데이터 기반 운영이 점점 더 보편화되는 오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터는 더 이상 백엔드 시스템의 단순한 "부산물"이 아니라 비즈니스 의사 결정, 제품 최적화 및 상업적 혁신에 직접적으로 관여하는 핵심 자산입니다. 디지털 전환을 추진하는 과정에서 기업은 단순히...안정적이고 신뢰할 수 있는 클라우드 인프라우리는 여전히 세트가 필요합니다고효율, 유연성, 그리고 유지보수가 간편한 데이터 분석 플랫폼이는 끊임없이 증가하는 데이터 및 분석 요구 사항을 지원하기 위한 것입니다.
이러한 맥락에서,AWS + 스노우플레이크 이러한 기술들의 조합은 현대적인 데이터 플랫폼을 구축할 때 점점 더 많은 기업들이 선택하는 주류 방식이 되고 있습니다.
처럼 AWS 공식 인증 리셀러실제 고객 프로젝트 및 클라우드 컨설팅 과정에서 다음과 같은 사실을 발견했습니다.
AWS는 견고하고 성숙하며 보안성이 뛰어난 클라우드 컴퓨팅 기반을 제공하는 반면, Snowflake는 데이터 분석, 데이터 공유 및 데이터 가치 창출에 중점을 둡니다.이 둘은 서로를 대체하는 것이 아니라, 오히려 상호 보완적인 관계이며, 각각 고유한 기능을 수행하면서 기업의 최신 데이터 아키텍처를 공동으로 지원합니다.
AWS Snowflake란 무엇인가요?
다음 사항에 유의해야 합니다.AWS 스노우플레이크"이것은 AWS에서 출시한 독립형 서비스가 아니라 업계에서 일반적으로 사용되는 용어입니다..."
Snowflake 데이터 클라우드는 AWS 클라우드 인프라에서 실행되고 배포되는 사용 모델입니다.
이 모델에서 Snowflake 자체는 클라우드 네이티브 데이터 플랫폼으로 작동하며, 기본 인프라 기능은 AWS에서 전적으로 제공합니다. 여기에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다.
- 컴퓨팅 리소스Amazon EC2 기반의 탄력적인 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
- 데이터 저장Amazon S3를 활용하여 높은 신뢰성과 저렴한 비용의 데이터 스토리지를 구축하세요.
- 네트워크 및 보안AWS VPC, IAM, KMS와 같은 성숙한 보안 및 네트워킹 기능을 활용하십시오.
- 사용성 및 안정성AWS의 전 세계 여러 리전 및 가용 영역을 활용합니다.
기업 입장에서 이 배포 방식의 가치는 다음과 같습니다.
이를 통해 Snowflake의 데이터 분석 및 데이터 관리 제품 기능을 최대한 활용하는 동시에 AWS의 오랜 기간 축적된 안정성, 보안, 규정 준수 및 글로벌 인프라를 계승하여 신뢰할 수 있고 확장 가능한 클라우드 데이터 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
Snowflake는 어떤 핵심 데이터 문제를 해결할 수 있습니까?
스노우플레이크는 정말 의미 있는 것입니다.클라우드 네이티브 데이터 플랫폼Snowflake의 기능은 기존의 "데이터 웨어하우스" 개념을 훨씬 뛰어넘습니다. 현재 Snowflake는 다음과 같은 핵심 시나리오를 지원합니다.
- 데이터웨어하우스고성능 분석 쿼리 및 보고서
- 데이터 레이크정형 데이터와 반정형 데이터의 통합 관리
- 데이터 공유팀, 계정 및 조직 간 데이터 공유
- 데이터 앱비즈니스 중심의 데이터 서비스 및 데이터 제품
- AI/ML 데이터 기초머신러닝 및 생성형 인공지능을 위한 고품질 데이터 소스 제공
실제 적용 사례에서 Snowflake의 장점은 주로 다음과 같은 측면에서 나타납니다.
1. 저장과 연산이 완전히 분리되어 있습니다.
- 기업은 비즈니스 요구에 따라 컴퓨팅 또는 스토리지 리소스를 독립적으로 확장할 수 있으므로 기존 데이터 웨어하우스에서 발생하는 리소스 제약으로 인한 낭비를 방지할 수 있습니다.
2. 필요에 따라 유연하게 규모를 확장하거나 축소할 수 있어 비용 관리가 더욱 용이합니다.
- 컴퓨팅 리소스는 필요에 따라 시작 및 중지할 수 있으므로 변동성 분석 작업 및 여러 팀이 동시에 작업하는 시나리오에 적합합니다.
3. 유지보수 경험이 거의 없음
- 클러스터, 노드, 패치 또는 업그레이드를 직접 관리할 필요가 없어 데이터 플랫폼의 운영 복잡성이 크게 줄어듭니다.
4. SQL 친화적이며 학습 곡선이 낮습니다.
- 비즈니스 분석가와 데이터 팀은 신속하게 시작할 수 있어 데이터 가치 전환 주기를 단축할 수 있습니다.
5. 높은 동시 접속률과 뛰어난 성능
- 이 시스템은 여러 부서와 사업팀이 서로에게 영향을 주지 않고 동시에 데이터 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.
