Snowpark Container Services: 컴퓨팅 풀 작업하기¶

컴퓨팅 풀은 Snowflake가 Snowpark Container Services 서비스(작업 서비스 포함)를 실행하는 하나 이상의 가상 머신(VM) 노드 모음입니다. CREATE COMPUTE POOL 명령을 사용하여 컴퓨팅 풀을 생성합니다. 그런 다음 서비스를 생성 하거나 서비스 작업을 실행 할 때 이를 지정합니다.

컴퓨팅 풀 만들기¶

컴퓨팅 풀은 Snowflake 가상 웨어하우스와 유사한 계정 수준 구조입니다. 컴퓨팅 풀의 명명 범위는 계정입니다. 즉, 계정에 이름이 같은 컴퓨팅 풀이 여러 개 있을 수 없습니다.

컴퓨팅 풀을 생성하는 데 필요한 최소 정보는 다음과 같습니다.

컴퓨팅 풀 노드에 프로비저닝할 머신 유형(인스턴스 패밀리 라고 함)
컴퓨팅 풀을 시작하기 위한 최소 노드 수
컴퓨팅 풀이 확장할 수 있는 최대 노드 수(Snowflake가 확장을 관리합니다.)

컴퓨팅 풀 내에서 실행하려는 서비스에 상당한 로드가 발생하거나 갑자기 활동이 급증할 것으로 예상되는 경우 최소 노드 수를 1보다 크게 설정할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 자동 크기 조정이 시작될 때까지 기다리지 않고 필요할 때 추가 노드를 바로 사용할 수 있습니다.

최대 노드 제한을 설정하면 Snowflake 자동 크기 조정으로 인해 예기치 않게 많은 수의 노드가 컴퓨팅 풀에 추가되는 것을 방지할 수 있습니다. 이는 Snowflake가 원래 계획했던 것보다 더 많은 수의 컴퓨팅 풀 노드를 할당하게 만들 수 있는 코드 문제 또는 예기치 않은 로드 급증과 같은 상황이 발생할 때 매우 중요할 수 있습니다.

Snowsight 또는 SQL을 사용하여 컴퓨팅 풀을 생성하는 방법:

Snowsight:

Admin » Compute pools 를 선택합니다.
탐색 모음 하단에서 사용자 이름을 선택하고 ACCOUNTADMIN 역할 또는 컴퓨팅 풀을 만들 수 있는 모든 역할로 전환합니다.
+ Compute Pool 을 선택합니다.
New compute pool UI 에서 요구 사항 정보(컴퓨팅 풀 이름, 인스턴스 패밀리, 노드 제한)를 지정합니다.
Create Compute Pool 을 선택합니다.

SQL:

CREATE COMPUTE POOL 명령을 실행합니다.

예를 들어 다음 명령은 하나의 노드 컴퓨팅 풀을 생성합니다.

CREATE COMPUTE POOL tutorial_compute_pool
  MIN_NODES = 1
  MAX_NODES = 1
  INSTANCE_FAMILY = CPU_X64_XS;

Copy

인스턴스 제품군은 컴퓨팅 풀의 컴퓨터 노드에 프로비저닝할 머신의 유형을 식별합니다. 컴퓨팅 풀 생성 시 인스턴스 패밀리를 지정하는 것은 웨어하우스 생성 시 웨어하우스 크기(XSMALL, SMALL, MEDIUM, LARGE 등)를 지정하는 것과 유사합니다. 다음 표에는 사용 가능한 컴퓨터 유형이 나열되어 있습니다.

INSTANCE_FAMILY, Snowflake 서비스 사용 표 매핑

vCPU

메모리(GiB)

저장소(GB)

대역폭 제한(Gbps)

GPU

GPU당 GPU 메모리(GiB)

노드 제한

설명

CPU_X64_XS, . CPU | XS

1

6

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

50

Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 인스턴스입니다. 비용 절감 및 시작하기에 이상적입니다.

CPU_X64_S, . CPU | S

3

13

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

50

비용을 절감하면서 여러 서비스/작업을 호스팅하는 데 이상적입니다.

CPU_X64_M, . CPU | M

6

28

100

최대 12.5

해당 없음

해당 없음

50

풀 스택 애플리케이션 또는 여러 서비스를 보유하는 데 이상적임

CPU_X64_L, . CPU | L

28

116

100

12.5

해당 없음

해당 없음

50

비정상적으로 많은 수의 CPU, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.

