워크로드

데이터 엔지니어링을 위한 데이터 엔지니어링

SQL 또는 Python으로 강력한 스트리밍 및 배치 데이터 파이프라인을 구축하세요.

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EBOOK

복잡한 데이터 엔지니어링 요구 사항 간소화

선언형 파이프라인과 비용 효율적인 증분 새로 고침을 통해 스트리밍 및 배치 데이터 파이프라인을 단일 플랫폼에서 구축합니다.

데이터 공유를 통해 불필요한 파이프라인 제거

파이프라인 구축 없이 Snowflake 마켓플레이스를 통해 수천 개의 데이터 세트와 앱에서 즉시 사용 가능한 라이브 데이터에 액세스할 수 있습니다.

하나의 최적화된 엔진에서 원하는 언어로 코딩

Python, SQL 등의 언어로 프로그래밍한 다음 Snowflake의 멀티 클러스터 컴퓨팅으로 실행할 수 있으며, 별도의 인프라가 필요하지 않습니다.

작동 방식

10초 미만의 지연 시간으로 데이터 스트리밍 실현

스트리밍 및 배치 시스템은 별도로 유지되는 경우가 많으며, 일반적으로 관리가 복잡하고 확장 시 비용이 많이 듭니다. 하지만 Snowflake에서는 하나의 시스템에서 스트리밍과 배치 데이터의 수집 및 변환을 모두 처리하여 작업 간소화를 실현합니다.

Snowpipe Streaming을 사용하거나 Snowpipe를 통한 파일 자동 수집을 활용하면 지연 시간을 한 자릿수로 단축하며 행 데이터 집합을 준실시간으로 스트리밍할 수 있습니다. 두 가지 모두 서버리스이므로 확장성과 비용 효율성이 향상합니다.

Stream data with less than 10 second latency

Adjust latency with single parameter change

단일 파라미터 변경을 통해 지연 시간 조정

Dynamic Table(PuPr)을 사용하면 SQL 또는 Python을 통해 데이터 변환을 선언적으로 정의할 수 있습니다. Snowflake는 종속성을 관리하고 데이터 최신성 목표에 따라 결과를 자동으로 구체화합니다. Dynamic Table은 마지막 새로 고침 이후에 변경된 데이터에 대해서만 작동합니다. 따라서 대량의 데이터와 복잡한 파이프라인을 단순화하고 비용 효율성을 향상합니다.

비즈니스 요구 사항에 변화가 발생하더라도 지연 시간 파라미터 하나만 변경하면 배치 파이프라인을 스트리밍 파이프라인으로 전환하여 쉽게 적응할 수 있습니다.

웨비나 보기

분석, AI/ML 및 애플리케이션을 위한 데이터 엔지니어링 역량 강화

워크로드를 데이터에서 수행할 수 있어 파이프라인 아키텍처를 간소화합니다. 또한, 별도의 인프라가 필요하지 않습니다.

데이터가 있는 곳에서 코딩을 수행하여 분석 가속화부터 앱 구축, 생성형 AI 및 LLM 성능 활용까지 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하세요. Snowpark에서는 SQL, Python, Java, Scala 등 선호하는 언어로 코드를 작성할 수 있습니다.

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거버넌스 저하 없이 3.5배 더 빠른 성능 및 34%의 비용 절감 실현

Snowpark가 제공하는 DataFrame API 등의 라이브러리 모음을 비롯하여 UDF, Stored Procedure와 같은 런타임 등을 활용하여 Python, Java 또는 Scala로 코딩할 수 있습니다. 그런 다음 데이터가 있는 위치에서 Snowflake의 일관된 거버넌스를 적용하여 안전하게 코드를 배포하고 처리합니다.

Snowpark를 사용하면 관리형 Spark 솔루션 대비 평균 3.5배 향상된 성능과 34%의 비용 절감을 실현할 수 있습니다.¹

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손쉬운 데이터 공유로 데이터 파이프라인 구축 수 절감

데이터 클라우드를 사용하면 방대한 규모의 데이터와 애플리케이션을 신속하고 손쉽게 활용할 수 있습니다.

Snowflake 마켓플레이스의 라이브 데이터 세트에 직접 액세스하여 데이터와 애플리케이션을 간편하게 활용하고 배포할 수 있어 기존의 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인 및 API 기반 통합 관련 비용과 업무 부담이 줄어듭니다. 또는 네이티브 커넥터를 사용해 간단하게 데이터를 가져올 수도 있습니다.

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