Streamlit in Snowflake 시작하기¶

Streamlit 앱을 생성하는 데 필요한 권한¶

Streamlit 앱은 스키마 수준 오브젝트입니다.

Streamlit in Snowflake 를 사용하여 Streamlit 앱을 만들고 편집하려면 스키마에 대한 OWNERSHIP 권한이 있거나 다음 권한이 모두 있는 역할을 사용해야 합니다.

• Streamlit 앱이 포함된 데이터베이스에 다음 권한이 부여됩니다.

  • USAGE

• Streamlit 앱이 포함된 스키마에 다음 권한이 부여됩니다.

  • USAGE

  • CREATE STREAMLIT

  • CREATE STAGE

다음 예에 표시된 것처럼 GRANT <권한> 명령을 사용하여 역할에 이러한 권한을 부여합니다.

GRANT USAGE ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_creator;
GRANT USAGE ON DATABASE streamlit_db TO ROLE streamlit_creator;
GRANT CREATE STREAMLIT ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_creator;
GRANT CREATE STAGE ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_creator;

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데이터베이스 또는 스키마에 향후 부여되는 권한이 정의된 경우 사용자가 향후 권한 부여에 정의된 역할을 사용하여 Streamlit 앱을 만드는지 확인하십시오.

Streamlit 앱을 보는 데 필요한 권한¶

Streamlit 앱을 보려면 Snowflake 계정이 있고 계정에 로그인되어 있어야 합니다. 또한 다음에 대한 USAGE 권한이 부여된 역할을 사용해야 합니다.

• Streamlit 앱이 포함된 데이터베이스.

• Streamlit 앱이 포함된 스키마.

• Streamlit 앱을 실행하는 데 사용되는 웨어하우스.

• Streamlit 앱.

대부분의 경우 앱 소유자가 Streamlit 앱을 다른 역할과 공유하면 USAGE 권한이 자동으로 새 역할에 부여됩니다. 그러나 MANAGED ACCESS가 있는 스키마에서 Streamlit 앱이 생성된 경우 USAGE 권한을 새 역할에 수동으로 부여해야 합니다.

스키마 소유자 또는 MANAGE GRANTS 권한이 있는 역할의 사용자는 다음 예에 표시된 대로 GRANT <권한> 명령을 사용하여 USAGE 권한을 부여해야 합니다.

GRANT USAGE ON DATABASE streamlit_db TO ROLE streamlit_role;
GRANT USAGE ON SCHEMA streamlit_db.streamlit_schema TO ROLE streamlit_role;
GRANT USAGE ON WAREHOUSE streamlit_wh TO ROLE streamlit_role;
GRANT USAGE ON STREAMLIT streamlit_db.streamlit_schema.streamlit_app TO ROLE streamlit_role;

Streamlit 라이브러리 버전 선택하기¶

각 Streamlit in Snowflake 앱에 대해 Snowsight 에서 Streamlit 라이브러리 버전 을 선택하거나 앱의 environment.yml 파일에 버전을 고정 할 수 있습니다. 버전을 고정하지 않으면 사용 가능한 최신 버전이 사용됩니다.

Snowflake에서는 Streamlit의 새 버전이 Snowflake Anaconda Channel에서 제공될 때 앱이 업그레이드되지 않도록 Streamlit 버전을 고정할 것을 권장합니다.

더 작은 웨어하우스 사용하기¶

Streamlit in Snowflake 에서 Streamlit 앱을 실행할 때 가능한 한 가장 작은 웨어하우스를 선택해야 합니다.

실행 시 웨어하우스는 Streamlit 앱에서 사용하는 Python 패키지의 캐시를 유지합니다. Python 패키지를 캐싱하면 패키지를 다시 다운로드하는 대신 캐시된 버전의 패키지를 사용하여 이후의 앱 로딩 시 성능이 향상됩니다. 웨어하우스가 일시 중단되면 캐시가 제거되며, 이로 인해 웨어하우스가 재개된 후 처음에 앱 로딩 속도가 느려질 수 있습니다. 재개된 웨어하우스가 더 많은 앱을 계속 실행함에 따라 패키지 캐시가 다시 작성되며 캐시를 활용할 수 있는 앱의 앱 로딩 성능이 향상됩니다.

초당 크레딧 청구 및 자동 일시 중단 덕분에 융통성 있게 작은 웨어하우스로 시작한 다음 Streamlit 앱의 워크로드에 맞게 웨어하우스 크기를 조정할 수 있습니다. 웨어하우스의 크기는 언제든지 늘릴 수 있습니다. 자세한 내용은 Streamlit 앱의 웨어하우스 변경하기 섹션을 참조하십시오.

전용 웨어하우스 사용하기¶

Streamlit in Snowflake 를 사용할 때는 Streamlit 앱 실행을 위한 전용 웨어하우스를 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 Streamlit 앱 실행 비용을 분리할 수 있습니다. 전용 웨어하우스는 다른 워크로드를 관리할 필요가 없으므로 앱 로드 시간을 개선할 수도 있습니다.

자세한 내용은 웨어하우스 고려 사항 섹션을 참조하십시오.