HIGHMEM_X64_S, . 상위 메모리 CPU | S

6

58

100

AWS: 최대 12.5, Azure: 8

해당 없음

해당 없음

50

메모리 집약적인 애플리케이션의 경우.

HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU | M . (AWS만 해당)

28

240

100

12.5

해당 없음

해당 없음

50

단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.

HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU | M . (Azure만 해당)

28

244

100

16

해당 없음

해당 없음

50

단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.

HIGHMEM_X64_L, . 상위 메모리 CPU | L . (AWS만 해당)

124

984

100

50

해당 없음

해당 없음

20

대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 AWS 상위 메모리 컴퓨터입니다.

HIGHMEM_X64_SL, . 상위 메모리 CPU | L . (Azure만 해당)

92

654

100

32

해당 없음

해당 없음

20

대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 Azure 상위 메모리 컴퓨터입니다.

GPU_NV_S, . GPU | S . (AWS 만 해당, 파리 및 오사카 리전 제외)

6

27

300(NVMe)

최대 10

1 NVIDIA A10G

24

10

시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 NVIDIA GPU 크기입니다.

GPU_NV_M, . GPU | M . (AWS 만 해당, 파리 및 오사카 리전 제외)

44

178

3.4 TB (NVMe)

40

4 NVIDIA A10G

24

10

Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.

GPU_NV_L, . GPU | L . | L(AWS 전용, 요청 시 AWS US 서부 및 US 동부 리전에서만 이용 가능, 다른 리전에서는 요청에 따라 제한적으로 제공 가능)

92

1112

6.8 TB (NVMe)

400

8 NVIDIA A100

40

요청 시

LLMs 및 클러스터링 등과 같은 특수하고 고급 GPU 사례를 위한 가장 큰 GPU 인스턴스입니다.

GPU_NV_XS, . GPU | XS . (Azure만 해당, 스위스 북부 및 UAE 북부 리전 제외)

3

26

100

8

1 NVIDIA T4

16

10

시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 Azure NVIDIA GPU 크기입니다.

GPU_NV_SM, . GPU | SM . (Azure만 해당, 중부 US 리전 제외)

32

424

100

40

1 NVIDIA A10

24

10

시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 더 작은 Azure NVIDIA GPU 크기입니다.

GPU_NV_2M, . GPU | 2M . (Azure 만 해당, 중부 US 리전 제외)

68

858

100

80

2 NVIDIA A10

24

5

Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.

GPU_NV_3M, . GPU | 3M . (Azure만 해당, 북유럽 및 UAE 북부 리전 제외)

44

424

100

40

2 NVIDIA A100

80

요청 시

Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 메모리 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.

GPU_NV_SL, . GPU | SL . (Azure만 해당, 북유럽 및 UAE 북부 리전 제외)

92

858

100

80

4 NVIDIA A100

80

요청 시

LLMs 및 클러스터링 등과 같은 특수하고 고급 GPU 사례를 위한 가장 큰 GPU 인스턴스입니다.

