로그에도 연결됩니다.
Snowflake 관리형 Iceberg 테이블과 외부 관리형 Iceberg 테이블은 무엇이 다른가요?
차이는 테이블 메타데이터와 수명 주기를 누가 관리하느냐에 있습니다.
Snowflake 관리형 Iceberg 테이블
Snowflake가 Iceberg 카탈로그 역할을 수행하며 압축을 포함한 유지 관리와 최적화를 처리합니다. 팀은 Snowflake에서 읽기 및 쓰기 액세스를 사용할 수 있으며 Spark, Trino와 같은 엔진도 Snowflake Horizon Catalog를 통해 동일한 테이블에 액세스할 수 있습니다.
외부 관리형 Iceberg 테이블
AWS Glue 또는 Databricks Unity Catalog 같은 기존 카탈로그가 메타데이터와 수명 주기를 관리합니다. Snowflake는 Catalog Linked Database를 통해 연결되어 쿼리 및 쓰기 작업을 수행합니다.
Snowflake 거버넌스 제어가 레이크 데이터에도 적용되나요?
네. 마스킹 정책, 행 액세스 정책, 역할 기반 액세스 제어(RBAC)는 전체 데이터 자산에 걸쳐 단일 거버넌스 프레임워크를 통해 연결된 레이크 데이터에도 적용됩니다.