AWS와 Snowflake 간의 긴밀한 협력
실제 기업 데이터 아키텍처에서 AWS와 Snowflake는 단순히 "단일 존재 지점"이 아니라 완전한 데이터 흐름 체인을 형성하는 경우가 많습니다.
1. AWS에서의 데이터 수집 및 저장
예를 들어, AWS는 데이터 수집 및 데이터 레이크를 위한 매우 성숙한 제품 포트폴리오를 보유하고 있습니다.
- 아마존 S3엔터프라이즈급 데이터 레이크로서, 원시 데이터와 과거 데이터를 저장합니다.
- 아마존 키네시스 / 아마존 MSK이 시스템은 실시간 로그, 이벤트 스트림 및 비즈니스 데이터를 전송합니다.
- AWS 글루데이터 정제, 변환 및 ETL 처리를 완벽하게 수행합니다.
이러한 서비스는 기업이 AWS에서 다양한 시스템과 비즈니스 운영의 데이터를 효율적으로 통합하는 데 도움이 됩니다.
2. 스노우플레이크에서의 데이터 분석 및 활용
초기 처리가 완료되면 다음과 같은 목적으로 데이터를 Snowflake에 로드할 수 있습니다.
- 고성능 분석 쿼리
- BI 보고서 및 데이터 시각화
- 부서 간 및 계정 간 데이터 공유
- 비즈니스 지향형 데이터 서비스 출력
이 레이어는 Snowflake가 담당합니다.데이터 분석 및 데이터 소비 허브그 역할.
3. AI 및 고급 분석 기능이 AWS로 돌아옵니다
AWS는 AI 및 고급 분석 시나리오에서 중요한 역할을 계속해서 수행하고 있습니다.
- 아마존 세이지메이커모델 학습, 튜닝 및 배포에 사용됩니다.
- 아마존 베드록대규모 모델의 기능을 활용하여 생성형 AI 애플리케이션을 구축합니다.
Snowflake는 이러한 AI 시나리오를 위한 고품질의 구조화된 데이터 기반을 제공합니다.
AWS Snowflake와 Amazon Redshift 중 어떤 것을 선택해야 할까요?
이는 기업들이 데이터 플랫폼을 선택할 때 가장 흔히 겪는 문제 중 하나입니다.
AWS 리셀러의 실제 프로젝트 경험을 바탕으로:
- 아마존 레드시프트
- AWS 네이티브 데이터 웨어하우스에 더 관심이 많습니다.
- AWS 에코시스템과의 긴밀한 통합
- AWS 아키텍처에 크게 의존하고 강력한 엔지니어링 역량을 보유한 팀에 적합합니다.
- Snowflake(AWS에서 실행 중)
- 제품 중심적이고 비즈니스 친화적입니다.
- 배우기 쉽고 유지 관리도 간편합니다.
- 다수의 팀, 다양한 사업 부문, 그리고 복잡한 데이터 활용 시나리오를 가진 기업에 적합합니다.
실제 프로젝트에서는 두 가지 접근 방식 중 하나를 반드시 선택해야 하는 것은 아닙니다. 많은 기업들이 각자의 사업적 필요에 따라 두 가지 접근 방식 중 하나를 채택합니다.복합 용도이러한 접근 방식은 보다 유연한 데이터 시스템을 구축할 수 있도록 해줍니다.
어떤 기업들이 AWS Snowflake를 도입하는 데 더 적합할까요?
프로젝트 경험에 비추어 볼 때, 다음과 같은 유형의 기업들이 AWS와 Snowflake 조합에 일반적으로 더 적합합니다.
- 목표는 데이터 분석 플랫폼을 신속하게 구축하고 운영 및 유지 관리 비용을 절감하는 것입니다.
- BI 보고서, 데이터 공유 및 데이터 활용에 대한 빈번한 요구
- 데이터 팀은 복잡한 클러스터 운영 및 유지 관리보다는 주로 SQL 기술에 중점을 둡니다.
- 핵심 비즈니스 시스템은 AWS에 배포되었습니다.
- 중장기적인 데이터 거버넌스, 데이터 플랫폼 또는 AI 애플리케이션 계획을 수립하십시오.
AWS 리셀러로서 무엇을 제공할 수 있을까요?
클라우드에 AWS 공식 인증 리셀러이는 단순히 단일 제품 사용에만 초점을 맞추는 것이 아니라, 기업의 전반적인 클라우드 아키텍처 및 장기적인 개발 관점에서 보다 체계적인 지원을 제공합니다. 여기에는 다음 사항들이 포함됩니다.
- AWS + Snowflake 전체 아키텍처 설계 및 선정 권장 사항
- 클라우드 및 기존 데이터 웨어하우스로의 데이터 마이그레이션 솔루션
- 비용 평가 및 클라우드 리소스 최적화 권장 사항
- AWS 계정, 네트워크 및 보안 아키텍처 계획
- 데이터 분석 및 AI 시나리오에 대한 종합적인 솔루션 컨설팅
우리의 목표는 단순히 "제품을 쌓아 올리는 것"이 아니라, 잘 설계된 클라우드 아키텍처를 통해 이를 달성하는 것입니다.데이터를 활용하여 비즈니스 성장을 진정으로 촉진하고 기업에 장기적인 가치를 창출하십시오.