INSTANCE_FAMILY, Snowflake 서비스 사용 표 매핑	vCPU	메모리(GiB)	저장소(GB)	대역폭 제한(Gbps)	GPU	GPU당 GPU 메모리(GiB)	노드 제한	설명
CPU_X64_XS, . CPU \| XS	1	6	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	50	Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 인스턴스입니다. 비용 절감 및 시작하기에 이상적입니다.
CPU_X64_S, . CPU \| S	3	13	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	50	비용을 절감하면서 여러 서비스/작업을 호스팅하는 데 이상적입니다.
CPU_X64_M, . CPU \| M	6	28	100	최대 12.5	해당 없음	해당 없음	50	풀 스택 애플리케이션 또는 여러 서비스를 보유하는 데 이상적임
CPU_X64_L, . CPU \| L	28	116	100	12.5	해당 없음	해당 없음	50	비정상적으로 많은 수의 CPU, 메모리, 저장소가 필요한 애플리케이션의 경우.
HIGHMEM_X64_S, . 상위 메모리 CPU \| S	6	58	100	AWS: 최대 12.5, Azure: 8	해당 없음	해당 없음	50	메모리 집약적인 애플리케이션의 경우.
HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU \| M . (AWS만 해당)	28	240	100	12.5	해당 없음	해당 없음	50	단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.
HIGHMEM_X64_M, . 상위 메모리 CPU \| M . (Azure만 해당)	28	244	100	16	해당 없음	해당 없음	50	단일 컴퓨터에서 여러 메모리 집약적 애플리케이션을 호스팅하는 경우.
HIGHMEM_X64_L, . 상위 메모리 CPU \| L . (AWS만 해당)	124	984	100	50	해당 없음	해당 없음	20	대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 AWS 상위 메모리 컴퓨터입니다.
HIGHMEM_X64_SL, . 상위 메모리 CPU \| L . (Azure만 해당)	92	654	100	32	해당 없음	해당 없음	20	대용량 인메모리 데이터 처리에 사용할 수 있는 최대 규모의 Azure 상위 메모리 컴퓨터입니다.
GPU_NV_S, . GPU \| S . (AWS 만 해당, 파리 및 오사카 리전 제외)	6	27	300(NVMe)	최대 10	1 NVIDIA A10G	24	10	시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_NV_M, . GPU \| M . (AWS 만 해당, 파리 및 오사카 리전 제외)	44	178	3.4 TB (NVMe)	40	4 NVIDIA A10G	24	10	Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.
GPU_NV_L, . GPU \| L . \| L(AWS 전용, 요청 시 AWS US 서부 및 US 동부 리전에서만 이용 가능, 다른 리전에서는 요청에 따라 제한적으로 제공 가능)	92	1112	6.8 TB (NVMe)	400	8 NVIDIA A100	40	요청 시	LLMs 및 클러스터링 등과 같은 특수하고 고급 GPU 사례를 위한 가장 큰 GPU 인스턴스입니다.
GPU_NV_XS, . GPU \| XS . (Azure만 해당, 스위스 북부 및 UAE 북부 리전 제외)	3	26	100	8	1 NVIDIA T4	16	10	시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 가장 작은 Azure NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_NV_SM, . GPU \| SM . (Azure만 해당, 중부 US 리전 제외)	32	424	100	40	1 NVIDIA A10	24	10	시작하기 위해 Snowpark Container에 사용할 수 있는 더 작은 Azure NVIDIA GPU 크기입니다.
GPU_NV_2M, . GPU \| 2M . (Azure 만 해당, 중부 US 리전 제외)	68	858	100	80	2 NVIDIA A10	24	5	Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.
GPU_NV_3M, . GPU \| 3M . (Azure만 해당, 북유럽 및 UAE 북부 리전 제외)	44	424	100	40	2 NVIDIA A100	80	요청 시	Computer Vision 또는 LLM/VLM과 같은 메모리 집약적인 GPU 사용 시나리오에 최적화되었습니다.
GPU_NV_SL, . GPU \| SL . (Azure만 해당, 북유럽 및 UAE 북부 리전 제외)	92	858	100	80	4 NVIDIA A100	80	요청 시	LLMs 및 클러스터링 등과 같은 특수하고 고급 GPU 사례를 위한 가장 큰 GPU 인스턴스입니다.

사용 가능한 인스턴스 패밀리에 대한 자세한 내용은 CREATE COMPUTE POOL 을 참조하십시오.

컴퓨팅 풀 노드 자동 크기 조정¶

컴퓨팅 풀을 생성하면 Snowflake가 최소 개수의 노드를 시작하고 허용되는 최대 개수까지 추가 노드를 자동으로 생성합니다. 이를 자동 크기 조정 이라고 합니다. 실행 중인 노드가 추가 워크로드를 감당할 수 없을 때 새 노드가 할당됩니다. 예를 들어 컴퓨팅 풀 내의 두 노드에서 두 서비스 인스턴스가 실행 중이라고 가정합니다. 동일한 컴퓨팅 풀 내에서 다른 서비스를 실행하는 경우 추가 리소스 요구 사항으로 인해 Snowflake가 추가 노드를 시작할 수 있습니다.

그러나 특정 기간 동안 노드에서 서비스가 실행되지 않으면 Snowflake는 자동으로 노드를 제거하여 제거 후에도 컴퓨팅 풀이 필요한 최소 노드 수를 유지하도록 보장합니다.