별도의 웨어하우스를 사용하여 쿼리를 실행합니다.¶

Streamlit 앱은 가상 웨어하우스를 사용하여 앱과 해당 쿼리를 실행합니다. 고급 앱과 사용 사례에는 더 큰 웨어하우스가 필요한 복잡한 쿼리 실행이 포함될 수 있습니다.

Streamlit in Snowflake 는 세션의 현재 웨어하우스를 지정하는 USE WAREHOUSE 명령을 지원합니다. 이렇게 하면 X-Small 웨어하우스를 사용하여 앱을 실행하고, 더 큰 웨어하우스를 사용하여 복잡한 쿼리를 실행할 수 있습니다.

다음과 같이 별도의 웨어하우스를 사용하여 Streamlit 앱에서 쿼리를 실행할 수 있습니다.

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

# Get the current credentials
session = get_active_session()

warehouse_sql = f"USE WAREHOUSE LARGE_WH"
session.sql(warehouse_sql).collect()

# Execute the SQL using a different warehouse
sql = """SELECT * from MY_DB.INFORMATION_SCHEMA.PACKAGES limit 100"""
session.sql(sql).collect()

Streamlit in Snowflake 앱의 Snowflake 데이터에 액세스¶

이 섹션에서는 방금 생성한 Streamlit 앱을 편집하여 Snowflake 테이블의 데이터에 액세스합니다.

1. 데이터베이스와 스키마에 BUG_REPORT_DATA 테이블을 만듭니다.

   CREATE OR REPLACE TABLE <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA (
     AUTHOR VARCHAR(25),
     BUG_TYPE VARCHAR(25),
     COMMENT VARCHAR(100),
     DATE DATE,
     BUG_SEVERITY NUMBER(38,0)
   );
   

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2. 샘플 데이터를 BUG_REPORT_DATA 테이블에 추가합니다.

   INSERT INTO <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA (AUTHOR, BUG_TYPE, COMMENT, DATE, BUG_SEVERITY)
   VALUES
   ('John Doe', 'UI', 'The button is not aligned properly', '2024-03-01', 3),
   ('Aisha Patel', 'Performance', 'Page load time is too long', '2024-03-02', 5),
   ('Bob Johnson', 'Functionality', 'Unable to submit the form', '2024-03-03', 4),
   ('Sophia Kim', 'Security', 'SQL injection vulnerability found', '2024-03-04', 8),
   ('Michael Lee', 'Compatibility', 'Does not work on Internet Explorer', '2024-03-05', 2),
   ('Tyrone Johnson', 'UI', 'Font size is too small', '2024-03-06', 3),
   ('David Martinez', 'Performance', 'Search feature is slow', '2024-03-07', 4),
   ('Fatima Abadi', 'Functionality', 'Logout button not working', '2024-03-08', 3),
   ('William Taylor', 'Security', 'Sensitive data exposed in logs', '2024-03-09', 7),
   ('Nikolai Petrov', 'Compatibility', 'Not compatible with Safari', '2024-03-10', 2);
   

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3. 다음 예제를 사용하여 Streamlit 앱 코드를 편집합니다.

   import streamlit as st
   
   session = st.connection('snowflake').session()
   
   # Change the query to point to your table
   def get_data(_session):
       query = """
       select * from <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA
       order by date desc
       limit 100
       """
       data = _session.sql(query).collect()
       return data
   
   # Change the query to point to your table
   def add_row_to_db(session, row):
       sql = f"""INSERT INTO <your_database>.<your_schema>.BUG_REPORT_DATA VALUES
       ('{row['author']}',
       '{row['bug_type']}',
       '{row['comment']}',
       '{row['date']}',
       '{row['bug_severity']}')"""
   
       session.sql(sql).collect()
   
   st.set_page_config(page_title="Bug report", layout="centered")
   
   st.title("Bug report demo!")
   
   st.sidebar.write(
       f"This app demos how to read and write data from a Snowflake Table"
   )
   
   form = st.form(key="annotation", clear_on_submit=True)
   
   with form:
       cols = st.columns((1, 1))
       author = cols[0].text_input("Report author:")
       bug_type = cols[1].selectbox(
           "Bug type:", ["Front-end", "Back-end", "Data related", "404"], index=2
       )
       comment = st.text_area("Comment:")
       cols = st.columns(2)
       date = cols[0].date_input("Bug date occurrence:")
       bug_severity = cols[1].slider("Bug priority :", 1, 5, 2)
       submitted = st.form_submit_button(label="Submit")
   
   if submitted:
       try:
           add_row_to_db(
               session,
               {'author':author,
               'bug_type': bug_type,
               'comment':comment,
               'date':str(date),
               'bug_severity':bug_severity
           })
           st.success("Thanks! Your bug was recorded in the database.")
           st.balloons()
       except Exception as e:
           st.error(f"An error occured: {e}")
   
   expander = st.expander("See 100 most recent records")
   with expander:
       st.dataframe(get_data(session))
   

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4. Run 을 선택하여 Streamlit 앱을 실행합니다.