클라우드 컴퓨팅은 데이터 스토리지 및 컴퓨팅 파워의 온디맨드 가용성이 특징입니다. 클라우드 컴퓨팅의 가장 큰 장점은 컴퓨팅 자원의 관리에 적극적으로 직접 참여할 필요가 없다는 것입니다. 또한 소프트웨어 자동 업데이트, 신속한 확장성, 무한대의 스토리지 접근, 비용절감 등의 효과도 있습니다. 예상대로 AWS Redshift, Google BigQuery, and Microsoft Azure Data Warehouse에 의해 주도된 최근의 클라우드 컴퓨팅의 폭발적 인기로 인해 온프레미스 데이터센터가 쇠퇴했습니다.

Oracle 및 IBM과 같은 대부분의 주요 데이터 웨어하우스데이터 웨어하우스 제공업체는 전통적인 호스팅 솔루션으로 시작했지만 나중에 클라우드 환경으로 바꾸었습니다. 이러한 호스팅 솔루션과 달리 Snowflake는 처음부터 클라우드용으로 구축되었습니다. Snowflake는 혁신적인 클라우드 데이터 웨어하우스로 시작되었지만 점차 진화해서 오늘날에는 혁신적인 최신 데이터 웨어하우스 그 이상입니다.

그 과정에서 Snowflake는 인상적인 성과를 거두었습니다. Snowflake는 2015 Strata + Hadoop World 스타트업 대회에서 1위를 차지했으며 Gartner의 Magic Quadrant 2015 DBMS 보고서에서 “쿨 벤더”로 선정되었습니다. 2019년 Snowflake는 Forbes 잡지의 Cloud 100 목록에서 2위, LinkedIn의 미국 최고의 스타트업 목록에서 1위를 차지했습니다. 2020년 9월 16일에 Snowflake는 역사상 가장 큰 소프트웨어 기업으로 주식시장에 상장되었습니다.

오늘날 Snowflake 데이터 클라우드 플랫폼은 사일로를 허물고 다양한 워크로드를 지원합니다. 기존 데이터 엔지니어링 및 데이터 웨어하우스 워크로드 외에도 Snowflake는 데이터 레이크데이터 레이크, 데이터 협업, 데이터 분석, 데이터 애플리케이션, 데이터 사이언스, 사이버 보안사이버 보안 및 Unistore 워크로드를 지원합니다. Snowflake의 “많은 데이터 워크로드를 하나의 플랫폼으로” 접근 방식은 기업이 규정 준수 요구 사항을 충족할 수 있도록 빠르게 증가하는 데이터셋에서 안전하고 신속하게 가치를 도출할 수 있는 방법을 기업에 제공합니다. Snowflake는 10년 전 창업한 이후 데이터 클라우드 전반에 걸쳐 빠른 속도로 혁신을 계속해 왔습니다.

Snowflake는 처음부터 클라우드용 데이터 웨어하우스를 구축하여 다양한 유형의 대규모 데이터에서 무한대의 통찰력을 발견할 수 있다는 비전을 가지고 2012년에 창업했습니다. 그들의 목표는 안전하고 강력하지만 비용 효율적이고 유지 관리가 간편한 솔루션을 구축하는 것이었습니다. 불과 3년 후인 2015년에 Snowflake의 클라우드 기반 데이터 웨어하우스가 상용화되었습니다. 즉시 Snowflake는 고유한 아키텍처와 클라우드에 구애받지 않는 접근 방식으로 데이터 웨어하우징데이터 웨어하우징 시장을 혁신했습니다. 또한 혁신적인 Snowflake 플랫폼은 데이터 엔지니어링을 보다 비즈니스 지향적이고 덜 기술적이고 시간이 덜 소요되도록 만들어 회사 내 모든 수준의 사용자가 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 하여 데이터 분석을 대중화했습니다.
Snowflake의 고유한 특성과 접근 방식을 이해하려면 Snowflake의 기본 아키텍처를 이해하는 것이 중요합니다. Chapter 2에서 시작하여 책 전체에 걸쳐 Snowflake가 기존의 데이터 웨어하우스와 관련된 관리 및 관리 오버헤드를 상당 부분 제거하기 위해 다양한 방법으로 오버헤드가 거의 제로에 가까운 관리 기능을 제공하고 있다는 것을 발견하게 될 것입니다. 각 Chapter에는 직접 시도할 수 있는 SQL 예제가 포함되어 있으므로 Snowflake의 작동 방식을 직접 확인할 수 있습니다. 또한 각 Chapter의 끝에 있는 지식점검을 통해 얼마나 이해했는지를 평가해볼 수 있습니다.