컴퓨팅 풀 관리하기¶

Snowsight 또는 SQL 을 사용하여 컴퓨팅 풀을 관리할 수 있습니다.

Snowsight 에서 컴퓨팅 풀 이름 옆의 더 보기 옵션(…)을 선택하고 메뉴에서 원하는 작업을 선택합니다. 이 섹션에서는 컴퓨팅 풀을 관리하는 데 사용할 수 있는 SQL 명령을 설명합니다.

Snowpark Container Services는 컴퓨팅 풀을 관리하는 다음 명령을 제공합니다.

모니터링: 컴퓨팅 풀에 대한 정보를 얻으려면 SHOW COMPUTE POOLS 명령을 사용하십시오.
작동: 컴퓨팅 풀의 상태를 변경하려면 ALTER COMPUTE POOL 명령을 사용하십시오.
```
ALTER COMPUTE POOL <name> { SUSPEND | RESUME | STOP ALL }
```
Copy
컴퓨팅 풀을 일시 중단하면 Snowflake는 작업 서비스를 제외한 모든 서비스를 일시 중단합니다. 작업 서비스는 종료 상태(DONE 또는 FAILED)에 도달할 때까지 계속 실행되며, 그 이후에는 컴퓨팅 풀 노드가 해제됩니다.

새로운 서비스를 시작하려면 먼저 일시 중단된 컴퓨팅 풀을 재개해야 합니다. (AUTO_RESUME 속성을 TRUE로 설정하여) 컴퓨팅 풀이 자동 재개되도록 구성한 경우 Snowflake는 서비스가 풀에 제출될 때 자동으로 풀을 재개합니다. 그렇지 않으면 ALTER COMPUTE POOL 명령을 실행하여 컴퓨팅 풀을 수동으로 재개해야 합니다.
수정: 컴퓨팅 풀 속성을 변경하려면 ALTER COMPUTE POOL 명령을 사용하십시오.
```
ALTER COMPUTE POOL <name> SET propertiesToAlter = <value>
propertiesToAlter := { MIN_NODES | MAX_NODES | AUTO_RESUME | AUTO_SUSPEND_SECS | COMMENT }
```
Copy
MAX_NODES를 줄일 때 다음과 같은 잠재적 효과에 유의하십시오.
- Snowflake는 하나 이상의 서비스 인스턴스를 종료하고 컴퓨팅 풀에서 사용 가능한 다른 노드에서 해당 인스턴스를 다시 시작해야 할 수도 있습니다. MAX_NODES가 너무 낮게 설정되면 Snowflake가 특정 서비스 인스턴스를 예약하지 못할 수 있습니다.
- 종료된 노드에 진행 중인 작업 서비스 실행이 있는 경우 작업 실행이 실패합니다. Snowflake는 작업 서비스를 다시 시작하지 않습니다.
  
  예:
  ALTER COMPUTE POOL MYPOOL SET MIN_NODES = 2 MAX_NODES = 2;
  
  Copy
제거: 컴퓨팅 풀을 제거하려면 DROP COMPUTE POOL 명령을 사용하십시오.
예:
DROP COMPUTE POOL <name>

Copy

컴퓨팅 풀을 삭제하려면 먼저 실행 중인 모든 서비스를 중지해야 합니다.
컴퓨팅 풀 나열 및 속성 보기: SHOW COMPUTE POOLS 및 DESCRIBE COMPUTE POOL 명령을 사용합니다. 예를 보려면 컴퓨팅 풀 표시하기 를 참조하십시오.

컴퓨팅 풀 수명 주기¶

컴퓨팅 풀은 다음 상태 중 하나일 수 있습니다.

IDLE: 컴퓨팅 풀에 원하는 수의 가상 컴퓨터(VM) 노드가 있지만 예약된 서비스가 없습니다. 이 상태에서는 활동 부족으로 인해 자동 크기 조정이 컴퓨팅 풀을 최소 크기로 축소할 수 있습니다.
ACTIVE: 컴퓨팅 풀에 실행 중이거나 실행 예정인 서비스가 하나 이상 있습니다. 풀은 로드 또는 사용자 작업에 대한 응답으로 크기가 (최대 노드 수까지) 증가하거나 (최소 노드 수까지) 감소할 수 있습니다.
SUSPENDED: 풀에는 현재 실행 중인 가상 머신 노드가 없지만 AUTO_RESUME 컴퓨팅 풀 속성이 TRUE로 설정된 경우 서비스가 예약될 때 풀이 자동으로 재개됩니다.

