스노우플레이크 멀티 클라우드 전략과 데이터 공유 혁신

디지털 시대 데이터 활용 방식은 빠르게 변화하고 있고, 기업들은 효과적인 데이터 저장 및 분석 솔루션을 찾고 있습니다. 동시에 기업들이 우려하는 것은 하나의 벤더에 너무 크게 의존하게 되는 종속성 문제입니다. 스노우플레이크는 특정 클라우드 벤더에 종속되지 않도록 멀티 클라우드를 지원합니다. 여기에 효율적인 데이터 공유 및 협업 기능, AI 및 머신러닝과 통합 전략을 통해 차별화된 가치를 제공합니다. 

 

스노우플레이크는 AWS, 애저, 구글클라우드 등 다양한 클라우드 환경에서 자유롭게 운영할 수 있도록 설계됐습니다. 기업들은 이에 따라 특정 벤더에 의존하는 리스크를 줄이고 최적의 인프라를 선택할 수 있게 됩니다. 이 회사만 가지고 있는 기술 '제로 복제'와 실시간 데이터 공유 기능도 제공하면서 협업을 강화하고 AI·머신러닝과 연계로 데이터 분석 역량을 극대화합니다. 

 

이 글에선 스노우플레이크 핵심 데이터 클라우드 전략을 살펴보고, 기업들이 이를 통해 어떤 경쟁력을 확보할 수 있는지 분석해보겠습니다. 

스노우플레이크 멀티 클라우드 전략

 

멀티 클라우드 지원과 벤더 종속성 탈피

 

많은 기업이 클라우드를 도입하면서도 특정 클라우드 벤더에 종속되는 것을 우려합니다. 왜일까요? 벤더 종속성이 강해질 수록 기업이 특정 벤더 정책 변화나 가격 인상에 쉽게 영향을 받을 수 있기 때문입니다. 가장 대표적인 예로 VM웨어 사례를 들 수 있습니다. 브로드컴이 VM웨어를 인수한 후, 일방적으로 제품 패키지와 가격정책을 바꿔버렸는데요. VM웨어에 의존하던 기업들은 강제로 높은 비용을 지불해야하는 상황에 처하게 됐습니다.

 

스노우플레이크는 기업들이 이러한 문제를 겪지 않도록 멀티 클라우드 전략을 채택했습니다. 기업들이 원하는 클라우드 환경에서 자유롭게 운영할 수 있도록 지원하는 겁니다. 스노우플레이크 멀티 클라우드 지원 기능은 AWS, 애저, 구글 클라우드 플랫폼에서 모두 쓸 수 있습니다. 예를 들면, 한 기업이 주요 데이터 분석 작업은 AWS에서 수행하고, 백업 및 장기 보관은 구글 클라우드에서 실행이 가능합니다. 

 

이런 멀티 클라우드 전략은 기업 유연성을 높이고 비용 절감 효과를 제공합니다. 클라우드 서비스별로 성능과 가격이 다를 수밖에 없잖아요? 기업들은 이중 가장 적절한 환경을 선택해 운영 비용을 최적화할 수 있는겁니다. 또한 특정 클라우드 제공업체에서 장애가 발생하면 다른 클라우드 환경으로 신혹하게 전환할 수 있어 안정성도 높습니다. 

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스노우플레이크 데이터 공유 및 협업 기능 혁신

데이터는 기업이 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 자산입니다. 다만 데이터를 효과적으로 공유하고 협업하는 건 여전히 해결해야 할 과제로 남아있습니다. 많은 기업들은 데이터를 여러 부서나 파트너사에 공유할 때 여러 문제에 직면하게 됩니다. 보안이나 저장공간 낭비, 데이터 복제 비용 등이 대표적이죠. 

 

스노우플레이크 '데이터 쉐어링(Data Sharing)' 기능은 기존 데이터 복사 방식과 달리 제로 복제 기술을 기반으로 합니다. 제로 복제란 데이터를 공유할 때 별도 복사본을 생성하지 않고, 실시간으로 동일한 데이터를 여러 사용자와 공유할 수 있도록 하는 기술을 의미합니다. 이 기술을 사용하면 기업은 저장 공간 절약은 물론, 데이터 최신성을 유지하고 데이터 동기화 문제도 방지할 수 있습니다. 

 

스노우플레이크는 데이터 공유 기능을 클라우드 간에도 확장할 수 있도록 설계했습니다. 이런 기능을 활용해 기업들은 여러 클라우드 환경에서도 데이터를 쉽게 공유할 수 있는데요. 특히 글로벌 협업을 강화하는 데 중요한 역할을 하게 됩니다. 예를 들어 본사가 AWS를 사용하고 협력업체가 구글 클라우드를 사용한다고 가정해봅시다. 그럼에도 스노우플레이크 데이터 공유 기능을 활용하면 별도 데이터 이동 없이 실시간 협업이 가능합니다. 

 

데이터 보안 역시 스노우플레이크 주요 차별점 중 하나입니다. 기업들은 데이터를 공유할 때 사용자별 접근 권한을 세밀하게 설정할 수 있습니다. 또 특정 데이터셋만 노출하거나, 읽기 전용 권한을 부요하는 등 조치를 취할 수 있습니다. 외부 협력업체와 데이터를 안전하게 공유하면서 내부 기밀 정보도 지킬 수 있는 기능입니다. 

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스노우플레이크 AI 및 머신러닝과의 통합 전략

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술이 발전하면서 기업들은 대규모 데이터를 활용해 보다 정교한 분석을 수행하고 있습니다. 하지만 AI나 ML 모델을 효과적으로 구축하고 운영하려면 방대한 데이터가 필수죠. 여기에 데이터 저장, 전처리, 분석, 학습모델 실행 등 다양한 단계가 요구됩니다. 스노우플레이크는 이런 요구사항을 충족하기 위해 AI 및 ML 통합 전략도 저극 추진하고 있습니다. 

 

스노우플레이크는 다양한 ML 플랫폼 및 도구와 원활하게 연동할 수 있도록 설계됐습니다. 대표적으로 '아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)', '구글 AI 플랫폼', '마이크로소프트 애저 머신러닝' 등 주요 클라우드 제공업체 AI 서비스와 간단하게 연결할 수 있습니다. 이런 기능을 활용하면 기업들은 별도 데이터 이동 없이 AI를 학습하고 배포할 수 있습니다. 

 

스노우플레이크는 데이터 과학자들에게 '스노우파크(Snowpark)'라는 개발 환경도 제공하고 있습니다. 데이터 과학자들이 SQL, 파이썬(Python), 자바(Java) 등 프로그래밍 언어를 사용해 ML 모델을 구축할 수 있도록 지원하는 것이죠. 스노우파크를 활용하면 기존 데이터 웨어하우스 환경에서도 AI나 ML 분석을 수향할 수 있고, 데이터 이동시간도 줄여 분석 속도를 높일 수 있습니다. 

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스노우플레이크 데이터 클라우드 전략은 기업들이 데이터를 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있습니다. 멀티 클라우드 지원으로 벤더 종속성을 줄이고, 데이터 공유 및 협업 기능을 혁신해 보다 효율적인 데이트 활용을 가능하게 만들었습니다. 또 AI 및 ML과 긴밀한 통합으로 기업들이 데이터 기반 의사 결정을 최적화할 수 있습니다.