Snowflake Notebooks 정보

Snowflake Notebooks 는 Python, SQL , Markdown을 위한 대화형 셀 기반 프로그래밍 환경을 제공하는 통합 개발 인터페이스(Snowsight)입니다. Notebooks에서는 Snowflake 데이터를 활용해 탐색적 데이터 분석을 수행하고, 머신 러닝 모델을 개발하고, 기타 데이터 과학 및 데이터 엔지니어링 워크플로를 수행할 수 있으며, 모두 동일한 인터페이스 내에서 가능합니다.

  • 이미 Snowflake에 있는 데이터를 탐색하고 실험하거나 로컬 파일, 외부 클라우드 저장소 또는 Snowflake Marketplace 의 데이터 세트에서 새 데이터를 Snowflake에 업로드할 수 있습니다.

  • SQL 또는 Python 코드를 작성하고 셀 단위로 개발 및 실행하여 결과를 빠르게 비교할 수 있습니다.

  • Streamlit 시각화와 Altair, Matplotlib, seaborn과 같은 다른 라이브러리를 사용하여 데이터를 대화형으로 시각화할 수 있습니다.

  • Git과 통합하여 효과적인 버전 관리로 협업하십시오. 노트북을 Git 리포지토리와 동기화하기 섹션을 참조하십시오.

  • 마크다운 셀과 차트를 사용해 결과를 맥락화하고 다양한 결과에 대한 메모를 작성하십시오.

  • 예약된 일정에 따라 노트북을 실행해 파이프라인을 자동화하십시오. 노트북 실행 예약 섹션을 참조하십시오.

  • Snowflake에서 제공되는 역할 기반 액세스 제어 및 기타 데이터 거버넌스 기능을 사용하여 역할이 동일한 다른 사용자들이 노트북을 보고 공동 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.

  • 개인 데이터베이스에 저장된 개인 노트북을 만들어 대화형으로 코드를 개발하고 프로덕션 데이터 자산으로 실험해 볼 수 있습니다. 비공개 노트북 섹션을 참조하십시오.

Snowsight UI의 노트북 예제

노트북 런타임

Snowflake Notebooks 은 각각 특정 워크로드에 맞게 설계된 Warehouse Runtime과 Container Runtime의 두 가지 런타임을 제공합니다. Notebooks은 가상 웨어하우스(Warehouse Runtime의 경우) 또는 Snowpark Container Services 컴퓨팅 풀(Container Runtime의 경우)의 컴퓨팅 리소스를 활용하여 코드를 실행합니다. 두 런타임 모두에서 SQL 및 Snowpark 쿼리는 항상 성능을 최적화하기 위해 웨어하우스에서 실행되도록 푸시 다운됩니다.

Warehouse Runtime은 친숙하고 일반적으로 사용 가능한 웨어하우스 환경에서 가장 빠르게 시작할 수 있는 방법을 제공합니다. Container Runtime은 SQL 분석 및 데이터 엔지니어링을 비롯한 다양한 유형의 워크로드를 지원할 수 있는 더욱 유연한 환경을 제공합니다. Container Runtime에 기본적으로 필요한 패키지가 포함되어 있지 않으면 추가 Python 패키지를 설치할 수 있습니다. 컨테이너 런타임은 CPU 및 GPU 버전으로도 제공되며, 널리 사용되는 ML 패키지가 사전 설치되어 있어 ML 및 딥러닝 워크로드에 이상적입니다.

다음 테이블은 각 런타임 유형에 대해 지원되는 기능을 보여줍니다. 이 테이블을 사용하여 사용 사례에 적합한 런타임을 결정하는 데 도움을 받을 수 있습니다.

지원되는 기능

웨어하우스 런타임

Container Runtime

컴퓨팅

커널은 노트북 웨어하우스에서 실행됩니다.

커널은 컴퓨팅 풀 노드에서 실행됩니다.

환경

Python 3.9

Python 3.10

기본 이미지

Streamlit + Snowpark

Snowflake Container Runtime(CPU 및 GPU 이미지에 Python 라이브러리가 사전 설치되어 있음).

추가 Python 라이브러리

Snowflake anaconda를 사용하거나 Snowflake 스테이지에서 설치합니다.

pip, conda 또는 Snowflake 스테이지에서 설치합니다. | 필요한 경우 특정 패키지 버전을 지정합니다.

편집 지원

Python, SQL 및 마크다운 셀을 사용합니다. | Reference outputs from SQL cells in Python cells and vice versa. | Streamlit과 같은 시각화 라이브러리를 사용합니다.

웨어하우스와 동일

액세스

노트북에 액세스하고 편집하려면 소유권이 필요합니다.

웨어하우스와 동일

지원되는 노트북 기능(아직 미리 보기로 제공됨)

Git 통합(미리 보기) | 예약(미리 보기)

웨어하우스와 동일

Container Runtime에서 노트북을 만들고, 실행하고, 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 Container Runtime for ML의 Notebooks 섹션을 참조하십시오.

Notebooks 살펴보기

Snowflake Notebooks 도구 모음은 노트북을 관리하고 셀 표시 설정을 조정하는 데 사용되는 제어 기능을 제공합니다.

제어

설명
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Package selector: 노트북에서 사용할 패키지를 선택하고 설치합니다. 노트북에서 사용할 Python 패키지 가져오기 섹션을 참조하십시오.
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Start: 노트북 세션을 시작합니다. 세션이 시작되면 이미지가 Active 로 변경됩니다.
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Active: 버튼 위로 마우스를 가져가면 실시간 세션 세부 정보와 집계된 리소스 소비 메트릭(메모리 사용량 및 CPU/GPU 사용량 메트릭은 Container Runtime 노트북에 대해 표시됨)을 볼 수 있습니다. 아래쪽 화살표를 선택하여 세션을 다시 시작하거나 종료하는 선택 사항에 액세스합니다. Active 를 선택하여 현재 세션을 종료합니다.
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Run All/Stop: 모든 셀을 실행하거나 셀 실행을 중지합니다. Snowflake Notebooks 에서 셀 실행 섹션을 참조하십시오.
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Scheduler: 향후 노트북을 작업으로 실행할 일정을 예약 설정합니다. 노트북 실행 예약 섹션을 참조하십시오.
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Vertical ellipsis menu: 노트북 설정을 사용자 지정하고, 셀 출력을 지우고, 노트북을 복제, 내보내기, 삭제합니다.

노트북의 셀 접기

셀에 있는 코드를 축소하면 출력 내용만 볼 수 있습니다. 예를 들어, Python 셀을 축소하여 코드에서 생성된 시각화만 표시하거나 SQL 셀을 축소하여 결과 테이블만 표시할 수 있습니다.

  • 표시되는 내용을 변경하려면 Collapse results 를 선택합니다.

    드롭다운에서는 셀의 특정 부분을 축소할 수 있는 옵션을 제공합니다.

    셀을 축소하거나 확장합니다.
언어: 한국어