다음 상태는 일시적입니다.

STARTING: 컴퓨팅 풀을 생성하거나 재개하면 컴퓨팅 풀이 하나 이상의 노드가 프로비저닝될 때까지 STARTING 상태로 전환됩니다.
STOPPING: (ALTER COMPUTE POOL을 사용하여) 컴퓨팅 풀을 일시 중단하면 Snowflake가 컴퓨팅 풀의 모든 노드를 해제할 때까지 컴퓨팅 풀이 STOPPING 상태로 전환됩니다. 컴퓨팅 풀을 일시 중단하면 Snowflake는 작업 서비스를 제외한 모든 서비스를 일시 중단합니다. 작업 서비스는 종료 상태(DONE 또는 FAILED)에 도달할 때까지 계속 실행되며, 그 이후에는 컴퓨팅 풀 노드가 해제됩니다.
RESIZING: 컴퓨팅 풀을 생성하면 처음에는 STARTING 상태가 됩니다. 하나의 노드가 프로비저닝되면 (CREATE COMPUTE POOL에 지정된 대로) 최소 노드 수가 프로비저닝될 때까지 RESIZING 상태로 전환됩니다. (ALTER COMPUTE POOL을 사용하여) 컴퓨팅 풀을 변경하고 최소 및 최대 노드 값을 업데이트하면 풀은 최소 노드가 프로비저닝될 때까지 RESIZING 상태로 전환됩니다. 컴퓨팅 풀의 자동 크기 조정에서는 컴퓨팅 풀이 RESIZING 상태로 전환한다는 점에도 유의하십시오.

컴퓨팅 풀 권한¶

컴퓨팅 풀로 작업할 때 다음 권한 모델이 적용됩니다.

계정에 컴퓨팅 풀을 생성하려면 현재 역할에 해당 계정에 대한 CREATE COMPUTE POOL 권한이 필요합니다. 풀을 생성하는 경우 소유자는 해당 컴퓨팅 풀에 대한 모든 권한을 부여하는 OWNERSHIP 권한을 갖게 됩니다. 한 컴퓨팅 풀의 OWNERSHIP을 가지고 있다고 해서 다른 컴퓨팅 풀에 대한 권한이 있는 것은 아닙니다.

컴퓨팅 풀 관리를 위해 다음과 같은 권한(기능)이 지원됩니다.

권한	사용법
MODIFY	크기 변경을 포함하여 모든 컴퓨팅 풀 속성을 변경할 수 있습니다.
MONITOR	컴퓨팅 풀 속성 설명을 포함하여 컴퓨팅 풀 사용량을 볼 수 있습니다.
OPERATE	컴퓨팅 풀의 상태 변경(일시 중단, 재개)을 활성화합니다. 또한 예약된 모든 서비스(작업 서비스 포함)를 중지할 수 있습니다.
USAGE	컴퓨팅 풀에서 서비스 생성을 활성화합니다. 컴퓨팅 풀이 일시 중단된 상태이고 해당 AUTO_RESUME 속성이 true로 설정된 경우 컴퓨팅 풀에 대한 USAGE 권한이 있는 역할은 서비스를 시작하거나 재개할 때 역할에 OPERATE 권한이 없더라도 암시적으로 컴퓨팅 풀의 재개를 트리거할 수 있습니다.
OWNERSHIP	컴퓨팅 풀에 대한 모든 권한을 부여합니다. 특정 오브젝트에 대해 한 번에 단 하나의 역할만 이 권한을 보유할 수 있습니다.
ALL [ PRIVILEGES ]	OWNERSHIP을 제외하고 컴퓨팅 풀에 대한 모든 권한을 부여합니다.

컴퓨팅 풀 유지 관리¶

Snowflake는 정기적인 내부 인프라 유지 관리의 일환으로 컴퓨팅 풀 노드를 정기적으로 업데이트하여 최적의 성능과 보안을 보장합니다. 여기에는 운영 체제 업그레이드, 드라이버 개선, 보안 수정이 포함됩니다. 유지 관리에는 몇 주마다 오래된 노드를 업데이트된 노드로 교체하는 작업이 포함되며, 각 노드는 최대 한 달 동안 활성화됩니다.

