9.29 릴리스 정보: 2025년 9월 24일~2025년 9월 26일¶

선언적 공유 네이티브 앱(미리 보기)¶

선언적 공유를 통해 공급자는 데이터 제품을 공유하고 판매할 수 있으며, |sf-notebooks|는 Snowflake 컨슈머가 데이터를 시각화하고 탐색할 수 있도록 지원합니다.

선언적 공유 네이티브 앱은 미리 보기로 제공됩니다.

선언적 공유의 간소화된 개발 환경을 통해 쉽고 빠르게 시작할 수 있습니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 간단한 개발: 공급자는 자동 버전 제어 기능이 있는 간단한 YAML 파일 형식을 사용하여 노트북을 포함한 공유 오브젝트를 정의할 수 있습니다.

• 라이브 노트북 개발: Snowsight 내에서 대화형 방식으로 노트북을 개발하고, 노트북 콘텐츠를 편집하고, 공유할 수 있습니다.

• 제어된 데이터 가시성: 공급자는 애플리케이션 역할을 통해 데이터를 분류할 수 있으므로 컨슈머는 데이터 가시성을 쉽게 제어할 수 있습니다.

• 컨슈머 관리 리소스: 애플리케이션은 컨슈머의 계정에서 실행되므로 리소스 사용량과 비용을 관리할 수 있습니다.

• 보안 실행: 선언적 공유 애플리케이션은 엄격하게 제어되는 환경 내에서 작동하므로 작업과 데이터 액세스에 대한 엄격한 제한이 보장됩니다.

자세한 내용은 네이티브 애플리케이션 프레임워크의 선언적 공유 정보 섹션을 참조하십시오.

Cortex Agent Monitoring(미리 보기)¶

Cortex Agent Monitoring을 사용하면 |sf-web-interface|를 통해 에이전트에 대한 자세한 로그 및 추적에 액세스할 수 있습니다. 에이전트 로그에는 LLM 계획, 도구 실행, SQL 생성 및 실행 등에 대한 세부 정보가 포함됩니다.

자세한 내용은 Cortex Agent 요청 모니터링 섹션을 참조하십시오.

유형 리터럴을 사용한 AI_COMPLETE 정형 출력(미리 보기)¶

간소화된 새 구문인 유형 리터럴을 사용하여 AI 함수에서 정형 JSON 출력을 정의합니다. 유형 리터럴을 사용하면 출력은 JSON 스키마 대신 SQL 데이터 타입 정의를 사용하여 정형화됩니다.

이 새로운 기능은 AI_COMPLETE와 함께 response_format 매개 변수를 사용하는 것을 간소화합니다. 정형 출력은 강력한 AI 데이터 파이프라인 구축에 중요한 기능이므로, AI_COMPLETE는 최종 응답이 스키마를 완벽하게 준수하는지 확인하기 위해 생성될 때 각 토큰의 유효성을 검사합니다.

유형 리터럴은 다음을 제공합니다.

• 단순화된 정의: 정형 출력 정의의 복잡성과 길이를 줄입니다.

• 가독성 향상: SQL 쿼리를 한눈에 이해할 수 있도록 더 명확하고 쉽게 만듭니다.

유형 리터럴은 새로운 TYPE 키워드로 시작하며 그 뒤에 정형 출력을 설명하는 SQL OBJECT 유형이 옵니다.

SELECT AI_COMPLETE(
  model => 'claude-3-5-sonnet',
  prompt => 'Extract structured data from this customer interaction note: Customer Sarah Jones complained about the mobile app \
    crashing during checkout. She tried to purchase 3 items: a red XL jacket ($89.99), blue running shoes ($129.50), and a fitness \
    tracker ($199.00). The app crashed after she entered her shipping address at 123 Main St, Portland OR, 97201. She has been a \
    premium member since January 2024.',
  response_format => TYPE OBJECT(note OBJECT(items_count NUMBER, price ARRAY(STRING), address STRING, member_date STRING))
);

자세한 내용은 AI_COMPLETE 정형 출력 섹션을 참조하십시오.

개방형 테이블 형식에 대한 클라우드 간 자동 복제 지원¶

이제 리전 및 클라우드 전반에 걸쳐 목록에서 Apache Iceberg 및 Delta Lake와 같은 개방형 테이블 형식을 공유하고 해당 목록에서 자동 복제를 활성화할 수 있습니다.

자세한 내용은 개방형 테이블 형식으로 자동 복제 사용 섹션을 참조하십시오.

CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE(미리 보기)¶

CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE 명령은 CREATE DYNAMIC TABLE 명령과 ALTER DYNAMIC TABLE 명령의 기능을 결합한 것입니다. 동적 테이블이 없는 경우 CREATE 문으로 실행됩니다. 동적 테이블이 있는 경우, 문의 오브젝트 정의에 따라 동적 테이블을 변환합니다.

자세한 내용은 CREATE OR ALTER <오브젝트> 및 CREATE OR ALTER DYNAMIC TABLE 섹션을 참조하십시오.

데이터 품질: FRESHNESS 데이터 메트릭 함수 개선¶

이제 열 인자를 지정하지 않고도 FRESHNESS 데이터 메트릭 함수(DMF)를 테이블과 연결할 수 있으며, 이를 통해 DML 명령이 테이블에서 마지막으로 실행된 시간을 확인할 수 있습니다. 이전에는 FRESHNESS를 타임스탬프 열과 연결하여 테이블이 마지막으로 수정된 시간을 확인해야 했습니다.

자세한 내용은 FRESHNESS DMF 섹션을 참조하세요.