가장 혁신적인 Snowflake 워크로드 중 일부는 2018년에 도입된 Snowflake의 보안 데이터 공유보안 데이터 공유 기능에 의존합니다. Snowflake 보안 데이터 공유를 사용하면 사실상 즉시 보안 관리 데이터를 비즈니스 에코시스템에서 공유할 수 있습니다. 또한 데이터 자산을 수익화 할 수 있는 많은 가능성을 열어줍니다. Chapter 10은 이 혁신적인 Snowflake 워크로드를 소개합니다.

2021년 Snowflake는 Snowflake Organizations을 사용하여 여러 계정을 쉽게 관리할 수 있는 기능을 소개했습니다. 여러 계정을 관리하면 서로 다른 개발 및 프로덕션 환경을 별도로 유지 관리하고 멀티클라우드 전략을 채택할 수 있습니다. 또한 각 개별 계정에 필요한 기능을 선택할 수 있으므로 비용을 더 잘 관리할 수 있습니다. Chapter 5에서 Snowflake Organization 관리를 살펴보겠습니다.

Snowflake는 또한 2021년 6월 SnowparkSnowpark를 도입하여 데이터 클라우드에서 가능한 범위를 확장했습니다. Snowpark는 업계 전반에 걸쳐 데이터 엔지니어링 및 머신 러닝 분야에서 게임 체인저로 인식되고 있습니다. Snowpark는 클라우드에 새로운 데이터 프로그래밍 기능을 제공하고 개발자, 데이터 사이언티스트 및 데이터 엔지니어가 Java, Scala 또는 Python을 사용하여 서버리스 방식서버리스 방식으로 코드를 배포할 수 있도록 하는 개발자 프레임워크입니다.

2022년 Snowflake에서 도입한 Security Data LakeSecurity Data Lake는 사이버 보안 및 규정 준수 팀이 보안 로그에 대한 완전한 가시성을 대규모로 확보하는 동시에 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM: security information and event management) 시스템보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM: security information and event management) 시스템의 비용을 절감할 수 있는 혁신적인 워크로드입니다. 흥미롭게도 이 사이버 보안 워크로드는 Snowflake Data Exchange에서 위협 탐지, 위협 헌팅, 이상 탐지 등을 제공할 수 있는 사이버 보안 파트너와 함께 향상될 수 있습니다. Chapter 12에서 Snowpark와 Security Data Lake 워크로드에 대해 자세히 알아볼 것입니다. 또한 Chapter 12에서 최신 Snowflake 워크로드인 Unistore(트랜잭션 및 분석 데이터용 워크로드)에 대해 알아볼 것입니다.

첫 번째 Chapter에서 Snowflake를 소개하고 새로운 Snowflake 웹 UI인 SnowsightSnowsight로 쉽게 탐색할 수 있도록 합니다. 또한 이 Chapter에는 Snowflake 커뮤니티, 인증 및 Snowflake 이벤트에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 책의 예제코드에 대한 주의 사항을 설명하는 섹션도 있습니다. 이 Chapter를 잘 이해하면 다음 Chapter를 학습하는데 도움이 됩니다.

· 대량의 데이터를 효율적으로 캡처, 저장, 처리할 수 있다.<br/> · 실시간 데이터 피드를 정형 및 반정형 형식의 실시간 데이터 피드를 수집 및 변환하고 몇 분 안에 의미 있는 데이터 인사이트를 제공한다.<br/> · Snowflake Time Travel 및 제로 카피 복제를 사용하여 시스템 복원력과 지속적인 스토리지 비용의 균형을 맞추는 합리적인 데이터 복구 전략을 수립할 수 있다.<br/> · Snowflake Marketplace에서 바로 쿼리할 수 있는 데이터 세트에 액세스하여 데이터를 안전하게 공유하고 데이터 통합 비용을 줄이거나 없앨 수 있다.