유지 관리 윈도우¶

예정된 유지 관리는 매주 월요일부터 목요일, 배포 리전 현지 시간으로 오후 11시부터 오전 5시까지 진행되며 예상 윈도우는 6시간입니다.

서비스 중단¶

유지 관리 중에 Snowflake는 이전 컴퓨팅 풀 노드에서 실행 중인 서비스 인스턴스를 새 노드에 자동으로 다시 생성합니다. Snowflake는 롤링 방식을 사용하여 서비스 인스턴스를 다시 생성합니다.

서비스에 인스턴스가 하나만 있는 경우, Snowflake가 인스턴스를 다시 생성하는 동안 서비스 중단이 발생합니다.
여러 인스턴스가 있는 서비스의 경우, Snowflake는 업그레이드된 노드에서 서비스 인스턴스를 점진적으로 다시 생성합니다. 한 번에 서비스 인스턴스의 50%를 초과하여 교체하지 않습니다. 이로 인해 서비스에 대해 요청된 MIN_INSTANCES 보다 사용 가능한 인스턴스 수가 줄어들 수 있습니다. 사용 가능한 인스턴스가 MIN_READY_INSTANCES 미만으로 떨어지면 서비스가 READY 상태에서 PENDING 상태로 전환되어 서비스 중단이 발생합니다. 따라서 서비스 중단을 방지하려면 MIN_READY_INSTANCES 를 MIN_INSTANCES 의 50% 미만으로 설정하는 것이 좋습니다.

진행 중인 작업 서비스는 중단되며 유지 관리가 완료되면 고객이 다시 시작해야 합니다.

주의

유지 관리 기간 중 서비스 중단 또는 중요 업데이트는 Snowflake의 지원 정책 및 서비스 수준 계약 에 명시된 서비스 수준에 포함되지 않습니다.

가동 중지 시간을 최소화하기 위한 모범 사례¶

여러 서비스 인스턴스 실행: 여러 인스턴스를 사용하면 유지 관리 중 서비스 중단을 최소화하여 높은 가용성을 보장할 수 있습니다.
애플리케이션 상태를 영구 저장소에 저장: 데이터와 상태 저장 오브젝트를 블록 스토리지, Snowflake 스테이지 또는 Snowflake 테이블을 포함한 영구 저장소에 저장하십시오.
SIGTERM 신호 포착: 서비스 인스턴스를 종료할 때, Snowflake는 먼저 각 서비스 컨테이너에 SIGTERM 신호를 보냅니다(서비스 종료 참조). 신호 처리의 일부로 컨테이너 코드는 서비스 인스턴스가 종료되거나 다시 시작되기 전에 서비스 상태를 저장할 수 있습니다.
유지 관리 중에도 성능이 저하된 상태로 실행되도록 고가용성 서비스 설계: 유지 관리 중에도 가용성을 유지하려면 서비스가 인스턴스의 50%만 실행해도 견딜 수 있어야 합니다.
준비 프로브 제공: 준비 프로브를 제공하지 않으면 코드가 실행되기 시작하자마자 서비스 인스턴스가 준비된 것으로 간주합니다. 일반적으로 컨테이너가 초기화를 완료하고 요청을 처리할 준비가 되려면 어느 정도 시간이 걸립니다. 서비스 구성에 준비 프로브를 제공하여 서비스 인스턴스가 요청을 처리할 준비가 되었음을 명시적으로 Snowflake에 알려야 합니다.
유지 관리 일정 모니터링: 유지 관리 기간 중에는 중요한 작업을 예약하지 마십시오.
유지 관리 기간 중에 서비스를 실행하도록 작업 예약 방지: 유지 관리 기간 중에 실행 중인 작업이 Snowflake에 의해 취소될 수 있습니다.
정기적인 백업 또는 검사점 수행: 주기적으로 애플리케이션 상태를 영구 저장소(블록 저장소, Snowflake 스테이지 또는 Snowflake 테이블 포함)에 백업하거나 검사하십시오.

