시크릿 관리 및 Streamlit 앱 구성하기¶

Snowflake에 대한 연결 관리하기¶

Snowflake에 대한 연결을 관리하기 위해 |st.connection|을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 로컬 개발 환경과 배포된 앱 모두에서 Snowflake에 연결할 수 있습니다.

import streamlit as st

conn = st.connection("snowflake")
session = conn.session()

session.sql("SELECT 1").collect()

Warehouse Runtime에서는 Snowpark의 get_active_session() 함수를 사용하여 활성 세션을 가져올 수도 있습니다.

import streamlit as st
from snowflake.snowpark.context import get_active_session

# ONLY IN WAREHOUSE RUNTIMES
session = get_active_session()
session.sql("SELECT 1").collect()

Container Runtime의 시크릿¶

Container Runtime은 저장 프로시저 환경 외부에서 실행되기 때문에 _snowflake 모듈에 액세스할 수 없습니다. Container Runtime에서 시크릿에 액세스하려면 _snowflake 모듈을 사용하는 SQL 함수를 생성한 후 Streamlit 앱에서 해당 함수를 호출해야 합니다. Cortex API 호출의 경우 ``requests``를 사용해야 합니다.

이전 Streamlit 앱을 Container Runtime으로 업그레이드하는 경우 다음 _snowflake 함수는 저장 프로시저로 대체되어야 합니다. 이에 대해서는 다음 섹션에서 설명합니다.

• get_generic_secret_string

• get_oauth_access_token

• get_username_password

• get_cloud_provider_token

• get_secret_type

또한, 다음 _snowflake 함수는 세션 토큰으로 인증된 수동 API 호출로 대체되어야 합니다. 이에 대해서는 이후 섹션 :ref:`label-calling_a_cortex_agent_in_a_container_runtime`에서 설명합니다.

• send_snow_api_request

# .streamlit/secrets.toml
# ONLY USE FOR NON-SECRET CONFIGURATION VALUES
app_name = "My Streamlit App"
api_endpoint = "https://api.example.com"
max_results = 100

import streamlit as st
import os

app_name = st.secrets["app_name"]
API_ENDPOINT = os.getenv("API_ENDPOINT")

import requests
import json
import os

SNOWFLAKE_HOST = os.getenv("SNOWFLAKE_HOST")
SNOWFLAKE_ACCOUNT = os.getenv("SNOWFLAKE_ACCOUNT")
ANALYST_ENDPOINT = "/api/v2/cortex/analyst/message"
URL = "https://" + SNOWFLAKE_HOST + ANALYST_ENDPOINT

def get_token() -> str:
    """Read the oauth token embedded into SPCS container"""
    return open("/snowflake/session/token", "r").read()

def send_request(semantic_model_file, prompt):
    """Sends the prompt using the semantic model file """
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "accept": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {get_token()}",
        "X-Snowflake-Authorization-Token-Type": "OAUTH"
    }
    request_body = {
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": [{"type": "text", "text": prompt}],
            }
        ],
        "semantic_model_file": semantic_model_file,
    }
    return requests.post(URL, headers=headers, data=json.dumps(request_body))

Warehouse Runtime의 시크릿¶

Warehouse Runtime에서는 _snowflake 모듈을 사용하여 Streamlit 앱 코드에서 직접 시크릿에 액세스합니다. Warehouse Runtime은 저장 프로시저의 _snowflake 모듈에 대한 액세스 권한을 상속하며, 이를 통해 Streamlit 오브젝트에서 참조되는 시크릿을 검색할 수 있습니다.

Warehouse Runtime에서 시크릿을 사용하려면 다음을 수행합니다.

1. Snowflake에서 시크릿 오브젝트를 만듭니다. 자세한 내용은 CREATE SECRET 섹션을 참조하십시오.

   CREATE OR REPLACE SECRET my_secret
     TYPE = GENERIC_STRING
     SECRET_STRING = 'my_secret_value';
   

   Copy

2. 외부 액세스 통합을 만들고 여기에 시크릿을 할당합니다.

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL ACCESS INTEGRATION my_eai
     ALLOWED_AUTHENTICATION_SECRETS = (my_secret)
     ENABLED = TRUE;
   

   Copy

3. SECRETS 매개 변수를 사용하여 Streamlit 오브젝트에서 시크릿을 참조합니다.

   ALTER STREAMLIT my_warehouse_app
     SET EXTERNAL_ACCESS_INTEGRATIONS = (my_eai)
     SECRETS = ('my_secret_key' = my_secret);
   

   Copy

   외부 액세스 통합 및 시크릿 모두를 Streamlit 오브젝트에 할당해야 합니다. Streamlit 오브젝트에 시크릿을 단독으로 할당할 수는 없습니다.

4. Streamlit 앱 코드에서 _snowflake 모듈을 가져와 시크릿을 검색합니다.

   import streamlit as st
   import _snowflake
   
   # Retrieve an API key from a generic string secret
   my_secret = _snowflake.get_generic_secret_string('my_secret_key')
   

   Copy

_snowflake 모듈을 사용한 시크릿 액세스에 대한 자세한 내용은 시크릿 액세스를 위한 Python API 섹션을 참조하세요.

Streamlit 구성¶

Streamlit 앱에는 구성 파일(.streamlit/config.toml)이 포함될 수 있습니다. 이 파일을 사용하면 테마, 레이아웃, 동작 등 앱의 다양한 측면을 사용자 지정할 수 있습니다. 구성 파일은 TOML 형식으로 작성됩니다. 사용 가능한 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 |config.toml|에 대한 Streamlit 설명서를 참조하세요.

구성 옵션에 대한 지원은 런타임 환경에 따라 다릅니다. Container Runtime은 일반적으로 특히 정적 서비스의 경우 Warehouse Runtime보다 구성 옵션에 대한 광범위한 지원을 제공합니다. 다음 테이블은 Warehouse Runtime 및 Container Runtime에서 지원되는 구성 섹션을 보여줍니다.

[snowflake.sleep] 섹션을 통해 Warehouse Runtime에서 슬립 타이머를 구성하는 방법에 대한 자세한 내용은 Streamlit 앱용 사용자 지정 슬립 타이머 섹션을 참조하세요.

다음 디렉터리 구조는 구성 파일이 있는 Streamlit 앱의 예를 보여줍니다.

source_directory/
├── .streamlit/
│   └── config.toml
├── pyproject.toml
├── streamlit_app.py
└── uv.lock