워크로드
AI/ML을 위한 Snowflake
최적화된 관리형 스토리지를 통해 유연한 아키텍처 패턴을 대규모로 배포합니다.
단일 플랫폼을 통한 데이터 가치 창출
외부 또는 Snowflake의 최적화된 관리형 스토리지 등 데이터의 저장 위치와 관계없이 비정형, 반정형 및 정형 데이터를 원활하게 함께 사용할 수 있습니다.
내장형 거버넌스로 데이터 보호
즉시 사용 가능한 상세 메타데이터, 세분화되고 일관적인 액세스 제어, 지속적으로 사용량을 모니터링하는 텔레메트리를 통해 데이터 레이크의 보안을 유지합니다.
완전 관리형 서비스로 총소유비용 절감
업그레이드, 가용성, 스토리지 유지 관리, 규정 준수 인증 등을 Snowflake가 관리함에 따라 일반 운영에 드는 시간 및 비용을 절감하고 전략적인 업무에 더 주력할 수 있습니다.
작동 방식
압축된 완전 관리형 스토리지로 데이터 통합 수행
단일 플랫폼의 비정형, 반정형 및 정형 데이터에서 다양한 워크로드를 지원하므로 여러 서비스와 시스템을 결합할 필요가 없습니다.
효율적인 압축, 자동 마이크로 파티셔닝, 전송 및 저장 데이터 암호화 기능을 갖춘 Snowflake의 완전 관리형 스토리지를 사용하면 데이터 파일의 보호, 백업 및 최적화에 따른 번거로움을 피할 수 있습니다.
통합 외부 스토리지로 데이터 액세스 간소화
데이터를 복사하거나 이동할 필요 없이 개방형 파일 형식과 Apache Iceberg 등 외부 데이터 레이크 스토리지에 저장된 파일과 테이블을 관리하고 액세스할 수 있습니다.
Snowflake 마켓플레이스의 라이브 데이터 세트에 직접 액세스하여 서드 파티 데이터를 손쉽게 통합할 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.
데이터 파악, 보호 및 연결
Snowflake Horizon 또는 자체 클라우드 오브젝트 스토리지 중 어디에 데이터가 저장되어 있든지 관계없이 Snowflake를 사용하면 데이터의 파악, 관리 및 모니터링을 수행할 수 있습니다.
- Classification을 통한 민감 데이터 및 PII 데이터 감지 및 식별
- Object Tagging을 통해 규정 준수, 검색, 보호 및 리소스 사용에 대한 민감 데이터 모니터링 수행
- Dynamic Data Masking과 External Tokenization을 통한 컬럼 수준의 보안 적용
- 태그 기반 마스킹을 통한 마스킹 정책 적용 자동화
- Row Access Policy를 활용한 행 수준의 보안 적용
- 내장형 쿼리용 뷰를 통해 규제 감사 요구 사항을 준수하고 계보, 사용 패턴 및 관계 파악
원하는 언어로 코드 및 처리 수행
안정적인 성능과 비용 절감, 그리고 제로에 가까운 유지 관리가 가능한 Snowflake의 탄력적인 멀티 클러스터 컴퓨팅으로 파이프라인을 실행합니다.
Snowpark를 사용하면 DataFrames에서 간편하고 안전하게 파일 또는 테이블을 처리할 수 있습니다. 추가 클러스터나 서비스, 데이터 사본을 관리할 필요 없이 Python, Scala 또는 Java로 코딩이 가능합니다.
뛰어난 가격 대비 성능으로 강력한 인사이트 제공
관계형 쿼리를 수행하는 것과 동일한 속도로 반정형 데이터를 쿼리하면서 읽기 스키마의 유연성을 그대로 유지합니다.
Snowflake의 즉시에 가까운 탄력성에 따라 컴퓨팅 리소스 규모가 적절하게 조정되며 소비 기반 가격 책정으로 사용한 만큼만 지출할 수 있습니다. 지속적인 성능 개선과 네이티브 최적화를 통해 비용 효율성 개선을 실현합니다.
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Snowflake를 30일 동안 무료로 사용해 보세요. 다른 솔루션에 내재된 복잡성, 비용 부담, 제약 조건
등을 해소하는 데 도움이 되는 데이터 클라우드를 경험하실 수 있습니다.