컴퓨팅 풀에서 서비스를 예약하는 방법¶

서비스 생성 시 수신 로드를 관리하기 위해 여러 인스턴스를 실행하도록 선택할 수 있습니다. Snowflake는 컴퓨팅 풀 노드에서 서비스 인스턴스를 예약할 때 다음과 같은 일반 지침을 사용합니다.

서비스 인스턴스의 모든 컨테이너는 항상 단일 컴퓨팅 풀 노드에서 실행됩니다. 즉, 서비스 인스턴스는 여러 노드에 걸쳐 있지 않습니다.
여러 서비스 인스턴스를 실행하는 경우 Snowflake는 컴퓨팅 풀 내의 동일한 노드 또는 다른 노드에서 이러한 서비스 인스턴스를 실행할 수 있습니다. 이 결정을 내릴 때 Snowflake는 서비스 사양 파일(containers.resources 필드 참조)에 설명된 대로 지정된 하드 리소스 요구 사항(예: 메모리 및 GPU)을 고려합니다.

예를 들어 컴퓨팅 풀의 각 노드가 8GB의 메모리를 제공한다고 가정합니다. 서비스 사양에 6GB 메모리 요구 사항이 포함되어 있고 서비스를 생성할 때 두 개의 인스턴스를 실행하도록 선택한 경우 Snowflake는 동일한 노드에서 두 인스턴스를 모두 실행할 수는 없습니다. 이 경우 Snowflake는 메모리 요구 사항을 충족하기 위해 컴퓨팅 풀 내의 별도 노드에 각 인스턴스를 예약합니다.

참고

Snowflake는 애플리케이션 컨테이너에서 사용할 수 있는 스테이지 마운트를 지원합니다. Snowflake 내부 스테이지는 지원되는 저장소 볼륨 유형 중 하나입니다.

최적의 성능을 위해 이제 Snowflake는 볼륨이 동일한 서비스 인스턴스, 동일한 서비스 또는 다른 서비스에 속하는지 여부에 관계없이 컴퓨팅 풀 노드당 스테이지 볼륨 마운트 총 개수를 8개로 제한합니다.

노드의 제한에 도달하면 Snowflake는 스테이지 볼륨을 사용하는 새로운 서비스 인스턴스를 시작하기 위해 해당 노드를 사용하지 않습니다. 컴퓨팅 풀의 모든 노드에서 한도에 도달하면 Snowflake가 서비스 인스턴스를 시작할 수 없습니다. 이 시나리오에서 SHOW SERVICE CONTAINERS IN SERVICE 명령을 실행하면 Snowflake는 “Unschedulable due to insufficient resources” 메시지와 함께 PENDING 상태를 반환합니다.

이 스테이지 마운트 할당 제한을 노드에 맞추기 위해 경우에 따라 컴퓨팅 풀에 요청하는 최대 노드 수를 늘릴 수 있습니다. 이 경우 Snowflake에서 서비스 인스턴스를 시작할 수 있는 추가 노드가 제공됩니다.

Notebooks의 기본 컴퓨팅 풀¶

릴리스 8.46부터는 각 Snowflake 계정(평가판 계정 제외)에서 Notebook 앱 실행을 위해 두 개의 컴퓨팅 풀을 자동으로 프로비저닝합니다. 이러한 컴퓨팅 풀은 노트북을 실행하는 데만 사용되며 Snowpark Container Services 서비스를 만드는 데는 사용할 수 없습니다.

컴퓨팅 풀 이름(Snowsight UI에 표시됨): SYSTEM_COMPUTE_POOL_GPU
- 인스턴스 패밀리: GPU_NV_S (인스턴스 패밀리 테이블 참조)
- 기본 구성:
  - MIN_NODES=1
  - MAX_NODES=5
  - INITIALLY_SUSPENDED=true
  - AUTO_SUSPEND_SECS=600
컴퓨팅 풀 이름(Snowsight UI에 표시됨): SYSTEM_COMPUTE_POOL_CPU
- 인스턴스 패밀리: CPU_X64_S
- 기본 구성:
  - MIN_NODES=1
  - MAX_NODES=25
  - INITIALLY_SUSPENDED=true
  - AUTO_SUSPEND_SECS=600

기본 구성 속성은 다음을 의미합니다.

컴퓨팅 풀은 처음에는 일시 중단된 상태이며, 그 안에서 Notebooks가 시작될 때만 비용이 발생하기 시작합니다.
실행 중인 Notebooks가 없는 경우, 이러한 컴퓨팅 풀은 10분 후에 자동으로 일시 중단됩니다. 다음 사항을 참고하십시오.
- 기본적으로 Notebooks는 30분 동안 사용하지 않으면 자동으로 일시 중단됩니다. 모든 Notebooks가 기본 컴퓨팅 풀에서 실행을 중지하면 Snowflake는 10분 후에 풀을 일시 중단합니다.
- 기본 컴퓨팅 풀에 대한 자동 일시 중단 정책을 수정하려면 ALTER COMPUTE POOL SET AUTO_SUSPEND_SECS 명령을 사용하십시오. Notebook 자동 일시 중단 정책을 조정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 유휴 시간 및 재접속 섹션을 참조하십시오.

편의를 위해 기본 컴퓨팅 풀이 제공됩니다. Snowflake 계정의 모든 역할이 Notebook을 만들 수 있지만, ACCOUNTADMIN 역할만 컴퓨팅 풀을 만들 수 있는 권한이 승인되어 있습니다. 기본 컴퓨팅 풀을 사용하면 사용자는 계정 관리자가 컴퓨팅 풀을 구성하지 않고도 Notebooks를 만들 수 있습니다.

이러한 컴퓨팅 풀은 Notebook 워크로드 전용이며, 예산 을 기본 컴퓨팅 풀과 연결하여 Notebook 비용을 관리할 수 있습니다.

기본 컴퓨팅 풀 권한에 대해서는 다음 사항에 유의하십시오.

Snowflake 계정에서 ACCOUNTADMIN 역할은 이러한 컴퓨팅 풀을 소유합니다. 관리자는 속성을 수정하고, 작업을 일시 중단하고, 사용량을 모니터링하는 등 컴퓨팅 풀을 완전히 제어할 수 있습니다. Snowflake에서 생성한 기본 컴퓨팅 풀이 필요하지 않은 경우 ACCOUNTADMIN 역할은 이를 삭제할 수 있습니다. 예:
```
USE ROLE ACCOUNTADMIN;
ALTER COMPUTE POOL SYSTEM_COMPUTE_POOL_CPU STOP ALL;
DROP COMPUTE POOL SYSTEM_COMPUTE_POOL_CPU;
```
Copy
기본적으로 기본 컴퓨팅 풀에 대한 USAGE 권한은 PUBLIC 역할에 부여되어 계정의 모든 역할이 컴퓨팅 풀을 사용할 수 있습니다. 그러나 ACCOUNTADMIN 에서는 필요한 경우 이러한 권한을 수정하여 액세스를 제한할 수 있습니다.

기본 컴퓨팅 풀에 대한 액세스를 계정의 특정 역할로 제한하려면 ACCOUNTADMIN 역할을 사용하여 PUBLIC 역할에서 USAGE 권한을 취소하고 원하는 역할에 권한을 부여하십시오. 예:
```
USE ROLE ACCOUNTADMIN;
REVOKE USAGE ON COMPUTE POOL SYSTEM_COMPUTE_POOL_CPU FROM ROLE PUBLIC;
GRANT USAGE ON COMPUTE POOL SYSTEM_COMPUTE_POOL_CPU TO ROLE <role-name>;
```
Copy

지침 및 제한 사항¶

CREATE COMPUTE POOL 권한: 현재 역할로 컴퓨팅 풀을 만들 수 없는 경우 계정 관리자에게 문의하여 권한을 부여 받아야 합니다. 예:
```
GRANT CREATE COMPUTE POOL ON ACCOUNT TO ROLE <role_name> [WITH GRANT OPTION];
```
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자세한 내용은 GRANT <권한> 섹션을 참조하십시오.
컴퓨팅 풀 노드의 계정당 제한. 계정에서 생성할 수 있는 노드 수는(컴퓨팅 풀 수와 관계없이) 120개로 제한됩니다. 또한 각 인스턴스 패밀리별로 허용되는 노드 수에 제한이 있습니다(인스턴스 패밀리 테이블 의 노드 제한 열 참조). Requested number of nodes <#> exceeds the node limit for the account 같은 오류 메시지가 표시되면 이러한 한도에 도달한 것입니다. 자세한 내용은 계정 담당자에게 문의하십시오.